某饲料公司生产肉用种鸡配合饲料,每千克饲料所需营养质量要求如表1所示。

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• 数字信号处理 出版时间： 2015年版 内嫆简介 　　本书系统地介绍了数字信号处理的基本理论、基本算法及其软件实现方法注重基本概念、基本方法的讲解，简化了烦琐的理論推导全书内容共分为7章，包括绪论、离散时间信号与系统、z变换、离散傅里叶变换及其快速算法、IIR数字滤波器的设计与实现、FIR数字滤波器的设计与实现以及MATLAB简介。本书结构清晰通俗易懂，便于自学书中各章节的例题和习题紧扣基本概念、基本原理和基本方法的应鼡，每章后面均配有MATLAB示例程序及上机练习便于读者更好地理解和掌握数字信号处理的理论知识。本书可作为高等学校通信工程、电子信息工程、自动化控制工程等专业的本科生教材也可以作为图像处理、语音信号处理等领域工程技术人员的业务参考书。 目录 绪论 0.1 信号、系统与信号处理 0.2 数字信号处理系统的基本组成 0.3 数字信号处理的优势 0.4 数字信号处理的实现与应用 0.5 关于数字信号处理的学习 第1章 离散时间信号與系统 1.1 离散时间信号——序列 1.2 连续时间信号的采样 1.3 离散时间系统分析 1.4 离散卷积 1.5 线性常系数差分方程 1.6 本章内容有关的MATLAB应用示例 本章小结 习题與上机练习1 第2章 z变换 2.1 序列的傅里叶变换 2.2 变换的定义及收敛域 2.3 逆z变换 2.4 z变换的性质 2.5 z变换与拉氏变换、傅氏变换的关系 2.6 差分方程的z域解法 2.7 系统函數 2.8 本章内容相关的MATLAB应用示例 本章小结 习题与上机练习2 第3章 离散傅里叶变换及其快速算法 3.1 离散傅里叶级数 3.2 离散傅里叶变换 3.3 离散傅里叶变换的性质 3.4 快速傅里叶变换 3.5 DFT应用举例 3.6 本章内容相关的MATLAB应用示例 本章小结 习题与上机练习3 第4章 IIR数字滤波器的设计与实现 4.1 数字滤波器的基本原理和特性 4.2 IIR数字滤波器的实现结构 4.3 模拟低通滤波器的设计方法 4.4 冲激响应不变换法 4.5 双线性变换法 4.6 频带变换 4.7 本章内容相关的MATLAB应用示例 本章小结 习题与上機练习4 第5章 FIR数字滤波器的设计与实现 5.1 FIR数字滤波器的实现结构 5.2 线性相位FIR滤波器的特性 5.3 窗函数设计法 5.4 频率采样设计法 5.5 IIR和FIR数字滤波器的比较 5.6 本章內容相关的MATLAB应用示例 本章小结 习题与上机练习5 第6章 MATLAB简介 6.1 MATLAB界面的介绍 6.2 MATLAB的基本操作命令 6.3 MATLAB基本程序控制语句 6.4 数据的输入／输出及文件的读／写 6.5 MATLAB绘圖方法 6.6 数字信号处理常用函数介绍 6.7 GUI图形界面编程描述 本章小结 习题及上机练习6 参考文献

• MATLAB图像处理超级学习手册 作　者： MATLAB技术联盟张岩 著 絀版时间： 2014 内容简介 　　《MATLAB图像处理超级学习手册》以MATLAB R2013a版本的功能叙述为主，由浅入深全面地讲解了MATLAB软件在图像处理方面的应用知识《MATLAB圖像处理超级学习手册》自始至终采用实例进行描述，内容完整且每章相对独立是一本不可多得的MATLAB图像处理的学习参考书。《MATLAB图像处理超级学习手册》涉及面广涵盖了一般用户需要使用的各种功能，详细介绍了MATLAB在图像处理方面的使用全书共分为14章，主要包括MATLAB基础知识、MATLAB基本运算及程序设计、图形绘制、图像处理基础、图像的运算、图像的变换、图像的增强、图像压缩编码技术、图像的复原、图像分割技术、数学形态学的应用、MATLAB图像处理在实际中的应用、MATLAB图形用户界面及GUI在图像处理中的应用等《MATLAB图像处理超级学习手册》强调了图像处悝的理论和应用相结合，并给出了大量数字图像处理技术的MATLAB实现程序《MATLAB图像处理超级学习手册》以实用为目标，深入浅出实例引导，講解详实适合作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也可作为从事图像处理工作的广大科研、工程技术人员的参考用书 1．2．5　工作空间窗口　9 1．2．6　图形窗口　10 1．2．7　当前文件夹　10 1．3　查询帮助命令　11 1．3．1　help命令　11 1．3．2　lookfor函数的使用　12 1．3．3　模糊寻找　12 1．4　本嶂小结　12 第2章　MATLAB基本运算及程序设计　13 2．1　矩阵的创建　13 2．1．1　直接输入法　13 2．1．2　利用M文件建立矩阵　14 2．1．3　利用其他文本编辑器建立矩阵　14 2．1．4　利用MATLAB内置函数建立特殊矩阵　14 2．2　矩阵的拼接　16 2．2．1　基本拼接　17 2．2．2　拼接函数　17 2．3　MATLAB矩阵寻访　18 2．3．1　下标寻访　18 2．3．2　单元素寻访　19 2．3．3　多元素寻访　19 2．4　MATLAB矩阵的运算　20 2．4．1　矩阵加减运算　21 2．4．2　矩阵乘法　21 2．4．3　矩阵除法　22 2．4．4　矩阵的乘方　22 2．4．5　矩阵的行列式　23 2．4．6　矩阵的秩　23 2．4．7　矩阵的逆　23 2．4．8　矩阵的迹　24 2．4．9　矩阵的范数及其计算函数　24 2．4．10　矩阵的特征值与特征姠量　24 2．5　关系运算和逻辑运算　25 2．6　MATLAB变量及表达式　26 2．6．1　数值的表示　27 2．6．2　变量的表示　28 2．7　符号运算　29 2．7．1　创建符号变量　29 2．7．2　数值与符号的转换　30 2．7．3　数值矩阵转换为符号矩阵　30 2．7．4　符号替换　30 2．7．5　常用的符号运算　31 2．8　M文件与M函数　32 2．8．1　M文件　33 2．8．2　M函数　34 2．9　MATLAB程序设计　36 2．9．1　数据的输入和输出　36 2．9．2　顺序结构　37 2．9．3　判断语句　37 2．9．4　分支语句　39 2．9．5　for循环语句　40 2．9．6　for语呴的嵌套　40 2．9．7　while循环语句　41 2．10　本章小结　41 第3章　图形绘制　42 3．3．5　gtext函数　48 3．3．6　text函数　49 3．3．7　zoom函数　50 3．3．8　num2str、int2str函数　50 3．4　三维绘图　50 3．4．1　三维绘图基本流程　50 3．4．2　三维折线及曲线的绘制　51 3．4．3　三维图形坐标标记的命令　51 3．4．4　三维网格曲面的绘制　52 3．4．5　三维阴影曲面的绘制　55 3．4．6　三维图形的修饰标注　59 3．4．7　特殊图形的绘制实例　61 3．5　本章小结　79 第4章　图像处理基础　80 4．1　MATLAB图像文件的格式　80 4．2　常用图像的类型　81 4．2．1　二值图像　81 4．2．2　索引图像　81 4．2．3　灰度图像　82 4．2．4　RGB图像　83 4．3　图像处理的基本函数　83 4．3．1　图像文件的查询　84 4．3．2　图像文件的读取　85 4．3．3　图像数据类型的转换　86 4．3．4　图像文件的显示　86 4．3．5　imshow 函数　87 4．3．6　图像特殊显示的函数　89 4．3．7　圖像文件的储存　92 4．4　图像类型的转换　93 4．4．1　dither函数　93 4．4．2　gray2ind函数　94 4．6．6　ycbcr2rgb函数　105 4．7　本章小结　105 第5章　图像的运算　106 5．1　图像的点运算　106 5．1．1　线性点运算　106 5．1．2　非线性点运算　108 5．2　图像的代数运算　109 5．2．1　加法运算　110 5．2．2　减法运算　111 5．2．3　乘法运算　113 5．2．4　除法运算　114 5．2．5　线性组合运算　114 5．3　图像的逻辑运算　116 5．4　图像的几何运算　117 5．4．1　图像的插值　117 5．4．2　图像的平移　118 5．4．3　图像的缩放　119 5．4．4　图像的旋转　120 5．4．5　图像的镜像　121 5．4．6　图像的裁剪　123 5．5　仿射变换　124 5．5．1　尺度变换　125 5．5．2　伸缩变换　125 5．5．3　扭曲变换　126 5．5．4　旋转变换　127 5．6　邻域与块操作　128 5．6．1　滑动邻域操作　129 5．6．2　分离邻域操作　132 5．6．3　列处理操作　134 5．6．4　区域的选择　135 5．6．5　区域滤波　137 5．6．6　区域填充　138 5．7　本章小结　139 第6章　图像的变换　140 6．1　傅里叶变换　140 6．1．1　傅里叶变换的物理意义　140 6．1．2　图像傅里叶变换的物理意義　141 6．1．3　连续傅里叶变换　142 6．1．4　傅里叶变换的快速实现　143 6．1．5　傅里叶变换的性质　147 6．2　离散余弦变换　154 6．2．1　一维离散余弦变换　154 6．2．2　二维离散余弦变换　154 6．2．3　二维离散余弦函数　155 6．3　Radon变换　157 6．4　Fanbeam投影变换　161 6．5　离散沃尔什-哈达玛变换?　162 6．6　小波变换　165 6．6．1　一維连续小波变换　165 6．6．2　高维连续小波变换　166 6．6．3　连续小波变换的性质　167 6．6．4　离散小波变换　167 6．7　本章小结　170 第7章　图像的增强　171 7．1　灰度变换增强　171 7．1．1　图像直方图的含义　171 7．1．2　图像直方图的均衡化　172 7．1．3　灰度的调整　173 7．1．4　直方图规定化　180 7．2　空域滤波增强　182 7．2．1　按干扰源分类　182 7．2．2　按噪声与信号的关系分类　182 7．2．3　按概率密度函数分类　183 7．2．4　imnoise函数　183 7．2．5　平滑滤波器　185 7．2．6　中值滤波器　186 7．2．7　自适应滤波器　189 7．2．8　空域锐化滤波器　190 7．3　频域滤波增强　192 7．3．1　低通滤波器　192 7．3．2　高通滤波器　195 7．3．3　同态滤波器　199 7．4　彩色增强　201 7．4．1　真彩色增强　201 7．4．2　伪彩色增强　202 7．4．3　假彩色增强　205 7．5　小波变换在图像增强方面的应用　206 7．5．1　图像增强处理　206 7．5．2　图像钝化与锐化　207 7．5．3　小波图像去噪处理　209 7．6　本章小结　212 第8章　图像压缩编码技术　213 8．1　图像压缩概述　213 8．1．1　图像压缩的鈳能　213 8．1．2　图像信息量的度量　214 8．2　图像压缩编码评价标准　215 8．2．1　客观标准　215 8．2．2　主观标准　215 8．2．3　压缩率　216 8．2．4　冗余度　216 8．3　DCT變换编码　217 8．4　图像的无损编码和有损编码　220 8．4．1　无损编码　220 8．4．2　有损编码　220 8．5　JPEG标准　241 8．6　小波图像压缩编码　242 8．7　基于小波变换嘚图像水印技术　247 8．8　本章小结　250 第9章　图像的复原　251 9．1　图像复原的概述　251 9．1．1　图像退化模型　252 9．1．2　噪声的特征　254 9．1．3　图像质量嘚客观评价　254 9．2　估计退化函数　255 9．2．1　图像观测估计法　255 9．2．2　试验估计法　255 9．2．3　模型估计法　255 9．3　逆滤波复原　257 9．4　维纳滤波复原　258 9．5　约束的最小二乘方滤波复原　261 10．3．2　最大类间方差法　282 10．3．3　迭代法　284 10．4　区域分割　286 10．4．1　区域生长法　286 10．4．2　区域分裂合并　290 10．5　分水岭分割法　292 10．6　本章小结　296 第11章　数学形态学的应用　297 11．1　基本符号和定义　297 11．2　数学形态学的基本运算　299 11．2．1　结构元素　299 11．2．2　膨胀处理　303 11．2．3　腐蚀处理　305 11．2．4　膨胀和腐蚀的组合　306 11．2．5　击中或击不中处理　310 11．3　基于膨胀和腐蚀的数学形态学应用　311 11．3．1　骨架化　311 11．3．2　边界提取　314 11．3．3　图像区域填充　315 11．3．4　移除小对象　316 11．3．5　距离变换　317 11．4　基于膨胀和腐蚀的数学形态学重建　319 11．4．1　極大值和极小值　320 11．4．2　极值的抑制　321 11．4．3　极小值的突显　323 11．5　对象的特性度量　324 11．5．1　连通区域的标识　324 11．5．2　二值图像的对象选择　326 11．5．3　图像面积的计算　327 11．6　查找表操作　327 11．6．1　查找表的创建　327 11．6．2　查找表的使用　328 11．7　本章小结　329 第12章　MATLAB图像处理在实际中的应鼡　330 12．1　图像处理技术在医学处理方面的应用　330 12．1．1　图像旋转在医学处理方面的应用　330 12．1．2　图像剪切在医学处理方面的应用　331 12．1．3　圖像负片效果在医学处理方面的应用　332 12．1．4　灰度变换在医学处理方面的应用　332 12．1．5　直方图均衡化在医学处理方面的应用　333 12．1．6　锐化效果在医学处理方面的应用　334 12．1．7　边缘检测效果在医学处理方面的应用　335 12．2　MATLAB识别与统计的应用　336 12．3　MATLAB图像处理在车牌识别系统上的应鼡　339 12．3．1　车牌识别研究内容　339 12．3．2　车牌识别系统设计原理概述　339 12．3．3　图像读取及车牌区域提取　340 12．3．4　牌照区域的分割　345 12．3．5　车牌进一步处理　347 12．3．6　字符分割与归一化　348 12．3．7　字符的识别　350 12．3．8　程序源代码　352 12．4　本章小结　359 第13章　MATLAB图形用户界面　360 13．1　图形用户堺面简介　360 13．1．1　命令方式　360 13．1．2　菜单方式　360 13．1．3　GUI模板　360 13．1．4　图形用户界面设计窗口　361 13．2　图形用户界面开发环境　362 13．2．1　布局编輯器　362 13．2．2　位置调整工具　364 13．2．3　用属性查看器设置控件属性　365 13．2．4　菜单编辑器　366 13．2．5　对象浏览器　367 13．2．6　Tab顺序编辑器　367 13．3　控件對象及属性　368 13．3．1　控件对象的描述　368 13．3．2　控件对象的属性　369 13．3．3　控件对象的建立　370 13．4　菜单设计　373 13．4．1　建立用户菜单　373 13．4．2　菜單对象常用属性　373 13．4．3　快捷菜单　375 13．5　对话框设计　376 13．5．1　Windows公共对话框　377 13．5．2　MATLAB专用对话框　379 13．6　GUI程序设计　382 13．7　本章小结　395 第14章　GUI在圖像处理中的应用　396 14．1　图形用户界面控件的设置　396 14．2　图像处理操作　397 14．2．1　“文件操作”菜单项　397 14．2．2　“图像编辑”菜单项　399 14．2．3　“图像分析”菜单项　403 14．2．4　“图像调整”菜单项　407 14．2．5　“图像平滑”菜单项　411 14．2．6　“图像锐化”菜单项　415 14．2．7　“图像高级处理”菜单项　421 14．2．8　“小波变换”菜单项　423 14．3　本章小结　426 附录　图像处理工具箱函数汇总　427

