MATLAB智能算法30個案例分析

內(nèi)容概要

《MATLAB智能算法30個案例分析》(作者史峰、王輝、郁磊、胡斐)是作者多年從事算法研究的經(jīng)驗總結(jié)。書中所有案例均因國內(nèi)各大MATLAB技術(shù)論壇網(wǎng)友的切身需求而精心設(shè)計，其中不少案例所涉及的內(nèi)容和求解方法在國內(nèi)現(xiàn)已出版的MATLAB書籍中鮮有介紹。
《MATLAB智能算法30個案例分析》采用案例形式，以智能算法為主線，講解了遺傳算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、魚群算法、蟻群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等最常用的智能算法的MATLAB實現(xiàn)。本書共給出30個案例，每個案例都是一個使用智能算法解決問題的具體實例，所有案例均由理論講解、案例背景、MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)和擴(kuò)展閱讀四個部分組成，并配有完整的原創(chuàng)程序，使讀者在掌握算法的同時更能快速提高使用算法求解實際問題的能力。
本書可作為本科畢業(yè)設(shè)計、研究生項目設(shè)計、博士低年級課題設(shè)計參考書籍，同時對廣大科研人員也有很高的參考價值。

書籍目錄

第1章  謝菲爾德大學(xué)的MATLAB遺傳算法工具箱
第2章  基于遺傳算法和非線性規(guī)期的函數(shù)尋優(yōu)算法
第4章  基于遺傳算法的TSP算法
第5章  基于遺傳算法的LQR控制器優(yōu)化設(shè)計
第7章  多種群遺傳算法的函數(shù)優(yōu)化算法
第8章  基于量子遺傳算法的函數(shù)尋優(yōu)算法
第9章  基于遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化算法
第10章  基于粒子群算法的多目標(biāo)搜索算法
第11章  基于多層編碼遺傳算法的車間調(diào)度算法
第12章  免疫優(yōu)化算法在物流配送中心選址中的應(yīng)用
第13章  粒子群算法的尋優(yōu)算法
第14章  基于粒子群算法的PID控制器優(yōu)化設(shè)計
第15章  基于混合粒子群算法的TSP搜索算法”
第16章  基于動態(tài)粒子群算法的動態(tài)環(huán)境尋優(yōu)算法
第17章  基于PSO工具箱的函數(shù)尋優(yōu)算法
第18章  基于魚群算法的函數(shù)尋優(yōu)算法
第19章  基于模擬退火算法的TSP算法
第20章  基于遺傳模擬退火算法的聚類算法
第21章  模擬退火算法工具箱及應(yīng)用
第22章  蟻群算法的優(yōu)化計算——旅行商問題(TSP)優(yōu)化
第23章  基于蟻群算法的二維路徑規(guī)劃算法
第24章  基于蟻群算法的三維路徑規(guī)劃算法
第25章  有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸擬合——基于近紅外光譜的汽油辛烷值預(yù)測
第26章  有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——鳶尾花種類識別
第27章  無導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——礦井突水水源判別
第28章  支持向量機(jī)的分類——基于乳腺組織電阻抗特性的乳腺癌診斷
第29章  支持向量機(jī)的回歸擬合——混凝土抗壓強(qiáng)度預(yù)測
第30章  極限學(xué)習(xí)機(jī)的回歸擬合及分類——對比實驗研究
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：混凝土是由水泥、砂、石、飛灰和水等構(gòu)成的混合物，且在使用時往往需要添加增塑劑等。因此，與其他結(jié)構(gòu)材料相比，混凝土具有更復(fù)雜的力學(xué)性能。混凝土的強(qiáng)度是決定混凝土結(jié)構(gòu)和性能的關(guān)鍵因素，也是評價混凝土結(jié)構(gòu)和性能的重要指標(biāo)。其中，混凝土的立方米抗壓強(qiáng)度是其各種性能指標(biāo)的綜合反映，與混凝土軸心抗拉強(qiáng)度、軸心抗壓強(qiáng)度、彎曲抗壓強(qiáng)度、疲勞強(qiáng)度等有良好的相關(guān)性，因此混凝土的立方米抗壓強(qiáng)度是評價混凝土強(qiáng)度的最基本指標(biāo)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，混凝土抗壓強(qiáng)度檢測手段也愈來愈多，基本上可以分為局部破損法和非破損法兩類，其中局部破損法主要是鉆芯法，非破損法主要包括回彈法和超聲法。工程上常采用鉆芯法、修正回彈法，并結(jié)合《回彈法檢測混凝土抗壓強(qiáng)度技術(shù)規(guī)程》、《建筑結(jié)構(gòu)檢測技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》等規(guī)定的方法來推定混凝土的抗壓強(qiáng)度。按照傳統(tǒng)的方法，通常需要先對混凝土試件進(jìn)行28天標(biāo)準(zhǔn)養(yǎng)護(hù)，然后再進(jìn)行測試。若能夠提前預(yù)測出混凝土的28天抗壓強(qiáng)度，則對于提高施工質(zhì)量和進(jìn)度都具有重要的參考意義和實用價值。此外，不少專家和學(xué)者將投影尋蹤回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論等方法引入混凝土結(jié)構(gòu)工程領(lǐng)域，取得了不錯的效果，對混凝土抗壓強(qiáng)度的預(yù)測有著一定的指導(dǎo)意義。相關(guān)研究成果表明，混凝土的28天立方米抗壓強(qiáng)度與混凝土的組成有很大的關(guān)系，即與每立方米混凝土中水泥、爐石、飛灰、水、超增塑劑、碎石及砂用量的多少有顯著的關(guān)系?，F(xiàn)采集到103組混凝土樣本的立方米抗壓強(qiáng)度及其中上述7種成分的含量大小，要求利用支持向量機(jī)建立混凝土的28天立方米抗壓強(qiáng)度與其組成間的回歸數(shù)學(xué)模型，并對模型的性能進(jìn)行評價。

編輯推薦

《MATLAB智能算法30個案例分析》是由北京航空航天大學(xué)出版社出版的。

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