图书介绍
工程领域典型算法应用的设计与实现PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 高洪波著 著
- 出版社： 北京：北京邮电大学出版社
- ISBN：9787563556625
- 出版时间：2018
- 标注页数：129页
- 文件大小：52MB
- 文件页数：139页
- 主题词：计算机算法
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 算法概述1
1.1.1 算法溯源1
1.1.2 算法分类2
1.1.3 算法的特征2
1.1.4 算法要素3
1.1.5 算法效能评价3
1.1.6 算法的描述方式3
1.1.7 基本算法4
1.1.8 软件—程序—算法之间的关系与区别4
1.2 算法在实际工程中的应用5
1.2.1 建筑工程5
1.2.2 船舶建造5
1.2.3 金融领域5
1.2.4 资源开发6
1.3 算法优化理论6
1.3.1 算法优化的概念6
1.3.2 古典优化理论6
1.3.3 现代传统优化理论7
1.3.4 传统优化理论的局限性8
1.3.5 智能优化算法及其局限性8
1.4 实际工程领域中优化问题常见的几种典型算法10
1.4.1 马氏距离判别算法10
1.4.2 TOPSIS预测算法10
1.4.3 灰色预测算法11
1.4.4 灰色关联算法11
1.4.5 高斯—牛顿非线性算法11
1.4.6 时间序列分析算法11
1.4.7 主成分分析算法12
1.4.8 遗传算法12
1.4.9 分形算法13
1.4.10 组合预测算法13
第2章 马氏距离判别算法应用研究15
2.1 相关理论分析15
2.1.1 常见的距离算法与常见的相似度算法15
2.1.2 距离算法与相似度算法的对比15
2.1.3 距离算法与相似度算法的区别16
2.2 马氏距离及判别法16
2.3 基于马氏距离判别法的企业资信评估研究17
2.4 基于主成分分析法和马氏距离判别法的故障诊断研究22
本章参考文献26
第3章 TOPSIS算法应用研究27
3.1 TOPSIS算法及相关理论分析27
3.1.1 TOPSIS算法概述27
3.1.2 TOPSIS算法的一般实施步骤28
3.1.3 TOPSIS算法的缺点与改进29
3.1.4 德尔菲法（Delphi）概述30
3.2 基于MATLAB和TOPSIS算法的企业物流招标评估方法研究32
本章参考文献36
第4章 灰色预测算法应用研究37
4.1 灰色系统理论与分析37
4.2 灰色系统GM模型38
4.3 灰色预测39
4.3.1 灰色预测的方法40
4.3.2 灰色预测的步骤40
4.4 基于灰色理论的A级汽车销量影响因素分析与预测研究40
4.5 基于多变量灰色模型的物流需求预测研究44
本章参考文献48
第5章 灰色关联算法应用研究49
5.1 关联分析49
5.2 灰色关联分析法50
5.3 灰色关联分析的计算步骤51
5.4 灰色关联算法的优缺点51
5.5 灰色关联分析的进一步改进52
5.6 基于灰色关联算法的物联网安全状态评估模型研究52
5.7 江苏农机总动力影响因素灰色关联分析及GM（1，1）预测研究56
本章参考文献60
第6章 高斯—牛顿非线性算法应用研究61
6.1 线性与非线性回归61
6.1.1 线性回归与非线性回归61
6.2 高斯—牛顿非线性算法模型62
6.3 基于高斯—牛顿法的丹江口水库泥沙预报模型研究63
6.4 基于高斯—牛顿法的远程教育学习兴趣趋避度模型研究66
本章参考文献72
第7章 时间序列分析算法应用研究73
7.1 关于时间序列模型的基本理论73
7.1.1 概述73
7.1.2 时间序列模型的建立73
7.2 常见的时间序列模型分析74
7.2.1 时间序列模型的分类74
7.2.2 常见的时间序列模型概述74
7.3 基于时间序列法的汽车销售量预测研究78
7.4 基于改进指数平滑法的车联网交通流量预测86
本章参考文献91
第8章 主成分分析算法应用研究92
8.1 主成分分析法概述92
8.2 基于主成分分析算法的社区居民对社区教育满意度评价模型研究92
8.3 基于主成分分析算法的高职课堂教学质量评价研究96
本章参考文献100
第9章 遗传算法应用研究101
9.1 遗传算法概述101
9.1.1 遗传算法的发展历程101
9.1.2 遗传算法的理论研究概况102
9.1.3 遗传算法的应用领域分析102
9.2 遗传算法的概念、特点及实现步骤104
9.3 基于遗传算法的物流配送网点选址研究107
本章参考文献111
第10章 分形算法应用研究112
10.1 分形理论112
10.1.1 分形理论概述112
10.1.2 分形几何113
10.1.3 分形理论的原则与意义114
10.2 基于分形插值算法的水库泥沙淤积量模型构建研究114
10.3 铁路货运量分形插值拟合仿真与预测研究119
本章参考文献122
第11章 组合预测算法应用研究124
11.1 概述124
11.2 基于组合预测算法的水库泥沙淤积量预测模型构建研究125
本章参考文献129