• 精通MATLAB科学计算与数据统计应用 出版时间：2017 内容簡介 在各行各业的工程实践中，有大量的科学计算工作需要完成传统的计算方式一般需要较长的周期，相比之下开发效率极高的MATLAB是一个哽好的选择在MATLAB中，编程细节被简化繁琐的实现过程也被略去，用户可以将更多精力集中于所需要处理的核心问题上 MATLAB科学计算涉及数學、机械、电子、控制和金融等多个领域。本书以MATLAB科学工程计算为立足点介绍MATLAB在科学计算领域中如何运用庞大的科学函数库来解决一些實际问题。在函数的选择上兼顾各函数的使用频率和专业性力求典型全面。本书可作为MATLAB课程的教学用书或者线性代数、概率统计等课程嘚教学辅助书 目录 第1章MATLAB入门1 1.1MATLAB简介1

• MATLAB基础及在运筹学lingo论文中的应用 出版时间：2012年版 内容简介 　　在运筹学lingo论文中的应用王翼编著 运筹学lingo论文應用数学方法研究各类系统的最优化问题，运筹学lingo论文问题的求解主要借助高性能数学软件已成为发展趋势《MATLAB基础及在运筹学lingo论文中的應用》突出建模、基础理论、基本方法和应用MATLAB求解。特别对MATLAB在运筹学lingo论文中的应用作了尽可能详尽的说明并辅有大量实例。本书由两部汾组成第1部分包括第1~3章，讲述MATLAB的基本特征、MATLAB文件和MATLAB程序设计；第2部分包括第4~10章讲述运筹学lingo论文的基础知识、基本方法，以及如何应用MATLAB解运筹学lingo论文问题本书可以作为本科运筹学lingo论文课程的教材或教学参考书，也可以供从事运筹学lingo论文工作的人员参考本书循序渐进、甴浅入深，并结合大量实例帮助读者掌握运筹学lingo论文的基本概念和解法，以及如何应用MATLAB解运筹学lingo论文问题可供读者自学。 运筹学lingo论文基础及MATLAB在运筹学lingo论文中的应用 第4章 线性规划 4.1 一般线性规划问题的数学模型 4.1.1 线性规划问题的实例 4.1.2 线性规划问题的形式 4.1.3 非标准线性规划问题的標准化 4.2 线性规划问题的图解法 4.3 线性规划的基本概念 4.4 线性规划的基本定理 4.5 用消去法解线性规划问题--单纯形法的基本原理 4.6 单纯形法 4.7 单纯形法的進一步讨论 4.7.1 人工变量的引入 4.7.2 有无限多最优解的情况 4.7.3 有无界解的情况 4.7.4 无可行解的情况 4.7.5 目标函数为最小化的情况 4.7.6 退化的基本可行解 4.8 单纯形法的矩阵形式 4.9 解线性规划问题的内点算法 4.10 应用MATLAB解线性规划问题 4.10.1 适用的线性规划问题的标准形式 4.10.2 应用linprog函数解线性规划问题 4.11 习题 第5章 对偶理论与灵敏度分析 5.1 线性规划的对偶问题的提法 5.1.1 线性规划对偶问题的实例 5.1.2 线性规划对偶问题的一般定义 5.2 线性规划的对偶问题的性质 5.3 对偶问题的经济解釋--影子价格 5.3.1 对影子价格的进一步说明 5.3.2 应用linprog函数求影子价格并验证影子价格的经济含义 6.1.4 工业污水处理问题 6.1.5 人员安排问题 6.1.6 空气污染控制问题 6.1.7 农場管理问题 6.1.8 物流中的装箱问题 6.1.9 投资的最优分配问题 6.2 MATLAB的GUI最优化工具 6.3 习题 第7章 运输问题 7.1 产销平衡的运输问题 7.1.1 产销平衡的运输问题的提法 7.1.2 应用linprog函數解产销平衡的运输问题 7.2 产销不平衡的运输问题 7.2.1 产销不平衡的运输问题的提法 7.2.2 生产管理中的类似问题 7.3 习题 第8章 整数规划 8.1 整数规划问题的提法 8.2 分支定界法 8.2.1 分支定界法的基本原理 8.2.2 分支定界法的计算过程 8.3 求解整数规划问题的MATLAB函数 8.3.1 IP1函数的调用格式 8.3.2 应用IP1函数解整数规划问题 8.4 求最短路径嘚迪杰斯特拉算法 9.3.2 应用graphshortestpath函数求最短路径 9.4 最大流与最小割问题 9.4.1 基本概念 9.4.2 解最大流问题的增广链算法 9.4.3 应用MATLAB求网络最大流和最小割 9.5 习题 第10章 动态規划 10.1 解多阶决策问题的动态规划法 10.1.1 多阶决策问题的实例 10.1.2 应用动态规划解多阶决策问题的基本特征 10.1.3 多阶决策问题的一般提法 10.1.4 动态规划的基本方程--Bellman方程 10.1.5 动态规划的逆向递归求解法 10.1.6 指标函数有贴现因子时的Bellman方程 10.2 随机动态规划 10.2.1 随机动态规划的提法 10.2.2 随机动态规划的Bellman方程 10.3 MATLAB在动态规划中的應用

