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| 編輯推薦： |
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实例专业：书中实例均为真实的智能算法项目案例，保证读者能够同时学好知识点和实操技能。资源丰富：全书包含137个案例+220分钟的视频讲解+全部案例程序源代码，读者扫描案例旁边的二维码即可观看，也可按照封底提示自行下载观看。
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| 內容簡介： |
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《MATLAB 2020智能算法从入门到精通》以MATLAB 2020为基础，结合作者团队的教学经验，讲解智能算法的各种方法和技巧。本书主要内容包括MATLAB入门、MATLAB基础知识、插值算法、拟合算法、图与网络算法、有向图算法、机器学习与深度学习算法、图像的复原算法、粒子群*小值算法以及多目标优化算法等。本书覆盖数学计算的各个方面，实例丰富而典型，指导读者有的放矢地进行学习。 《MATLAB 2020智能算法从入门到精通》既可作为初学者的入门用书，也可作为工程技术人员、本科生、研究生的参考书或教材。
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前言第1章 MATLAB入门1.1 启动MATLAB 1.2 MATLAB 2020的操作环境 1.2.1 功能区 1.2.2 工具栏 1.2.3 命令行窗口 1.2.4 命令历史记录窗口 1.2.5 当前文件夹窗口 1.2.6 工作区窗口 1.2.7 图形窗口 1.2.8 文件管理 1.2.9 使用帮助 1.3 数据类型 1.3.1 变量与常量 1.3.2 数据的显示格式 1.3.3 算术运算符 1.3.4 数据类型函数第2章 MATLAB基础知识 2.1 MATLAB基本运算 2.1.1 向量 2.1.2 矩阵的生成 2.2 可视化绘图 2.2.1 figure命令 2.2.2 subplot命令 2.2.3 plot绘图命令 2.2.4 图形注释 2.3 图像的基本操作 2.3.1 图像读入 2.3.2 图像的显示第3章 插值算法 3.1 插值问题 3.1.1 插值算法概述 3.1.2 线性插值 3.2 基本插值计算 3.2.1 插值算法分类 3.2.2 一次插值函数 3.2.3 二次插值 3.3 多项式插值法 3.3.1 计算插值多项式 3.3.2 计算多项式插值 3.4 常用多项式插值 3.4.1 拉格朗日(Lagrange)插值 3.4.2 牛顿（Newton）插值 3.4.3 埃尔米特(Hermite)插值 3.5 分段插值 3.5.1 龙格函数 3.5.2 分段线性插值 3.5.3 分段三次（埃尔米特）插值 3.6 三次样条插值 3.6.1 样条曲线 3.6.2 三次样条插值 3.7 二次、三次混合插值 3.7.1 半无限规划 3.7.2 二次、三次混合插值函数第4章 拟合算法 4.1 拟合问题 4.1.1 插值算法与拟合算法 4.1.2 曲线拟合问题 4.1.3 求解拟合曲线步骤 4.2 小二乘法 4.2.1 线性小二乘法 4.2.2 加权小二乘法 4.2.3 鲁棒小二乘法 4.2.4 非线性小二乘法 4.3 数据拟合 4.3.1 拟合模型 4.3.2 拟合类型 4.3.3 拟合算法 4.3.4 数据拟合 4.3.5 拟合后处理 4.4 线性拟合 4.4.1 线性拟合函数 4.4.2 一元线性组合函数拟合 4.5 多项式拟合 4.5.1 拟合多项式 4.5.2 多项式拟合预测值 4.5.3 多项式拟合工具 4.5.4 曲线拟合工具第5章 图与网络算法 5.1 图 5.1.1 绘制方向图 5.1.2 绘制子图 5.2 图的外观设置 5.2.1 图属性设置 5.2.2 图的标注 5.3 图的遍历算法 5.3.1 广度优先搜索算法 5.3.2 深度优先搜索算法 5.3.3 算法应用1 5.3.4 算法应用2 5.4 可达性算法 5.4.1 算法概述 5.4.2 连通图 5.4.3 连通分量 5.4.4 双连通图分量 5.4.5 可达矩阵 5.4.6 算法应用1 5.4.7 算法应用2 5.5 PageRank 算法 5.5.1 算法概述 5.5.2 算法基本原理 5.5.3 算法函数 5.5.4 算法应用第6章 有向图算法 6.1 数据结构 6.1.1 邻接矩阵 6.1.2 关联矩阵 6.2 图的分类 6.2.1 绘制自环图 6.2.2 绘制加权图 6.2.3 图的布局 6.3 流算法 6.3.1 算法原理 6.3.2 算法函数 6.3.3 算法应用 6.4 小生成树算法 6.4.1 算法原理 6.4.2 算法函数 6.4.3 算法应用 6.5 图的短路径算法 6.5.1 短路径定义 6.5.2 全局短路径 6.5.3 起点终点的短路径 6.5.4 算法应用第7章 机器学习与深度学习算法 7.1 机器学习 7.1.1 机器学习算法 7.1.2 机器学习应用 7.2 神经网络 7.2.1 神经网络基础 7.2.2 深度学习典型网络模型 7.2.3 深度学习算法 7.3 深度神经网络计算 7.3.1 神经网络优化算法 