数学建模中的软件、算法和基本方法

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1、数学建模中的软件、算法和基本方法信电学院电气05-4李志高Matlab《MATLAB软件与数学实验》张兴永编（最基础的东西）神经网络工具箱优化工具箱GUI图形用户界面符号工具箱外部数据接口注意的问题神经网络工具箱神经网络分类：传感器、线性神经网络→简单的网络Bp神经网络→理论体系最完整、应用最广径向基神经网络→主要用于函数逼近GMDH网络→主要用于预测Hopfield网络→主要用于优化计算和模式识别BP神经网络代码代码p=[0.87260.94410;000.7093;0.73780.70930.3795;0.64160.37950.7031;10.703

2、10.4241;0.77740.42410.9559;0.95590.50120.7052;0.82090.70520.4983;0.60110.49831;]';t=[00.73780.641610.77740.50120.82090.60110.9350];net=newff(minmax(p),[6,1]);net.trainParam.epochs=2000;net.trainParam.goal=0.001;net=train(net,p,t);x=[0.5;0.5;0.5];y=sim(net,x)BP神经网络中间层选取标准，其中，k为样本数，n

3、1为隐层神经元数，那位输入单元数其中，m为输出单元数，n为输入单元数，a为1~10之间的任意常数其中，n为输入单元数MATLAB优化工具箱能求解的优化模型优化工具箱3.0(MATLAB7.0R14)连续优化离散优化无约束优化非线性极小fminunc非光滑(不可微)优化fminsearch非线性方程(组)fzerofsolve全局优化暂缺非线性最小二乘lsqnonlinlsqcurvefit线性规划linprog纯0-1规划bintprog一般IP(暂缺)非线性规划fminconfminimaxfgoalattainfseminf上下界约束fminbndfmi

4、nconlsqnonlinlsqcurvefit约束线性最小二乘lsqnonneglsqlin约束优化二次规划quadprogMatlabGUIDE图形用户界面新建：File→new→GUI拖拉文本框和确定按钮双击更改它们的string和tag属性在确定按钮上右击viewcallbacks→callback文本框代码：取数据：a=eval(get(handles.edit1,'String'));写数据：set(handles.edit2,'String',b)其它工具箱符号计算工具箱：推导公式、生成代码、得出解析解遗传算法工具箱：版本很多，主要用于优化计

5、算。外部数据接口：最简洁的方法：通过记事本传递。注意问题：点的问题：注意表达式中A*B与A.*B的区别一定要在英文输入法下写代码学会用帮助系统Excel函数部分：数学和三角函数(全部)、统计（average、count、countif、min、max、var、varp）、逻辑（if、and、or、not）图形VBA编程ExcelVBA编程静态：单个：[C3]单元格内容的引用：Cells(i,j)选择状态：单元格的行数：Selection.Rows.Count单元格的列数：Selection.Columns.Count最左上选择单元格所在行ActiveCel

6、l.Column最左上选择单元格所在列ActiveCell.Row选择单元格的内容：selection或selection.value数学建模中的算法穷举法神经网络模拟退火遗传算法图论算法蒙特卡罗算法数学建模需要的基础知识已经学过的基础知识：高等数学线性代数（矩阵加减乘除）概率论与数理统计（概率论、参数估计、假设检验、回归分析）评价AHP模型模糊评价数学建模需要的基础知识预测分析场景曲线拟合模糊预测神经网络灰色理论马尔可夫链数学建模需要的基础知识运筹整数规划（分支界定法）01规划灵敏度分析影子价格概率统计排队论主成份分析法回归分析法曲线拟合数学建模需要的基础

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