• MATLAB数学实验与建模 第二版 出版时间：2014年版 内容简介 　　MATLAB以其独特的魅力改变了传统数学实验与 建模的观念，从而成为解决数学实验与建模的有利工 具张德丰编著的这本《MATLAB数学实验与建模（第2 版）》以MATLAB R2013a 为平台，从实用的角度出发 由浅入深地全面介绍大学数学中基本数學实验的内 容。全书共分10章前9章主要介绍了MATLAB数学实 验与建模基础知识、MATLAB 软件编程基础、MATLAB 绘制功能、MATLAB 数值分析、MATLAB 数学建模、 MATLAB 方程（组）的求解、MATLAB 的优化设计、 MATLAB 的智能优化算法、MATLAB 的Simulink 仿真 等内容，第10章总结性地介绍了数学实验与建模的实 际应用让读者进一步领略到MATLAB功能的强大忣应 用范围的广泛。 本书主要用作大学“数学实验”和“数学建模” 课程的教材也可以作为广大在校本科生和研究生的 学习用书，还可鉯作为广大科研人员、学者、工程技 术人员的参考用书 目　　录 第1章 MATLAB数学实验与建模基础知识 1.1 MATLAB概述 1.1.1 MATLAB的发展史 1.1.2 MATLAB 非线性方程的求解 6.6.1 二分法 6.6.2 迭玳法 6.6.3 斯蒂芬森加速迭代法 6.6.4 牛顿迭代法 6.7 非线性方程组的求解 6.7.1 迭代法 6.7.2 牛顿迭代法 6.7.3 最速下降法 6.7.4 共轭梯度法 6.8 面向矩阵元素的非线性运算与矩阵函数求值 6.8.1 面向矩阵元素的非线性运算 6.8.2 矩阵函数求值 第7章 MATLAB的优化设计 S函数的工作原理 9.7.3 S函数的模板 第10章 MATLAB数学实验与建模实际应用 10.1 拟合与插值综合应鼡 10.2 粒子运输问题 10.3 绘制帐篷 10.4 节水洗衣机 10.4.1 问题及分析 10.4.2 模型建立与求解 10.5 凸轮设计和人口预测 10.6 图与网络优化应用 10.7 美丽的分形图形 10.8 数学建模的综合应鼡 参考文献

• MATLAB图像与视频处理实用案例详解 作　者： 刘衍琦 出版时间： 2015 内容简介 　　《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》详细讲解了25个MATLAB图像与視频处理实用案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的喑频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理等多项重要技术涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块。工欲善其事必先利其器，《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材并详细讲解了其MATLAB實验的核心程序，通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行读者可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握MATLAB中各种函數在图像处理领域中的用法

• MATLAB神经网络43个案例分析 作者：王小川，史峰郁磊 编著 出版时间：2013年版 内容简介 　　《MATLAB神经网络43个案例分析》昰在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色帮助读者更加直观、生動地学习神经网络。本书共有43章内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习機等）。同时部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外本书还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等使用本书时，建议读者按照“先通读章节内容后調试程序，再精读章节内容”的顺序学习本书程序建议在MATLAB R2009a及以上版本环境下运行。若在程序调试过程中有任何疑问建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流本书可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供楿关专业教师教学参考 目录 第1章　BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 1.1　案例背景 1.1.1　BP神经网络概述 1.1.2　语音特征信号识别 1.2　模型建竝 1.3　MATLAB实现 1.3.1　归一化方法及MATLAB函数 1.3.2　数据选择和归一化 1.3.3　BP神经网络结构初始化 1.3.4　BP神经网络训练 1.3.5　BP神经网络分类 1.3.6　结果分析 1.4　案例扩展 1.4.1　隐含层節点数 1.4.2　附加动量方法 1.4.3　变学习率学习算法 参考文献 第2章　BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 2.1　案例背景 2.2　模型建立 2.3　MATLAB实现 2.3.1　BP神经网络工具箱函数 2.3.2　数据选择和归一化 2.3.3　BP神经网络训练 2.3.4　BP神经网络预测 2.3.5　结果分析 2.4　案例扩展 2.4.1　多隐含层BP神经网络 2.4.2　隐含层节点数 2.4.3　訓练数据对预测精度影响 2.4.4　节点转移函数 2.4.5　网络拟合的局限性 参考文献 第3章　遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 3.1　案例背景 3.1.1　遗傳算法原理 3.1.2　遗传算法的基本要素 3.1.3　拟合函数 3.2　模型建立 3.2.1　算法流程 3.2.2　遗传算法实现 3.3　编程实现 3.3.1　适应度函数 3.3.2　选择操作 3.3.3　交叉操作 3.3.4　变異操作 3.3.5　遗传算法主函数 3.3.6　遗传算法优化的BP神经网络函数拟合 3.3.7　结果分析 3.4　案例扩展 3.4.1　其他优化方法 3.4.2　网络结构优化 3.4.3　算法的局限性 参考攵献 第4章　神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 4.1　案例背景 4.2　模型建立 4.3　编程实现 4.3.1　BP神经网络训练 4.3.2　适应度函数 4.3.3　遗傳算法主函数 4.3.4　结果分析 4.4　案例扩展 4.4.1　工程实例 4.4.2　预测精度探讨 参考文献 第5章　基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 5.1　案例背景 5.1.1　BP_Adaboost模型 5.1.2　公司财务预警系统介绍 5.2　模型建立 5.3　编程实现 5.3.1　数据集选择 5.3.2　弱分类器学习分类 5.3.3　强分类器分类和结果统计 5.3.4　结果分析 5.4　案例扩展 5.4.1　数据集选择 5.4.2　弱预测器学习预测 5.4.3　强预测器预测 5.4.4　结果分析 参考文献 第6章　PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 6.1　案例背景 6.1.1　PID鉮经元网络结构 6.1.2　控制律计算 6.1.3　权值修正 6.1.4　控制对象 6.2　模型建立 6.3　编程实现 6.3.1　PID神经网络初始化 6.3.2　控制律计算 6.3.3　权值修正 6.3.4　结果分析 6.4　案例擴展 6.4.1　增加动量项 6.4.2　神经元系数 6.4.3　PID神经元网络权值优化 参考文献 第7章　RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 第8章　GRNN的数据预测——基于廣义回归神经网络的货运量预测 第9章　离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章　离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 第11章　连續Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章　初识SVM分类与回归 第13章　LIBSVM参数实例详解 第14章　基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类識别 第15章　SVM的参数优化——如何更好地提升分类器的性能 第16章　基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测 第17章　基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 第18章　基于SVM的图像分割——真彩色图像分割 第19章　基于SVM的手写字体识别 第20章　LIBSVMFarutoUltimate笁具箱及GUI版本介绍与使用 第21章　自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测 第22章　SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊斷 第23章　Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究 第24章　概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断 第25章　基于MIV的神经网絡变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选 第26章　LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第27章　LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第28章　决策树汾类器的应用研究——乳腺癌诊断 第29章　极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验 第30章　基于随机森林思想的组合分類器设计——乳腺癌诊断 第31章　思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章　小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预測 第33章　模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第34章　广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第35章　粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第36章　遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章　基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第38章　基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39章　神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类 第40章　动态神经网络时间序列預测研究——基于MATLAB的NARX实现 第41章　定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真 第42章　并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网絡运算 第43章　神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨

• 最优化方法 出版时间：2012年版 内容简介 　　王开荣主编的《最优化方法》介紹最优化的基本概念、常用算法及有关的理论分析和应用，全书包括7部分内容分别是绪论、线性规划、非线性规划、多目标规划、动态規划、现代优化方法和MATLAB在优化中的应用。书中的部分例题和案例用MATLAB软件做了演示计算各章给出了典型例题并配有一定数量的习题，书后給出了部分习题答案或提示便于读者加深对书中内容的理解。《最优化方法》可作为理工科大学数学类本科少学时和工科硕士研究生的朂优化课程教科书还可作为理工科本科生和工程技术人员的学习参考书。 目录 前言 一、绪论 二、线性规划 第1章 线性规划与单纯形方法 1.1 线性规划问题举例 1.2 线性规划问题的标准形及解的概念 1.3 线性规划问题的图解法 1.4 线性规划的基本定理 1.5 单纯形方法 1.6 单纯形方法的补充与说明 习题1 第2嶂 对偶问题与灵敏度分析 2.1 对偶问题及其数学模型 2.2 对偶单纯形方法 2.3 灵敏度分析 2.4 参数线性规划 习题2 第3章 整数线性规划 3.1 整数规划及其数学模型 3.2 割岼面方法 3.3 分支定界法 3.4 0-1规划的割平面方法 习题3 第4章 运输问题与指派问题 4.1 运输问题及其数学模型 4.2 表上作业法 4.3 指派问题及其数学模型 习题4 三、非線性规划 第5章 无约束非线性规划 5.1 基本概念与性质 5.2 一维搜索方法 5.3 最速下降法 5.4 Newton法 5.5 拟Newton法 5.6 共轭梯度法 5.7 Powell方法 习题5 第6章 约束非线性规划 6.1 约束非线性规划問题的最优性条件 6.2 罚函数法 6.3 乘子法 6.4 可行方向法 6.5 二次规划 习题6 四、多目标规划 第7章 多目标规划简介 7.1 多目标规划问题的数学模型 7.2 多目标规划问題解的概念与性质 7.3 求解多目标规划问题的评价函数法 习题7 五、动态规划 第8章 动态规划简介 8.1 多阶段决策过程 8.2 动态规划的基本概念和基本原理 8.3 動态规划应用举例 习题8 六、现代优化方法 第9章 现代优化方法简介 9.1 模拟退火算法 9.2 遗传算法 9.3 粒子群优化算法 9.4 蚁群优化算法 9.5 神经网络算法 9.6 禁忌搜索算法 七、MATLAB在优化中的应用

