MATLAB智能算法30個(gè)案例分析

內(nèi)容概要

《MATLAB智能算法30個(gè)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(yàn)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(jì)，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(gè)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(shí)現(xiàn)。本書共給出30個(gè)案例，每個(gè)案例都是一個(gè)使用智能算法解決問題的具體實(shí)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(gè)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(shí)更能快速提高使用算法求解實(shí)際問題的能力。
本書可作為本科畢業(yè)設(shè)計(jì)、研究生項(xiàng)目設(shè)計(jì)、博士低年級(jí)課題設(shè)計(jì)參考書籍，同時(shí)對(duì)廣大科研人員也有很高的參考價(jià)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(jì)
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(jì)
第15章  基于混合粒子群算法的TSP搜索算法”
第16章  基于動(dòng)態(tài)粒子群算法的動(dòng)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(jì)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(cè)
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(shí)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(cè)
第30章  極限學(xué)習(xí)機(jī)的回歸擬合及分類——對(duì)比實(shí)驗(yàn)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(shí)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?；炷恋膹?qiáng)度是決定混凝土結(jié)構(gòu)和性能的關(guān)鍵因素，也是評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)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(cè)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(cè)混凝土抗壓強(qiáng)度技術(shù)規(guī)程》、《建筑結(jié)構(gòu)檢測(cè)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(duì)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(cè)試。若能夠提前預(yù)測(cè)出混凝土的28天抗壓強(qiáng)度，則對(duì)于提高施工質(zhì)量和進(jìn)度都具有重要的參考意義和實(shí)用價(jià)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(cuò)的效果，對(duì)混凝土抗壓強(qiáng)度的預(yù)測(cè)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(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。

編輯推薦

《MATLAB智能算法30個(gè)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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無

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