本書結合案例，系統(tǒng)介紹了使用MATLAB進行數(shù)學建模的相關知識和方法論。 本書分為11章，主要包括走進數(shù)學建模的世界、函數(shù)極值與規(guī)劃模型、微分方程與差分模型、數(shù)據(jù)處理的基本策略、權重生成與評價模型、復雜網(wǎng)絡與圖論模型、時間序列與投資模型、機器學習與統(tǒng)計模型、進化計算與群體智能、其他數(shù)學建模知識、數(shù)學建模競賽中的一些基本

數(shù)學建模系列比賽是一項考察學生使用數(shù)學工具解決實際問題的比賽，其中含金量最高的比賽為全國研究生數(shù)學建模競賽、全國大學生數(shù)學建模競賽，獲得的獎勵對推免、評獎學金等都有較大的貢獻。本書是作者學生時期參加數(shù)學建模競賽的獲獎論文與任教職之后指導學生參加數(shù)學建模競賽的獲獎論文之中，精選完成得最為理想的六篇加工而成。為了展現(xiàn)最真實

本書主要從數(shù)學規(guī)劃的視角出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了數(shù)學優(yōu)化問題建模和求解的相關理論、方法、實際案例，以及基于Python和數(shù)學規(guī)劃求解器（COPT和Gurobi）的編程實戰(zhàn)。全書共分為四部分。第一部分為基本理論和建模方法，重點介紹了數(shù)學規(guī)劃模型分類和建模方法（包括邏輯約束與大M建模方法、線性化方法）以及計算復雜性理論。第二部分

"本書第一版至第五版分別出版于1987年、1993年、2003年、2011年和2018年�；�于編者長期從事數(shù)學建模和數(shù)學實驗教學、數(shù)學建模競賽組織和輔導，始終關注國內外數(shù)學建模教學案例收集與研究的經(jīng)驗，第六版在保持前五版基本結構和風格的基礎上，進行增刪與修訂，新增和改編的案例生動新穎、內涵豐富。全書紙質內容與數(shù)字化資源

《數(shù)學建模與實踐》是基于作者多年來從事數(shù)學建模教學、組織數(shù)學建模競賽、開設數(shù)學實驗課程以及編寫相關書籍的豐富經(jīng)驗編寫而成的。本書是作者對《數(shù)學建模》一書的修訂，除保留了前三版的大部分內容外，根據(jù)讀者的反饋進行了補充與修訂，尤其在第5章增加了求解實際問題的MATLAB程序設計。全書分為入門篇和進階篇。入門篇內容包括數(shù)學模

本書是針對高等院校人文社會科學類專業(yè)學生編寫的教材。本書堅持在理論體系上保持完整性、嚴謹性、準確性和簡潔性，旨在幫助學生掌握一定的現(xiàn)代數(shù)學的基礎知識，吸收數(shù)學思想與方法的精華，提升數(shù)學素養(yǎng)，加強數(shù)學技術應用能力。 本書內容分為三篇，共計10章。第一篇為微積分，共4章，內容主要包括函數(shù)與極限、導數(shù)與微分、不定積分及定積分

本書以應用型本科高校人才培養(yǎng)為目標，集應用數(shù)學知識、數(shù)學建模與數(shù)學實驗為一體，注重數(shù)學建模思想方法，重視數(shù)學軟件在實際中的應用，增加了許多實際案例和數(shù)學建模競賽題目，突出對學生的實踐性應用能力的培養(yǎng)。本書主要內容包括數(shù)學建模簡介、MATLAB基礎、插值與擬合、微分方程、數(shù)學規(guī)劃、網(wǎng)絡優(yōu)化、數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計、統(tǒng)計分析等。

本書由12個模塊組成：初等模型、微積分模型、線性代數(shù)模型、概率與統(tǒng)計模型、優(yōu)化模型、多元統(tǒng)計模型、綜合評價模型、時間序列模型、空間解析幾何模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型、差分方程模型、灰色預測模型，每個模塊包括若干個項目，其中，初等模型包括13個項目，目的是在數(shù)學建模選修課或數(shù)學建模協(xié)會上使用。本書可供高職高專院校數(shù)學建模選修課使

本書對基于粗糙集的特征選擇進行了綜合性的介紹。通過本書，讀者可以系統(tǒng)地研究粗糙集理論(RST)的各個領域，包括基礎知識、前沿概念以及基于粗糙集的特征選擇。本書還提供了基于粗糙集的API庫，可用于支持一些粗糙集概念和基于粗糙集的特征選擇的算法程序實現(xiàn)。

本書系統(tǒng)介紹在信息系統(tǒng)簇或決策系統(tǒng)簇的F-粗糙集模型。本書定義了F-粗糙集上下近似、邊界區(qū)域，在F-粗糙集中提出了F-屬性依賴度和屬性重要度矩陣，根據(jù)F-屬性依賴度和屬性重要度矩陣分別提出了屬性約簡算法，通過比對實驗在UCI數(shù)據(jù)集、真實數(shù)據(jù)集和MATLAB生成數(shù)據(jù)集上完成，實驗結果顯示，與相關算法比較，F(xiàn)-鄰域粗糙集可