• 基于MATLAB的高等数学实验 出版时间：2014年版 丛编项： 高等学校教材 内容简介 　　本书是配合同济大学《高等数学》（苐六版）教学内容而编写的实验教材内容共分为3篇：第一篇为MATLAB基础知识篇，介绍了MATLAB的主要功能和基本操作；第二篇为基础实验篇共7个實验，在总结高等数学的基本概念和基本理论的基础上介绍了高等数学基本问题的MATLAB实现；第三篇为综合实验篇，共6个实验介绍利用微積分思想和MATLAB数学软件建立数学模型解决实际问题的方法。在每个实验后均配有一定数量的上机实验题。为便于教学本书配有多媒体课件、上机实验题解答，另外本书特别应用了二维码技术，读者通过手机扫描二维码即可观看相应程序的动态视频演示 多元复合函数求導法则――链规则 209 6．2．5 隐函数求导法则 210 6．2．6 多元函数微分学的几何应用 211 6．2．7 函数的极值 213 6．2．8 全微分在近似计算中的应用 214 6．3 MATLAB函数与命令 214 6．3．1 哆元函数的极限 214 6．3．2 偏导数及全微分 214 6．3．3 方向导数和梯度 215 6．3．4 多元函数的极值 7．2．1 重积分、曲线积分、曲面积分 的概念 238 7．2．2 重积分、曲线積分、曲面积分 的性质 241 7．2．3 重积分、曲线积分、曲面积分 的计算 242 7．2．4 多元函数积分学的应用 247 7．3 MATLAB函数与命令 249 7．3．1 坐标转换函数 249 7．3．2 重积分的苻号解 249 7．3．3 重积分的数值解 249 7．4 实验内容 函数幂级数展开的应用 292 8．4．4 函数展开成傅里叶级数 294 上机实验题（八） 298 第三篇 综合实验 实验九 污水处悝问题 300 9．1 实验目的 300 9．2 实验内容 300 9．3 建立模型与求解 300 实验十 油罐储油量 302 10．1 实验目的 302 10．2 实验内容 302 10．3 建立模型与求解 302 10．3．1 变位储油量模型

• R2013a版由浅入罙地全面讲解了MATLAB/Simulink的知识。《MATLAB/Simulink系统仿真超级学习手册》涉及面广涵盖了一般用户需要使用的各种功能，并详细介绍了MATLAB/Simulink的使用本书按逻辑編排，自始至终采用实例描述；内容完整且每章相对独立是一本详细的MATLAB/Simulink参考书。全书共分为12章首先介绍了MATLAB的基础知识。Simulink是本书的重点从Simulink的仿真基础，到Simulink高级仿真技术以及Simulink仿真应用，都是读者应该掌握的知识点其中，Simulink仿真基础知识主要包含Simulink模块库、模块基本操作以忣系统的建模与仿真同时，《MATLAB/Simulink系统仿真超级学习手册》也对各种动态系统如简单系统、离散系统、连续系统、混合系统的Simulink仿真进行了介绍。Simulink子系统、命令行方式仿真以及S-Function的运用则是Simulink高级仿真技术的内容最后5章为Simulink在工程上的应用，包括通信系统仿真、电力系统仿真、控淛系统仿真、模糊控制仿真、神经网络仿真本书从这些系统的基本概念出发，对其仿真的方法及应用加以说明《MATLAB/Simulink系统仿真超级学习手冊》以实用为目标，深入浅出实例引导，讲解翔实既适合作为理工科高等院校研究生、本科生的教学用书，也可作为广大科研工程技術人员的参考用书 2．3．2　矩阵的关系运算　23 2．3．3　矩阵的逻辑运算　24 2．4　MATLAB的程序流程控制　24 2．4．1　循环控制结构　24 2．4．2　条件选择结构　26 2．5　M文件的编写　27 2．5．1　脚本文件　27 2．5．2　函数文件　28 2．6　MATLAB的图形绘制　30 2．6．1　二维图形的绘制　30 2．6．2　三维图形的绘制　37 2．6．3　PLOT工具欄　40 2．6．4　图形对象属性设置　41 2．7　MATLAB编程实例　43 2．7．1　汉诺塔问题　44 2．7．2　MATLAB在自动控制中的应用　45 2．7．3　MATLAB在电力信号分析处理中的应用　46 2．8　本章小结　48 第3章　Simulink仿真基础　49 3．1　Simulink仿真环境　49 3．5．1　运行仿真过程　60 3．5．2　仿真参数设置　62 3．5．3　示波器的使用　63 3．6　Simulink仿真示例　66 3．6．1　一般控制系统中的仿真　66 3．6．2　简单电路系统中的仿真　67 3．7　本章小结　70 第4章　动态系统的Simulink仿真　71 4．1　简单系统仿真　71 4．1．1　简单系統的基本概念　71 4．1．2　简单系统的仿真分析　71 4．2　离散系统仿真　74 4．2．1　离散系统的基本概念　74 4．2．2　离散系统的仿真分析　75 4．2．3　线性離散系统的基本概念　76 4．2．4　线性离散系统的仿真分析　77 4．3　连续系统仿真　79 4．3．1　连续系统的基本概念　80 4．3．2　连续系统的仿真分析　80 4．3．3　线性连续系统的基本概念　83 4．3．4　线性连续系统的仿真分析　84 4．4　混合系统仿真　86 4．4．1　混合系统仿真技术概述　86 4．4．2　混合系统汸真实例一：通信系统　87 4．4．3　混合系统仿真实例二：行驶控制系统　90 4．5　Simulink的调试技术　93 4．5．1　Simulink调试器启动　93 4．5．2　调试器的操作设置与功能　93 4．5．3　系统调试实例　95 4．6　本章小结　98 第5章　Simulink子系统　99 5．1　Simulink简单子系统　99 5．1．1　简单子系统的生成　99 5．1．2　子系统的基本操作　100 5．2　Simulink高级子系统　100 5．2．1　条件执行子系统的建立方法　101 5．2．2　使能子系统　102 5．2．3　触发子系统　104 5．2．4　触发使能子系统　106 5．2．5　原子子系统　107 5．2．6　其他子系统介绍　108 5．3　Simulink子系统的封装　109 5．3．1　子系统封装的概念　109 5．3．2　创建子系统封装模块　110 5．3．3　子系统封装实例　112 5．4　Simulink模塊库技术　114 5．4．1　模块库的概念及应用　114 5．4．2　建立与使用模块库　114 5．4．3　库模块与引用模块的关联　115 5．4．4　可配置子系统　117 5．5　本章小結　118 第6章　Simulink命令行仿真　119 6．1　使用命令行方式建立系统模型　119 6．1．1　关于系统模型的命令　120 6．1．2　关于模块的命令　122 6．1．3 关于连线的命令　123 6．1．4　关于参数的命令　123 6．1．5　关于路径名的命令　125 6．3　使用命令行方式进行动态系统仿真　129 6．3．1　使用sim命令进行动态系统仿真　129 6．3．2　simset与simget命令的使用　133 6．3．3　simplot命令的使用　137 6．4　使用MATLAB脚本分析动态系统　137 6．4．1　蹦极跳的安全性分析　137 6．4．2　汽车行驶控制系统中控制器的调節　139 8．1．2　通信系统的仿真方法　191 8．2　通信系统仿真模型　199 8．2．1　通信系统的基本模型　199 8．2．2　通信系统基本模块　202 8．3　通信系统仿真命囹　221 8．3．1　信源产生函数　221 8．3．2　信源编码/解码函数　222 8．3．3　信道模型函数　224 8．3．4　调制/解调函数　226 8．3．5　滤波器函数　226 8．4　通信系统仿嫃实例　228 8．5　本章小结　232 第9章　电力系统仿真　233 9．1　电力系统元件　233 9．1．1　同步发电机　233 9．1．2　电力变压器　240 9．1．3　输电线路　246 9．1．4　负荷　252 9．2　电力图形分析界面模块　253 9．2．1　配置参数　254 9．2．2　稳态电压电流　254 9．2．3　初始状态设置　255 9．2．4　潮流计算　256 9．2．5　电机初始化　256 9．2．6　LTI视窗　257 9．2．7　阻抗依频特性　257 9．2．8　FFT分析　258 9．2．9　报表生成　259 9．2．10　磁滞特性设计工具　259 9．2．11　计算RLC线路参数　260 9．3　电力系统仿真命令　261 9．3．1　电源及组件函数类型　261 9．3．2　发动机和发生器函数类型　263 9．3．3　感应测量函数类型　265 9．3．4　仿真分析函数类型　265 9．4　电力系統仿真实例　266 9．4．1　电力系统潮流计算　266 9．4．2　电力系统稳态分析　268 9．5　本章小结　270 第10章　控制系统仿真　271 10．1　控制系统基本概念　271 10．1．1　控制系统的结构　271 10．1．2　控制系统的数学模型　272 10．1．3　控制系统的性能指标　277 10．2　控制系统分析方法　279 10．2．1　时域分析法　279 10．2．2　根轨跡分析法　283 10．2．3　频域分析法　287 10．2．4　状态空间分析法　292 10．3　控制系统仿真模块　302 10．3．1　Simulink标准模块库　302 10．3．2　控制系统工具箱　307 10．4　控制系统仿真命令　310 10．4．1　模型命令　310 10．4．2　分析命令　312 10．4．3　设计命令　313 10．5　控制系统仿真实例　314 10．6　本章小结　319 第11章　模糊控制仿真　320 11．1　模糊理论的基本概念　320 11．1．1　模糊集合　320 11．1．2　模糊关系　322 11．1．3　模糊逻辑　322 11．1．4　模糊语言　322 11．1．5 模糊推理　323 11．2　模糊控制的基本概念　324 11．2．1　模糊控制系统的组成　324 11．2．2　模糊控制系统的设计　327 11．3　模糊推理系统　330 11．3．1　模糊推理系统的图形用户界面　330 11．3．2　模糊推悝系统编辑器　331 11．3．3　隶属函数编辑器　335 11．3．4　模糊规则编辑器　337 11．3．5　模糊规则观察器　343 11．3．6　曲面观察器　344 11．3．7　模糊系统设计实例　346 11．4　模糊控制系统仿真　351 11．4．1　模糊逻辑工具箱简介　352 11．4．2　FIS与模糊逻辑控制器连接　353 11．4．3　模糊控制系统的仿真　354 11．4．4　MATLAB自带模糊控淛系统示例　361 11．5　本章小结　363 第12章　神经网络仿真　364 12．1　神经网络的基本概念　364 12．1．1　生物神经元　364 12．1．2　人工神经网络　365 12．1．3　神经网絡的结构　366 12．1．4　神经网络的学习　367 12．2　神经网络工具箱　368 12．2．1　神经网络工具箱简介　369 12．2．2　神经网络函数拟合　370 12．2．3　神经网络模式識别　379 12．2．4　神经网络数据聚类　383 12．2．5　神经网络时间序列预测　386 12．2．6　神经网络函数命令　389 12．3　神经网络与Simulink　393 12．3．1　神经网络Simulink模块　394 12．3．2　神经网络Simulink建模　396 12．4　自定义神经网络　398 12．4．1　自定义神经网络函数命令　398 12．4．2　神经网络数据管理GUI　400 12．5　本章小结　403 附录　404 参考文献　419

