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内容简介

  MATLAB为广大科研工作者的必备工具之一,智能算法在工程实际上得到较广泛的应用。《MATLAB智能算法超级学习手册》基于MATLAB R2013a软件,全面地介绍和举例验证智能算法的有效性。

  智能算法种类较多,《MATLAB智能算法超级学习手册》的内容主要包括马尔科夫链模型、层次分析法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、PID控制算法、神经网络算法等。智能算法对于很多初学者而言,有一定的困难,很难理解程序流程、数据的运算过程,因此给实际应用带来困难。本书将围绕智能算法展开综述,深入浅出地介绍和分析各类智能算法,用智能算法解决工程应用问题。

  《MATLAB智能算法超级学习手册》以工程应用为目标,深入浅出,实例引导,讲解详实,适合作为理工科高等院校研究生、本科生的教学用书,也可作为广大科研和工程技术人员的参考用书。

作者简介

  MATLAB技术联盟高飞,长期从事信息处理等相关工作,熟悉MATLAB等工程软件,在国内外期刊发表论文多篇。

目录

前言

第1章 MATLAB基础知识

1.1 MATLAB 简介

1.2 矩阵的表示

1.3 符号变量的应用

1.4 线性方程组的求解

1.5 简单工程应用分析

1.6 本章小结

第2章 种群竞争微分方程的求解

2.1 种群竞争微分方程模型

2.2 种群竞争模型的讨论

2.3 本章小结

第3章 基于Markov的食品物价趋势预测

3.1 问题背景

3.2 食品分类模型基本假设

3.3 食品价格数值分类求解

3.4 食品价格增长率分类求解

3.5 食品价格趋势预测

3.6 本章小结

第4章 基于时间序列的物价预测算法

4.1 时间序列的基本概念

4.2 非平稳时间序列变动的影响因素与测定模型

4.3 时间序列的预测方法

4.4 食品价格分析

4.5 灰色关联分析

4.6 时间序列指数平滑预测法

4.7 时间序列线性二次移动平均法

4.8 本章小结

第5章 基于层次分析法的食堂服务质量评价算法

5.1 问题的背景

5.2 层次分析法

5.3 学生食堂就餐服务质量满意度

5.4 本章小结

第6章 MATLAB优化工具箱的使用

6.1 线性规划问题

6.2 foptions 函数

6.3 非线性规划问题

6.4 “半无限”有约束的多元函数最优解

6.5 极小化极大问题

6.6 多目标规划问题

6.7 最小二乘最优问题

6.8 非线性方程求解

6.9 本章小结

第7章 基于RBF网络的优化逼近

7.1 RBF 神经网络

7.2 模糊 RBF 网络

7.3 基于遗传算法的 RBF 网络逼近

7.4 RBF 网络自校正控制

7.5 本章小结

第8章 自适应模糊控制算法

8.1 模糊控制

8.2 间接自适应模糊控制

8.3 直接自适应模糊控制

8.4 本章小结

第9章 基于PID的控制算法

9.1 PID 控制原理

9.2 专家 PID 控制

9.3 增量式 PID 控制算法及其仿真

9.4 积分分离式 PID 控制算法及其仿真

9.5 基于卡尔曼滤波器的 PID 控制

9.6 本章小结

第10章 基于LQR+PID的倒立摆控制算法

10.1 背景

10.2 线性系统

10.3 最优控制

10.4 倒立摆系统

10.5 倒立摆系统平衡控制系统设计

10.6 本章小结

第11章 基于粒子群算法的寻优计算

11.1 基本粒子群算法

11.2 粒子群算法的收敛性

11.3 粒子群算法函数极值求解

11.4 MATLAB 优化工具箱简介

11.5 本章小结

第12章 基本粒子群改进算法分析

12.1 基本粒子群算法

12.2 粒子群算法改进

12.3 提高粒子群算法效率

12.4 本章小结

第13章 基于免疫算法的物流中心选址

13.1 物流中心选址问题

13.2 免疫算法的基本思想

13.3 基于免疫优化算法的物流中心选址问题求解

13.4 本章小结

第14章 基于人工免疫的粒子群聚类算法

14.1 聚类分析

14.2 PSO 优化算法分析

14.3 人工免疫特性分析

14.4 基于人工免疫的粒子群优化算法

14.5 本章小结

第15章 基于ART的植物种类自动分类

15.1 ART 网络分类算法简介

15.2 植物种类自动分类研究

15.3 基于 ART 的植物种类数据自动分类研究

15.4 本章小结

第16章 基于贝叶斯网络的数据预测

16.1 贝叶斯统计方法

16.2 贝叶斯预测方法

16.3 贝叶斯网络的数据预测

16.4 本章小结

第17章 基于遗传算法的寻优计算

17.1 遗传算法的寻优计算

17.2 基于GA的三维曲面极值寻优

17.3 基于GA_PSO算法的寻优计算

17.4 本章小结

第18章 基于遗传算法的TSP求解

18.1 旅行商问题分析

18.2 遗传算法的特点

18.3 遗传算法中各算子的特点

18.4 遗传算法的基本步骤

18.5 基于GA的旅行商问题求解

18.6 遗传算法讨论

18.7 本章小结

第19章 基于蚁群算法的路径规划计算

19.1 基于蚁群算法的二维路径规划算法

19.2 基于蚁群算法的三维路径规划算法

19.3 本章小结

第20章 基于蚁群算法的TSP求解

20.1 蚁群算法理论研究现状

20.2 蚁群算法的基本原理

20.3 基于ACO的TSP求解

20.4 基于ACO_PSO的TSP求解

20.5 本章小结

第21章 基于模拟退火的粒子群算法

21.1 基于模拟退火的粒子群算法

21.2 本章小结

第22章 基于人群搜索算法的函数优化

22.1 SOA算法的基本原理

22.2 人群搜索算法

22.3 基于人群搜索算法的函数优化

22.4 本章小结

第23章 数控机床进给伺服系统的SOA-PID参数整定

23.1 SOA算法在PID控制中的运用

23.2 基于SOA的PID参数整定的设计方案

23.3 数控机床进给伺服系统的数学模型

23.4 机械参量和负载的折算

23.5 矢量控制和磁场定向原理

23.6 基于SOA算法对数控机床进给伺服系统PID优化

23.7 本章小结

参考文献



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