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内容大纲
本书以高职数学建模竞赛过程中学生掌握的基本能力为载体,构建基于工作任务的项目化为主要教学内容,主要培养学生利用相关工具采用不同方法解决问题的能力,促进学生个性发展,增强学生解决问题的创新能力。全书总共分为四部分。第一部分为软件篇,涵盖matlab基础入门学习、Spss基础入门学习、Lingo基础入门学习。第二部分为写作篇,涵盖比赛规则、模块要求。第三部分为模型篇,涵盖优化模型、分类模型、评价模型、预测模型。第四部分为案例篇,涵盖薄利多销的分析、空气质量数据的校准、中药材的鉴别。 本书为高职院校学生备战数学建模实用的训练用书,可供所有的高职学生使用,结构紧凑、内容通俗易懂、图文并茂,具有极强的可操作性和实用性。 -
作者介绍
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目录
第一部分 软件篇
项目1 MATLAB基础入门学习
任务1.1 MATLAB的安装与使用
任务1.2 MATLAB数组矩阵及其运算
任务1.3 MATLAB程序设计
任务1.4 图形绘制
项目2 SPSS基础入门学习
任务2.1 SPSS介绍
任务2.2 数据录入与数据整体
任务2.3 描述性统计分析
任务2.4 统计图表分析
任务2.5 假设检验与下检验
任务2.6 非参数检验与卡方检验
任务2.7 相关分析与回归案例
任务2.8 方差分析
任务2.9 时间序列分析
任务2.10 分类算法
任务2.11 聚类算法
任务2.12 降维方法研究
项目3 Lingo基础入门学习
任务3.1 Lingo介绍
任务3.2 Lingo中集的使用
任务3.3 Lingo的运算符与函数
任务3.4 Lingo软件与外部数据的连接
第二部分 写作篇
项目4 规则
任务4.1 比赛规则
项目5 模块
任务5.1 模块要求
第三部分 模型篇
项目6 优化模型
任务6.1 线性规划
任务6.2 整数规划模型
任务6.3 图论模型一哈密顿圈
项目7 分类模型
任务7.1 聚类分析
项目8 评价模型
任务8.1 层次分析法
任务8.2 灰色关联度分析法
项目9 预测模型
任务9.1 回归分析法
任务9.2 灰色预测法
任务9.3 BP神经网络预测法
第四部分 案例篇
参考文献
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