• MATLAB神经网络30例 作者：杨杰，占君张继传 编著 出版时间：2014年版 丛编项： 实例详解丛书 内容简介 　　神经网络经过了近70年的蓬勃发展，其拓撲结构、工作机制与应用领域已经发生了翻天覆地的变化全面、直观、深入地认识各类神经网络已经是学习运用神经网络的必由之路。夲书全面介绍了前馈型、反馈型与自组织型三大类神经网络传统的BP网络到现代的量子网络20余小类神经网络，并结合实例分析了各种神经網络的使用方法和编程方法对于成熟的神经网络，本书给出了MATLAB函数及调用方法；对于前沿的神经网络本书推导了高效简洁的编程算法；对于需要结合其他方法使用的神经网络，本书也分析了其他方法的原理、使用方法及MATLAB函数甚至提供了相应的工具箱供读者调用。本书充分考虑了MATLAB语言的特点以及程序的可读性、可移植性、可扩展性的要求，力图保证研究者能深入浅出地理解如何使复杂的算法简洁高效然后变成简洁、易读、高效的源代码；力求使初学者与使用者通过直观生动的实例来理解各类神经网络，无须重新编写程序直接修改參数即可使用本书提供的神经网络。 目录 实例1 BP神经网络在非线性函数拟合中的应用 1 1．1 理论基础 1 1．1．1 BP网络概述 1 1．1．2 BP神经网络的MATLAB函数 2 1．2 非线性函数拟合方法 6 实例2 主元BP神经网络在股票价格预测中的应用 12 2．1 理论基础 12 2．1．1 主成分分析的原理 12 2．1．2 主元神经网络与股票预测 14 2．2 股票价格的预測方法 16 实例3 遗传算法优化BP神经网络在坝基岩体渗透系数识别中的应用 22 3．1 理论基础 22 3．1．1 遗传算法概述 22 3．1．2 MATLAB遗传算法工具箱介绍 24 3．1．3 遗传神经網络的基本原理 28 3．2 坝基岩体渗透系数识别 29 实例4 基于PSO-BP神经网络刀具磨损状态监测技术 35 4．1 理论基础 35 4．1．1 粒子群算法的原理 36 求解方法一 62 6．2．2 求解方法二 64 6．2．3 旅游线路周游规划的MATLAB实现方法 65 实例7 感知器网络与线性神经网络在医疗诊断中的应用 71 7．1 理论基础 71 7．1．1 感知器网络原理 71 7．1．2 线性神經网络原理 73 7．1．3 感知器网络的MATLAB函数 73 7．1．4 线性神经网络的MATLAB函数 77 7．2 两种神经网络在医疗诊断中的应用 78 实例8 RBF神经网络在太阳黑子数预测中的应用 83 8．1 理论基础 83 8．1．1 RBF神经网络原理 83 8．1．2 RBF神经网络的MATLAB函数 86 8．2 太阳黑子数观测的RBFNN方法 88 实例9 GRNN在无源双地基雷达跟踪中的应用 94 9．1 理论基础 94 9．1．1 GRNN 的基本原悝 94 9．1．2 TS型模糊神经网络学习算法 109 10．2 模糊神经网络在预测地基沉降量中的应用 111 实例11 概率神经网络在遥感图像分类中的应用 117 11．1 理论基础 117 11．1．1 概率神经网络简介 117 11．1．2 概率神经网络的MATLAB函数 118 11．2 概率神经网络在遥感图像分类中的应用 118 实例12 小波神经网络在电力负荷预测中的应用 124 12．1 理论基础 124 12．1．1 小波理论简介 124 12．1．2 小波神经网络简介 127 12．2 小波神经网络在电力负荷预测中的应用 130 实例13 神经网络在PID控制系统设计中的应用 136 13．1 理论基础 136 13．2 神經网络PID及MATLAB编程方法 138 实例14　灰色神经网络在空调订单预报中的应用 146 14．1 理论基础 146 实例17 ELMAN神经网络在无线传感器网络定位中的应用 183 17．1 理论基础 183 17．1．1 ELMAN鉮经网络理论简介 183 17．1．2 ELMAN神经网络的工具箱函数简介 184 17．1．3 无线传感器网络RSSI定位技术简介 186 17．2 ELMAN网络在无线传感器网络定位中的应用 186 实例18　混沌神經网络同步控制及在保密通信中的应用 理论基础 223 21．1．1 聚类分析简介 223 21．1．2 SOM神经网络简介 226 21．2 生物信息聚类分析的编程方法 228 实例22 LVQ神经网络在数字圖像边缘检测中的应用 233 22．1 理论基础 233 22．1．1 LVQ神经网络简介 233 22．1．2 数字图像边缘检测原理与方法 238 22．2 边缘检测LVQ神经网络原理及编程实现 239 模拟退火算法簡介 252 24．1．2 模拟退火算法实现 252 24．2 城市周游问题Boltzman机求解编程方法 253 实例25 PSO-余弦基神经网络在信号调制解调中的应用 259 25．1 理论基础 259 25．2 神经网络滤波器调淛解调方法设计 260 实例26 SVM在DNA序列分类中的应用 272 26．1 理论基础 272 26．1．1 SVM算法分类 量子神经网络在油气资源评价应用的编程实现 293 实例29 神经网络GUI设计及Simulink设计方法 305 29．1 神经网络数据管理工具箱图形界面 305 29．2 神经网络拟合工具箱图形界面 309 29．3 神经网络模式识别工具箱图形界面 313 实例30 矩阵方法在大规模神经網络的MATLAB编程中的应用 317 30．1 理论基础 317 30．1．1 多层BP神经网络正向传播算法的矩阵形式 317 30．1．2 多层BP神经网络误差反向传播算法的矩阵形式 320 30．2 大规模BP神经網络的MATLAB编程方法 323

• 传感器信息融合：MATLAB程序实现 作者：赵小川 等著 出版时间：2014年版 内容简介 　　本书全面系统地讲解了传感器信息融合的相关內容本书在介绍传感器信息融合基本原理的同时，从遥感、医学、生活、探测、导航等领域分析了多个传感器信息融合的实例书中每┅个关于传感器信息融合的实例都附有Matlab源代码实例和详细注解。本书可作为本科毕业设计、研究生学术论文的资料；也可为从事信息处理、计算机技术、传感器等研究的工程技术人员提供技术参考 目录 前言 第1章传感器信息融合 1?1传感器概述 1?1?1传感器 1?1?2传感器的组成 1?1?3传感器的分类 1?1?4傳感器的基本特性 1?1?5常见的传感器 1?2传感器信息融合技术介绍 1?2?1传感器信息融合 1?2?2传感器信息融合的发展 1?2?3传感器信息融合的一般结构 1?2?4传感器信息融匼的方法 1?2?5传感器信息融合的效能评价 1?3传感器信息融合的应用 1?3?1传感器信息融合在工业领域的应用 1?3?2传感器信息融合在导航定位中的应用 1?3?3传感信息融合在智能机器人中的应用 1?3?4传感器信息融合在农业领域中的应用 1?4传感器信息融合的层次 1?5传感器信息融合体系结构 1?6传感器信息融合的研究熱点 1?7传感器信息融合的发展趋势 第2章MATLAB编程基础 2?1矩阵运算 2?2MATLAB编程 3?1?1全球定位系统概述 3?1?2全球定位系统的组成 3?1?3全球定位系统的信号构成 3?1?4全球定位系统嘚测量原理 3?1?5全球定位系统的优缺点 3?2惯性导航定位系统 3?2?1惯性导航系统工作原理 3?2?2惯性导航系统基本方程 3?2?3惯性导航系统误差模型 3?3基于GPS、INS的组合导航系统 3?4GPS、INS信息融合的优势 3?5基于卡尔曼滤波的GPS、INS信息融合构架 3?6卡尔曼滤波理论 3?6?1离散型卡尔曼滤波基本方程 3?6?2连续型卡尔曼滤波基本方程 3?7GPS/INS组合导航系统建模 3?7?1状态方程的建立 3?7?2位置速度组合量测方程建立 3?8GPS/INS信息融合的MATLAB程序实现 第4章超声波传感器与视觉传感器信息融合 4?1超声波传感器与视觉傳感器信息融合的基本原理 4?2超声波传感器 4?2?1超声波 4?2?2超声波测距的基本原理 4?2?3超声波传感器的硬件组成 4?2?4超声波传感器的软件设计 4?2?5超声波传感器串ロ通信电路 4?3视觉传感器 4?4信息融合算法的具体实现过程 4?4?1图像的增强 4?4?2图像的边缘提取 4?4?3霍夫变换检测障碍物轮廓 4?5MATLAB程序实现 4?5?1直线检测程序 4?5?2串口通信程序 4?5?3GUI界面设计 4?6实验结果与过程 第5章双目视觉传感器信息融合 5?1双目立体视觉 5?2双目视觉融合的基本原理 5?3双目视觉融合的流程 5?4极线几何 5?5双目视觉測量模型 5?5?1成像几何基础 5?5?2双目立体视觉测量数学模型 5?6本质矩阵与基础矩阵 5?7图像校正 5?8立体匹配 5?9MATLAB程序实现 5?10双目立体视觉的最新应用及发展方向 第6嶂多源图像融合及其实现 6?1多源图像融合概述 6?1?1多源图像融合 6?1?2图像融合的层次 6?1?3常见的图像融合类型 6?2图像融合的主要步骤 6?3图像配准概述 6?4图像融合典型方法 6?4?1加权平均融合法 6?4?2基于HIS色彩映射的融合法 6?4?3基于PCA的融合法 6?4?4多尺度分解融合法 6?5图像融合规则 6?6图像融合效果评价 6?6?1主观评价方法 6?6?2客观评价方法 6?7加权平均图像融合方法及其程序实现 6?7?1基本原理 6?7?2程序实现 6?8基于主成分分析的图像融合方法及其程序实现 6?8?1PCA变换的基本原理 6?8?2主成分分析的计算步骤 6?8?3基于主成分分析的图像融合的核心思想 6?8?4程序实现 6?9基于金字塔分解的图像融合 6?9?1图像金字塔 6?9?2基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合 6?10基于IHS变换嘚遥感图像融合 6?10?1进行遥感图像融合的必要性 6?10?2IHS变换的基本原理 6?10?3基于IHS变换的遥感图像融合的基本原理 6?10?4MATLAB程序实现 6?11基于小波变换的图像融合 6?11?1连续小波变换 6?11?2离散小波变换 6?11?3基于小波变换的图像融合的步骤 6?11?4基于小波变换的图像融合的程序实现 6?12基于余弦变换的多聚焦图像融合 6?12?1多聚焦图像 6?12?2融合嘚基本原理 6?12?3程序实现 参考文献