7.3.2 反向传播 7.3.3 神经网络层 7.3.4 激励函数 7.3.5 预训练模型 7.4 梯度下降算法 7.4.1 梯度下降算法分类 7.4.2 随机梯度下降算法 7.5 梯度下降算法基本函数 7.5.1 算法设置 7.5.2 网络训练样本 7.5.3 神经网络分类 7.5.4 网络预测 7.5.5 深度网络设计器 7.6 算法应用第8章 图像的复原算法 8.1 图像的退化 8.1.1 图像退化的原因 8.1.2 图像退化的数学模型 8.2 图像的复原 8.2.1 图像的复原模型 8.2.2 图像复原方法 8.2.3 复原方法的评估 8.3 图像的复原算法 8.3.1 维纳滤波 8.3.2 图像线性滤波 8.3.3 正规则化滤波 8.3.4 Lucy-Richardson滤波第9章 粒子群小值算法 9.1 粒子群算法基础 9.1.1 粒子群算法的发展 9.1.2 复杂适应系统 9.2 粒子群函数 9.2.1 算法参数设置 9.2.2 粒子群函数 9.3 算法应用 9.3.1 算法应用1 9.3.2 算法应用2 9.3.3 算法应用3 9.3.4 算法应用4 9.3.5 算法应用5 9.3.6 算法应用6第10章 多目标优化算法 10.1 数学原理 10.2 基本函数 10.2.1 optimset函数 10.2.2 多目标规划函数 10.3 算法应用 10.3.1 算法应用1 10.3.2 算法应用2 10.3.3 算法应用3
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MATLAB是美国MathWorks公司出品的一个主流的工程计算软件，其强大的数值计算能力和数据可视化能力令人震撼。经过多年的发展，功能日趋完善。MATLAB已经成为多个学科必不可少的计算工具，是自动控制、应用数学、信息与计算科学等专业本科生与研究生必须掌握的软件。 目前，MATLAB已经广泛普及，它不仅成为各大公司和科研机构采用的专业软件，在各大高校中同样也应用较多，越来越多的学生借助MATLAB来学习智能算法。 为了帮助零基础读者快速掌握MATLAB智能算法的使用方法，本书从基础着手，对MATLAB的相关算法进行了详细介绍，同时根据不同学科读者的需求，结合智能算法领域的典型应用进行了相关解析，让读者入宝山而满载归。 一、本书特色 1.作者权威 《MATLAB 2020智能算法从入门到精通》由国内著名CAD/CAM/CAE图书出版专家胡仁喜博士指导，大学资深教师团队执笔编写。本书是作者总结多年设计及教学经验的心得体会，历时多年精心编著，力求全面细致地展现出MATLAB在智能算法应用领域的各种功能和使用方法。 2.实例专业 《MATLAB 2020智能算法从入门到精通》中很多实例本身就是智能算法工程应用案例，经过作者精心提炼和改编，不仅保证了读者能够学好知识点，更重要的是能帮助读者掌握实际的操作技能。 3.提升技能 本书从全面提升读者MATLAB智能算法应用能力的角度出发，结合大量的案例来讲解如何利用MATLAB进行智能算法计算，真正让读者懂得计算机辅助智能算法的方法和技巧。 4.内容全面 《MATLAB 2020智能算法从入门到精通》共10章，分别介绍了MATLAB入门、MATLAB基础知识、插值算法、拟合算法、图与网络算法、有向图算法、机器学习与深度学习算法、 图像的复原算法、粒子群小值算法以及多目标优化算法等内容。 5.知行合一 《MATLAB 2020智能算法从入门到精通》提供了使用MATLAB解决智能算法问题的实践性指导。它基于MATLAB R2020a版，内容由浅入深。特别是本书对每一条命令的使用格式都做了详细的说明，并为用户提供了大量的例题加以说明其用法，因此，对于初学者自学是很有帮助的。同时，本书也可作为科技工作者的智能算法工具书。 二、电子资料使用说明 《MATLAB 2020智能算法从入门到精通》配有电子资料包，其中包含全书讲解实例和练习实例的源文件素材，并制作了与全程实例动画同步的AVI文件。为了增强教学的效果，更进一步方便读者的学习，作者亲自对实例动画进行了配音讲解。读者可以直接扫描案例旁边的二维码来学习，也可以按照图书封底介绍的方式下载学习。 三、致谢 《MATLAB 2020智能算法从入门到精通》由陆军工程大学石家庄校区的甘勤涛、彭舒和吴丽芳编写，石家庄三维书屋文化传播有限公司的闫聪聪老师也为本书的出版提供了大量的帮助。 MATLAB本身是一个极为丰富的资源库。因此，对大多数用户来说，一定有部分MATLAB内容看起来是“透明”的，也就是说用户能明白其全部细节；另有些内容表现为“灰色”，即用户虽明白其原理但是对于具体的执行细节不能完全掌握；还有些内容则“全黑”，也就是用户对它们一无所知。作者在写作过程中也曾遇到过不少困惑，通过再学习和向专家请教虽克服了这些障碍，但仍难免有错误和不足。在此，本书作者恳切期望得到各方面专家和广大读者的指教。本书所有算例均由作者在计算机上验证。 读者在学习过程中，若有疑问，请登录www.sjzswsw.com 或联系邮箱714491436@qq.com。欢迎加入三维书屋MATLAB图书学习交流QQ群：656116380 交流探讨，也可以申请加入该QQ交流群索取本书配套资源（包含全书所有实例的源文件）。 作者
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