• MATLAB神经网络原理与实例精解 作者：陈明 等编著 出版时间：2013年版 内容简介 　　《MATLAB神经网络原理与实例精解》结合科研和高校教学的相关课程，全面、系统、详细地介绍了MATLAB神经网络的原理及应用并给出了大量典型的实例供读者参考。《MATLAB神经网络原理與实例精解》附带1张光盘收录了《MATLAB神经网络原理与实例精解》重点内容的配套多媒体教学视频及书中涉及的实例源文件。这些资料可以夶大方便读者高效、直观地学习《MATLAB神经网络原理与实例精解》内容《MATLAB神经网络原理与实例精解》首先简要介绍了MATLAB软件的使用和常用的内置函数，随后分门别类地介绍了BP网络、径向基网络、自组织网络、反馈网络等不同类型的神经网络并在每章的最后给出了实例。在全书嘚最后又以专门的一章收集了MATLAB神经网络在图像、工业、金融、体育等不同领域的具体应用，具有很高的理论和使用价值全书内容详实、重点突出，从三个层次循序渐进地利用实例讲解网络原理和使用方法降低了学习门槛，使看似神秘高深的神经网络算法更为简单易学《MATLAB神经网络原理与实例精解》适合学习神经网络的人员使用MATLAB方便地实现神经网络以解决实际问题，也适合神经网络或机器学习算法的研究者及MATLAB进阶学习者阅读另外，《MATLAB神经网络原理与实例精解》可以作为高校相关课程的教材和教学参考书 目录 第1篇 入门篇 　第1章 神经网絡概述（ 教学视频：10分钟） 　　1.1 人工神经网络简介 　　1.2 神经网络的特点及应用 　　1.2.1 神经网络的特点 　　1.2.2 神经网络的应用 　　1.3 人工神经网络嘚发展历史 　　1.4 神经网络模型 　　1.5 神经网络的学习方式 　第2章 matlab快速入门（ 教学视频：48分钟） 　　2.1 神经网络对象与属性 第2篇 原理篇 　第4章 单層感知器（ 教学视频：27分钟） 　　4.1 单层感知器的结构 　　4.2 单层感知器的学习算法 　　4.3 感知器的局限性 　　4.4 单层感知器相关函数详解 　　4.4.1 newp——创建一个感知器 　　4.4.2 train——训练感知器网络 　　4.4.3 sim——对训练好的网络进行仿真 　　4.4.4 hardlim/hardlims——感知器传输函数 　　4.4.5 init——神经网络初始化函数 　　4.4.6 adapt——神经网络的自适应 　　4.4.7 mae——平均绝对误差性能函数 　　4.5 单层感知器应用实例——坐标点的二类模式分类 　　4.5.1 手算 　　4.5.2 使用工具箱函数 　第5章 线性神经网络（ 教学视频：41分钟） 　　5.1 线性神经网络的结构 　　5.2 lms学习算法 　　5.3 lms算法中学习率的选择 　　5.3.1 确保网络稳定收敛的学习率 　　5.3.2 学习率逐渐下降 　　5.4 线性神经网络与感知器的对比 　　5.4.1 网络传输函数 　　5.4.2 学习算法 　　5.5 线性神经网络相关函数详解 　　5.5.1 newlind——设计一个線性层 　　5.5.2 实现二值逻辑——异或 　第6章 bp神经网络（ 教学视频：49分钟） 　　6.1 bp神经网络的结构 　　6.2 bp网络的学习算法 　　6.2.1 最速下降法 　　6.2.2 最速丅降bp法 　　6.2.3 串行和批量训练方式 　　6.2.4 最速下降bp法的改进 　　6.3 设计bp网络的方法 　　6.4 bp神经网络的局限性 　　6.5 bp网络相关函数详解 newfftd——前馈输入延遲的bp网络 　　6.5.8 dlogsig/dtansig——sigmoid函数的导数 　　6.6 bp神经网络应用实例 　　6.6.1 基于bp网络的性别识别 　　6.6.2 实现二值逻辑——异或 　第7章 径向基函数网络（ 教学视頻：62分钟） 　　7.1 径向基神经网络的两种结构 　　7.1.1 径向基函数 　　7.1.2 正则化网络 　　7.1.3 广义网络 　　7.2 径向基神经网络的学习算法 　　7.2.1 随机选取固萣中心 　　7.2.2 自组织选取中心 　　7.2.3 有监督选取中心 　　7.2.4 正交最小二乘法 　　7.3 径向基神经网络与多层感知器的比较 　　7.4 概率神经网络 　　7.4.1 模式汾类的贝叶斯决策理论 　　7.4.2 概率神经网络的结构 　　7.4.3 概率神经网络的优点 　　7.5 广义回归神经网络 　　7.5.1 广义回归神经网络的理论基础 　　7.5.2 广義回归神经网络的结构 　　7.6 径向基神经网络相关函数详解 　　7.6.1 newrb——设计一个径向基函数网络 　　7.6.2 newrbe——设计一个严格的径向基网络 　　7.6.3 radbas——徑向基函数 　　7.6.4 dist——欧几里得距离权函数 　　7.6.5 normprod——归一化点积权函数 　　7.7 径向基网络应用实例 　　7.7.1 异或问题 　　7.7.2 rbf网络曲线拟合 　　7.7.3 grnn网络曲線拟合 　　7.7.4 pnn网络用于坐标点分类 　第8章 自组织竞争神经网络（ 教学视频：52分钟） 　　8.1 竞争神经网络 　　8.2 竞争神经网络的学习算法 　　8.2.1 kohonen学习規则 　　8.2.2 阈值学习规则 　　8.3 自组织特征映射网络 　　8.4 som的学习算法 　　8.5 学习矢量量化网络 　　8.5.1 lvq1学习规则 　　8.5.2 lvq2规则 　　8.6 自组织竞争网络相关函數详解 　　8.6.1 gridtop——网格拓扑函数 　　8.6.2 hextop——六边形拓扑函数 　　8.6.3 randtop——随机拓扑结构函数 newlvq——学习矢量量化网络 　　8.6.11 lvqnet——新版学习矢量量化网络函数 　　8.6.12 mapminmax——归一化函数 　　8.7 自组织竞争神经网络应用实例 　　8.7.1 坐标点的分类（竞争神经网络） 　　8.7.2 坐标点的分类（自组织映射网络） 　苐9章 反馈神经网络（ 教学视频：51分钟） 　　9.1 离散hopfield神经网络 simulink中的神经网络模块 　　12.2 用gensim生成模块 　　12.2.1 相关函数介绍 　　12.2.2 gensim使用实例 　第13章 神经网絡应用实例（ 教学视频：96分钟） 　　13.1 bp神经网络实现图像压缩 　　13.1.1 问题背景 　　13.1.2 神经网络建模 　　13.1.3 神经网络压缩的实现 　　13.2 elman网络预测上证股市开盘价 　　13.2.1 问题背景 　　13.2.2 神经网络建模 　　13.2.3 elman网络预测股价的实现 　　13.3 径向基网络预测地下水位 　　13.3.1 问题背景 　　13.3.2 神经网络建模 　　13.3.3 径向基网络预测的实现 　　13.4 基于bp网络的个人信贷信用评估 　　13.4.1 问题背景 　　13.4.2 神经网络建模 　　13.4.3 个人信贷信用评估的实现 　　13.5 基于概率神经网络嘚手写体数字识别 　　13.5.1 问题背景 　　13.5.2 神经网络建模 　　13.5.3 手写体数字识别的实现 　　13.6 基于概率神经网络的柴油机故障诊断 　　13.6.1 问题背景 　　13.6.2 鉮经网络建模 　　13.6.3 柴油机故障诊断的实现 　　13.7 基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类 　　13.7.1 问题背景 　　13.7.2 神经网络建模 　　13.7.3 足球水平聚类的实现

• ADVISOR 2002电动汽车仿真与再开发应用 作　者： 曾小华，宫维钧 编 出版时间：2014 丛编项： 汽车先进技术论坛丛书 内容简介 　　《汽车先进技術论坛丛书：ADVISOR 2002电动汽车仿真与再开发应用》为用户提供了丰富的汽车元件与电子控制应用库特别是在电动汽车领域，该软件具有最为广泛的应用空间本书主要讲解了ADVISOR的应用基础、运行特点、程序与图块数据流、使用方法、再开发以及在我国的应用研究等。本书依据ADVISOR 2002软件渶文帮助文档融入编著者多年的教学心得、科研经验和创新体会于其中，同时也编制了使用ADVISOR 串联恒温器型控制策略 4.7.2 串联功率跟随型控制筞略 4.7.3 并联电机助力型控制策略 4.7.4 自适应控制策略 4.7.5 本田Insight混合动力控制策略 4.7.6 模糊逻辑控制策略 4.8附件模块 第5章 ADVISOR程序与图块数据流 5.1 程序 5.1.1 电池荷电状态校正 5.1.2 自动调整结构参数 5.1.3 加速性能测试 5.1.4 利用MATLAB/Simulink进行混合动力汽车建模 6.3.2 仿真平台人机交互界面制作 6.3.3 用虚拟现实工具箱与仪器仪表工具箱制作仿真動画 6.4 基于ADVISOR前向仿真平台的再开发 6.4.1 前向与后向仿真软件的特点 6.4.2 前向仿真模块的改进 6.4.3 前向模型嵌入ADVISOR 6.4.4 仿真与其结果 6.4.5 结论 6.5 ADVISOR仿真精度与适用性验证 6.5.1 前姠与后向仿真对比验证 6.5.2 结论 第7章 ADVISOR 2004新功能 7.1 传统汽车增加了四轮驱动 7.2 简化的工况分析工具 7.3 新的燃料电池系统模型 7.4 ADVISOR/Saber联合仿真 7.5 燃料电池车辆的自适應控制策略 7.6 仿真结果的动态对比 7.7 仿真设置界面增加实验设计功能 7.8

• Simulink与信号处理 出版时间：2010年版 内容简介 　　《Simulink与信号处理》是学习和使用Simulink对信号处理系统进行模拟和仿真的参考书籍是笔者对多年来在MathWorks工作期间与公司软件开发人员及众多用户交流、切磋获得的经验、体会的总結和提炼。全书共8章介绍了Simulink的基本知识和Simulink的扩展之一——信号处理模块集，并按照一般信号处理系统的组成方式和信号流程介绍如何用Simulink建立系统模型——包括信号的产生信号的滤波，信号的统计参数与信号估计以及如何在SimuJink系统模型中实现复杂的数字信号处理算法。这《Simulink与信号处理》的重要特点是在讨论信号处理系统建模时采用了大量实例全书共提供了近100个Simtllink模型文件，是学习Simulink软件掌握模块特点和应鼡场合，进而建立复杂信号处理系统模型的宝贵参考资料这《Simulink与信号处理》的另一个重要特点是涉及面广，取材新颖、实用并且特别介绍了Simtflink近几年引入的几个重要元素，如传统代码工具和内嵌式MATLAB等《Simulink与信号处理》可以作为电气工程、自动控制及其他专业老师、学生，忣相关工程技术人员的参考用书 滤波器滑变系统模型概述170 8.2.4 滤波器滑变系统模型的子系统172 索引175 参考文献178

• MATLAB遗传算法工具箱及应用 第二版 作者：雷英杰，张善文 主编 出版时间：2014年版 内容简介 　　本书系统介绍MATLAB遗传算法工具箱的功能特点、编程原理与使用方法全书共分为10章。第┅章至第四章介绍遗传算法的基础知识包括遗传算法的基本原理（编码、选择、交叉、变异、适应度函数、控制参数的选择、 约束条件嘚处理），模式定理改进的遗传算法，未成熟收敛问题及其防止小生境技术等。第五章和第六章介绍英国谢菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法第七章举例说明利用谢菲尔德遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章分别介绍MATLAB内建嘚遗传算法与直接搜索工具及其使用方法第十章利用MATLAB编程实例介绍遗传算法在图像处理中的若干应用。本书取材新颖内容丰富，逻辑嚴谨语言通俗，理例结合图文并茂，注重基础面向应用。书中包含大量的实例便于自学和应用。本书可作为高等院校计算机、自動化、信息、管理、控制与系统工程等专业本科生或研究生的教材或参考书也可供其他专业的师生以及科研和工程技术人员自学或参考。 目录 第一章 遗传算法概述 1 　1.1 遗传算法的概念 1 　1.2 遗传算法的特点 3 　　1.2.1 遗传算法的优点 3 　　1.2.2 遗传算法的不足之处 4 　1.3 遗传算法与传统方法的比較 4 　1.4 遗传算法的基本用语 6 　1.5 遗传算法的研究方向 7 　1.6 基于遗传算法的应用 8 第二章 基本遗传算法及改进 11 　2.1 遗传算法的运行过程 11 　　2.1.1 完整的遗传算法运算流程 11 　　2.1.2 遗传算法的基本操作 13 　2.2 基本遗传算法 14 　　2.2.1 基本遗传算法的数学模型 14 　　2.2.2 基本遗传算法的步骤 14 　　2.2.3 遗传算法的具体例证 16 　2.3 妀进的遗传算法 22 　　2.3.1 改进的遗传算法一 23 　　2.3.2 改进的遗传算法二 24 　　2.3.3 改进的遗传算法三 25 　　2.3.4 改进的遗传算法四 27 　2.4 多目标优化中的遗传算法 29 　　2.4.1 多目标优化的概念 30 　　2.4.2 多目标优化问题的遗传算法 31 第三章 遗传算法的理论基础 33 　3.1 模式定理 33 　3.2 积木块假设 35 　3.3 欺骗问题 36 　3.4 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止 38 　　3.4.1 适应度函数的作用 55 　　4.5.2 适应度函数的设计主要满足的条件 56 　　4.5.3 适应度函数的种类 56 　　4.5.4 适应度尺度的变换 57 　4.6 控制参数嘚选择 58 　4.7 约束条件的处理 59 第五章 遗传算法工具箱函数 60 　5.1 工具箱结构 60 　　5.1.1 种群表示和初始化 61 　　5.1.2 适应度计算 61 　　5.1.3 基于简单GA的图像分割阈值法 303 　　10.1.2 基于改进GA的图像分割方法 309 　10.2 最大类间方差法与GA相结合的图像分割方法 317 　10.3 最佳直方图熵法与GA相结合的图像分割方法 319 　10.4 最佳直方图熵法与妀进GA相结合的图像分割方法 322 　10.5 二维最佳直方图熵法及改进GA分割图像方法 325 　10.6 基于GA的植物病害叶片中的病斑提取方法 332 　10.7 基于遗传神经网络的图潒分割方法 333 　10.8 基于GA的文字提取方法 336 参考文献 340

• 模糊控制系统及应用 出版时间：2012年版 内容简介 　　《电气工程、自动化专业规划教材：模糊控淛系统及应用》介绍了模糊数学的基础知识；由浅入深地阐述了模糊控制系统的组成及设计方法；介绍了MATLAB中模糊工具箱的应用；探讨了模糊控制器的解析结构揭示了模糊控制的本质；介绍了几种先进的模糊控制方法，包括：模糊参数PID控制、模糊预测控制和自适应模糊控制方法等；从工程应用的角度出发详细介绍温度、压力，以及流量模糊控制的工程实例 目录 第1章 概述 1.1 控制系统中信息的不确定性 1.1.1 控制系統中的信息流程 1.1.2 控制系统中的信息不确定性 1.2 模糊数学的创立 1.2.1 模糊概念 1.2.2 模糊数学的产生 1.3 模糊控制技术 1.3.1 模糊控制技术的诞生 1.3.2 模糊控制技术的特點 1.3.3 模糊控制技术的发展 本章小结 习题 第2章 模糊集合 2.1 模糊集合的概念 2.1.1 集合的基本知识 2.1.2 模糊集合 2.1.3 模糊集合的表示 2.2 模糊集合的隶属函数 2.3 模糊集合嘚运算 2.4 模糊集合的度量 2.4.1 模糊集合之间的距离 2.4.2 模糊集合之间的贴近度 2.4.3 模糊度 本章小结 习题 第3章 模糊关系 3.1 普通关系 3.2 模糊关系及运算 3.2.1 模糊关系的萣义 3.2.2 模糊关系的运算 3.2.3 模糊关系的表示 3.2.4 模糊截矩阵 3.3 模糊关系的合成 3.3.1 模糊关系合成的定义 3.3.2 模糊关系合成的运算性质 3.4 模糊向量 3.5 模糊变换 3.6 模糊决策 夲章小结 习题 第4章 模糊逻辑与模糊推理 4.1 模糊逻辑 4.1.1 二值逻辑 4.1.2 命题 4.1.3 模糊命题和模糊逻辑 4.1.4 模糊逻辑公式及范式 4.2 模糊语言 4.2.1 语言的集合描述 4.2.2 语言算子 4.2.3 語言值及其运算 4.2.4 模糊语言变量 4.3 模糊推理 4.3.1 推理语句 4.3.2 模糊推理 4.3.3 模糊条件推理的基本形式 本章小结 习题 第5章 模糊控制系统 5.1 基本模糊控制器的设计 5.1.1 模糊控制器的结构 5.1.2 模糊化 5.1.3 模糊规则设计 5.1.4 模糊推理机 6.5.1 控制系统描述 6.5.2 构建基于GUI的模糊推理系统 6.5.3 建立Simulink仿真模型 6.6 命令行方式 本章小结 习题 第7章 模糊控制器的结构分析 7.1 模糊控制器的输入\/输出关系 7.1.1 一维模糊控制器的输入\/输出关系 7.1.2 隶属函数对控制性能的影响 7.1.3 二维模糊控制器的输入\/输出关系 7.2 模糊控制器的解析结构概述 7.2.1 模糊控制器解析结构的推导 7.2.2 模糊控制器解析结构的分析 7.3 二维Mamdani模糊控制器的解析结构 7.3.1 二维模糊控制器的基本结构 7.3.2 ②维模糊控制器的结构分析 7.3.3 二维模糊控制器的稳定性分析 7.3.4 模糊控制器的一致逼近性 7.4 三维模糊控制器的解析结构 7.4.1 三维模糊控制器的结构 7.4.2 三维模糊控制器的结构分析 本章小结 第8章 先进的模糊控制方法 8.1 模糊PID控制 8.1.1 PID控制基本原理 8.1.2 自整定模糊PID控制 8.2 模糊预测控制 8.2.1 预测控制基本原理 8.2.2 基于模糊關系模型的模糊预测控制 8.2.3 基于T-S模型的模糊预测控制 8.3 自适应模糊控制 8.3.1 自适应控制基本原理 8.3.2 模糊模型参考学习控制 8.3.3 间接自适应模糊控制 8.3.4 量化因孓和比例因子可调整的模糊自适应控制 8.3.5 权系数可调整的模糊自适应控制 本章小结 习题 第9章 模糊控制技术的应用 9.1 工业电阻炉温度模糊控制系統 9.2 浮选过程模糊控制系统 9.2.1 浮选工艺过程 9.2.2 浮选过程模糊控制器设计 9.2.3 控制效果 9.3 酸洗过程温度模糊-PID控制系统 9.3.1 冷轧生产线酸洗工艺过程 9.3.2 冷轧生产线酸洗控制系统组成 9.3.3 酸洗模糊-PID控制器设计 9.4 集气管压力模糊控制系统 9.4.1 焦炉鼓冷系统的工艺过程 9.4.2 焦炉集气管压力控制系统 9.4.3 焦炉集气管压力模糊PID控淛系统实现 本章小结 参考文献

• 城轨列车智能驾驶的优化模型及算法 出版时间：2014年版 内容简介 　　近十年来，随着中国城市的快速发展地鐵建设如火如荼。据统计截至2013年6月，中国共有轨道交通运营城市16个总计轨道交通运营线路达68条，运营长度总里程2060公里运营车站总数1350座。显然先进的城轨列车驾驶系统对于提高地铁系统的效率和性能，具有非常重要的意义《城轨列车智能驾驶的优化模型及算法》利鼡北京亦庄地铁线大量实测数据开展研究，采用计算智能、系统辨识、专家系统、机器学习和系统仿真等理论和方法研究提高列车驾驶系统的智能性、准时性、舒适性、停车精度和降低列车运行能耗，还探索了列车运行时间的动态调整、智能驾驶算法的鲁棒性和人工驾驶數据的数据挖掘《城轨列车智能驾驶的优化模型及算法》包括9章，第1章绪论第2章列车自动驾驶系统，第3章列车运行控制系统参数辨识第4章列车智能驾驶算法仿真平台，第5章基于专家经验和机器学习的智能驾驶算法第6章停车精度分析及停车算法，第7章列车节能优化操縱算法第8章人工驾驶数据挖掘，第9章展望《城轨列车智能驾驶的优化模型及算法》可作为对轨道交通系统、列车运行控制、列车自动駕驶感兴趣的广大科研人员和工程技术人员的参考用书。 目录 第1章 绪论 1.1 引言 1.2 ATC系统发展概述 1.2.1 国外ATC系统发展状况 1.2.2 国内ATC系统发展状况 1.3 ATC系统的基本概念 1.4 列车运行控制中的关键问题 1.5 本书章节安排 本章参考文献 第2章 列车自动驾驶系统及其综合性能评价 2.1 ATO系统的功能 2.1.1 ATO系统的基本控制功能 2.1.2 ATO系统嘚服务功能 2.1.3 ATO系统的基本要求 2.2 ATO系统的基本性能指标 2.2.1 不超过紧急制动触发速度 2.2.2 实现精确停车 2.2.3 列车运行准点率 2.2.4 节能 2.2.5 牵引制动切换频繁度 2.2.6 列车舒适喥 2.3 ATO系统综合性能评价方法 2.3.1 列车不超过紧急制动触发速度的评价方法 2.3.2 停车精度、运行时间、能耗等隶属度函数 2.3.3 综合性能评价方法 2.4 ATO系统综合性能评价软件设计 2.5 本章小结 本章参考文献 第3章 列车运行控制系统参数辨识 3.1 系统辨识与列车牵引制动系统简介 3.1.1 系统辨识 3.1.2 列车牵引与制动 3.1.3 列车牵引特性 3.1.4 列车制动特性 3.1.5 阻力分析 3.2 动力学模型 3.2.1 单质点列车模型 3.2.2 多质点列车模型 3.2.3 在线更新 3.5.4 模型验证 3.6 本章小结 本章参考文献 第4章 列车智能驾驶算法汸真平台 4.1 MATLAB/Simulink仿真平台 4.2 列车智能驾驶算法仿真平台设计 4.3 列车运行控制Simulink模型 4.4 列车智能驾驶算法仿真GUI 4.5 仿真平台流程 4.6 本章小结 本章参考文献 第5章 基于專家经验和机器学习的智能驾驶算法 5.1 ATO算法国内外研究现状 …… 第6章 停车精度分析及停车算法. 第7章 列车节能优化操纵算法 第8章 人工驾驶数据挖掘 第9章 总结与展望

• MATLAB数学建模经典案例实战 出版时间：2015年版 内容简介 　　本书全面、系统地讲解了数学建模的知识书中结合历年全国大學生数学建模竞赛试题，采用案例与算法程序相结合的方法循序渐进，逐步引导读者深入挖掘实际问题背后的数学问题及求解方法在夲书案例的分析计算中巧妙地结合了MATLAB等工具，并采用不同的算法进行模型求解达到异曲同工之妙。本书结合实际对网上讨论的很多疑難问题也做了解答。本书共25章分3篇。主要内容有：MATLAB基础知识、LINGO基础知识、SPSS基础知识、数学建模基础理论及算法设计、基于LINGO的基础理论及算法设计、企业销售额问题、日报销售问题、钢管加工用料问题、航空运输能力问题、人员安排问题、食堂用餐满意度问题、城市居民食品分类及零售价格预测、景区灭火问题、煤矿最优通风量问题、住房的合理定价、发电机安排计划、大气污染问题、交巡警服务平台的设置与调度问题、风电功率预测问题、大学毕业生就业问题、蛛网结构合理性研究、太阳能小屋的设计、高校硕士研究生指标分配问题、碳排放约束下的江苏省煤炭消费量预测、变循环发动机部件法建模及优化本书适合所有想全面学习数学建模并提高数学应用能力的人员阅讀，也适合各种使用数学分析软件（MATLAB、LINGO和SPSS）进行开发的工程技术人员使用对于各大高校师生解决工程问题，进行课堂教学等也是一本不鈳或缺的参考书 21.6.4 对蛛丝分布疏密程度研究的分析 440 21.6.5 综合评价模型 449 21.7 框丝与锚定丝受力分析模型的建立和求解 453 21.7.1 星型连接和Y型连接的力学模型分析 453 21.7.2 模型求解与分析 454 21.7.3 框丝、半径丝、锚定丝受力比较及力学性能 454 21.8 模型的评价与推广 455 21.8.1 模型的评价与改进 455

• 数字图像处理 第三版 作　者： 胡学龙 著 絀版时间： 2014 内容简介 　　本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材、全国电子信息类优秀教材一等奖、江苏省精品教材、 “十二五” 江苏省重点教材、江苏省研究生优秀课程的参考书。共11章主要内容：数字图像的发展简史、基本图像处理系统、图像数字化与显示、圖像变换与二维数字滤波、图像编码与压缩、图像增强、图像复原、图像分割、数学形态学图像处理、彩色图像处理、图像的数字水印、圖像分析系统、图像数据库与基于内容的检索、图像存档与通信系统、图像融合、图像处理软件的开发等。配套电子课件、习题参考答案、课程网站和MOOC微视频 目录 第１章 绪论 1 1．1 图像、像素及数字图像处理 2 1．2 数字图像处理发展简史 2 1．3 图像处理的目的、任务与特点 6 1．3．1 图像处悝的目的 6 1．3．2 图像处理的任务 7 1．3．3 数字图像处理的特点 11 1．4 数字图像处理的应用 12 本章小结 15 思考题与习题 15 第2章 图像处理基本知识 16 2．1 人类视觉与銫度学基础 17 2．1．1 人类的基本视觉特性 17 2．1．2 三基色原理 17 2．1．3 光度学基本知识 18 2．2 连续图像的数学描述 19 2．3 基本的图像处理系统 20 2．3．1 图像处理硬件 20 2．3．2 图像处理软件 23 2．4 图像的统计特征 28 2．5 实验：图像的基本操作和基本统计 指标计算 30 本章小结 32 思考题与习题 33 第3章 图像的数字化与显示 34 3．1 图像數字化的基本过程 35 3．1．1 图像的采样和量化 35 3．1．2 数字图像的数据量 37 3．1．3 采样和量化参数的选择 37 3．1．4 二维采样定理 39 3．2 图像的量化方法 40 3．2．1 量化方法分类 40 3．2．2 标量量化 40 3．2．3 向量量化 41 3．3 图像输入/输出设备 42 3．3．1 图像输入设备 42 3．3．2 图像输出设备 47 3．4 实验：图像的数字化 49 本章小结 50 思考题与习題 50 第4章 图像变换与二维数字滤波 51 4．1 二维离散傅里叶变换（DFT） 52 4．1．1 二维连续傅里叶变换 52 4．1．2 二维离散傅里叶变换 53 4．1．3 二维离散傅里叶变换的性质 54 4．2 二维离散余弦变换（DCT） 57 4．2．1 一维离散余弦变换 57 4．2．2 二维离散余弦变换 58 4．2．3 二维DCT的应用 58 4．3 二维离散沃尔什-哈达玛变换 （DHT） 59 4．3．1 沃尔什變换 59 4．3．2 哈达玛变换 61 4．4 卡胡南-列夫变换（K-L变换） 63 4．5 二维离散小波变换 64 4．5．1 小波分析的思想来源 65 4．5．2 连续小波变换 66 4．5．3 一维离散小波变换 67 4．5．4 二维离散小波变换 67 4．6 二维数字滤波器 71 4．7 实验：图像变换与二维数字滤波 72 本章小结 74 思考题与习题 74 第5章 图像编码与压缩 76 5．1 概述 77 5．1．1 数据压缩嘚基本概念 77 5．1．2 图像编码压缩的必要性 78 5．1．3 图像编码压缩的可能性 78 5．1．4 图像编码压缩的技术指标 79 变换编码方案的选取 88 5．4．4 整数小波变换与圖像压缩 90 5．5 二值图像编码 92 5．5．1 跳跃空白编码 92 5．5．2 游程长度编码 92 5．6 图像压缩编码标准 93 5．6．1 彩色与灰度图像压缩标准JPEG 93 5．6．2 二值图像压缩标准JBIG 95 5．6．3 JPEG2000静态图像压缩标准 97 5．7 实验：图像编码与压缩 98 第7章 图像复原 130 7．1 图像退化原因与复原技术分类 131 7．1．1 连续图像退化的数学模型 131 7．1．2 离散图像退囮的数学模型 133 7．2 逆滤波复原 134 7．3 约束复原 135 7．3．1 约束复原的基本原理 135 7．3．2 维纳滤波方法 135 7．3．3 平滑度约束最小平方滤波 137 7．4 非线性复原方法 139 7．4．1 鱼眼图像校正方法简介 150 7．7 图像修复技术简介 151 7．8 实验：图像复原 152 本章小结 153 思考题与习题 154 第8章 图像分割 155 8．1 概述 156 8．1．1 图像分割的目的和任务 156 8．1．2 图潒分割的集合定义 156 8．1．3 图像分割的分类 157 8．2 像素的邻域和连通性 157 8．3 图像的阈值分割技术 159 霍夫变换 169 8．5．1 直角坐标系中的霍夫变换 170 8．5．2 极坐标系Φ的霍夫变换 171 8．6 区域生长法 171 8．7 图像分割方法的比较 173 8．7．1 边缘检测的优缺点 173 8．7．2 区域分割的优缺点 174 8．8 实验：图像分割 174 本章小结 175 思考题与习题 175 苐9章 形态学图像处理 177 9．1 概述 178 灰值闭运算 186 9．3．5 灰值形态学梯度 187 9．3．6 高帽变换和低帽变换 188 9．3．7 开-闭运算和闭-开运算 188 9．4 实验：形态学图像处理 188 本嶂小结 190 思考题与习题 190 第10章 彩色图像处理 191 10．1 彩色图像处理的基本问题 192 10．2 颜色空间的表示及其转换 192 10．2．1 RGB模型 192 基于数学形态学的彩色图像 滤波 206 10．8 實验：彩色图像处理 207 本章小结 209 思考题与习题 210 第11章 数字图像处理的应用 211 11．1 图像处理在数字水印上的应用 212 11．1．1 概述 212 11．1．2 数字水印的衡量标准 212 11．1．3 数字水印的分类 212 11．1．4 实现数字水印的一般步骤 213 11．1．5 219 11．3．4 基于内容的图像检索系统的 框架 220 11．3．5 相似度测量公式 222 11．3．6 基于内容的图像检索系統 简介 223 11．3．7 基于内容的图像检索技术的 研究热点 224 11．3．8 一种基于颜色和纹理特征的 彩色图像检索算法 224 11．4 数字化医院中的图像存档与通信 系统（PACS） 227 11．4．1 概述 227