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数学建模视频教程详情描述：
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/ Z0 _* L; w9 D0 m8 G数学建模视频教程目录：
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├─8 数学建模层次分析法2 ?& N9 \3 d; i: ^
│ 数模常规算法之层次分析法应用讲解.m
0 f$ C8 V, q9 v6 O& j7 m7 ]* T& E) h│ 数模常规算法之层次分析法应用讲解.pptx
& w4 g0 ]1 c. A# u│ ( n1 \0 W; M) p6 W7 L8 x
├─9 数学建模灰色预测算法
- S/ O, M2 k: r+ H) K│ 美赛尖端培训之灰色预测模型及其应用.m; ~. h9 R" A* G: ]2 w
│ 美赛尖端培训之灰色预测模型及其应用.pptx% l1 O1 t' S& r+ l7 a
│ " C5 A1 \, h4 ~# ?) T. i7 a! A
├─10 数学建模BP神经网络基本原理
6 s f* i7 N. O, o, p│ 神经网络基本原理.m
u/ y) i) k. ]* J3 T+ o. u8 q│ $ p6 M: l7 v7 k: Z7 p/ Y
├─11 数学建模BP神经网络编程和案例分享
3 W' d+ h% Z# u; ]7 R7 e│ 神经网络编程和案例分享.m
8 w6 K$ K* ^3 c/ F8 @│
0 L5 f3 C$ |! T' Z├─12 数学建模BP神经网络神经网络基本应用领域
# |0 X; `* A" E& p, U- ]) w│ 神经网络基本应用领域.m
3 r5 l4 H0 g1 N7 J7 Y& p│ 8 {/ d- N4 Z$ B' m
├─13 数学建模聚类分析算法（一）
: c2 Y- M" V/ ]9 w. v" ^2 ` X│ 聚类分析上1.avi
+ B& t f/ l' I/ I6 X* W1 z│ 聚类分析上2.avi! [# D( x* ]% ~1 G8 v- |
│ 聚类分析上3.avi- h7 ^$ |. }3 S; l: O3 K
│ 聚类分析上4.avi R1 `! k, {1 ~, A* b2 Z# h
│ 五一数学建模论文.pdf% [4 L9 _7 P9 |5 D- S0 |
│ 聚类分析及MATLAB实现(2018).ppt0 n( P( q4 Q. U( \9 Q3 I: R( g
│ s01.m
- i6 y" _; l8 \4 {│ 2 m【Java自学网 www.javazx.com】
% m% E# W, t+ m├─14 数学建模聚类分析算法（二）+ X4 _! j7 y+ e
│ 聚类分析下1.avi* O& S+ W0 D2 ?+ h
│ 聚类分析下2.avi
; V1 x9 i1 Q" Z│ 聚类分析下3.avi
' u, c4 D2 [4 v: o& O" S& L& M│ 7 x8 N/ I$ u4 |9 B+ A
├─15 数模智能算法之粒子群算法（一）7 P3 C+ m0 @; l1 R+ ?; d( f
│ 模智能算法之粒子群算法（上）.wm4 |* G2 E* c9 }
│ 0 Z( i+ D, Q, a1 o. i" C6 n
├─16 数模智能算法之粒子群算法（二）
9 i. _# V8 I O$ L& j│ 模智能算法之粒子群算法（下）.wm
! g$ E5 B7 m5 g1 @0 U7 b5 y│ 数模智能算法之粒子群优化算法.pptx3 V8 L$ }4 N6 F: F% g: x8 e+ i0 y
│ 8 Q5 X- J* g) H; a4 R" g; W
├─17 数学模型之时间序列分析
9 b9 p8 A' u" ]" U# U│ 时间序列.wm3 ^4 ^+ S% t( q) Q9 U" q' N! V) R
│ 时间序列讲解.docx
$ O* J- Z n4 F) V+ T& n9 R│
" h }1 w+ ]) z├─18 数学建模算法之主成分分析, % s, I7 b- b% I0 `' V/ v
│ 主成分分析.wm
6 `- J' Q2 c/ w/ U$ b5 H9 C z/ o│ 数学建模培训.docx+ T7 |. \. J& _$ g& _; [1 y
│ t/ D5 o' A. r0 B
├─19 数学算法之支持向量机9 b- ? K9 Q0 D
│ 支持向量机.wm' r0 W) z9 P% j1 _4 O2 B
│ 支持向量机.docx4 _( I0 [' C0 q% l3 X: [$ H
│ s0401.m" n9 _% l( X% g1 Q
│ 5 e+ J6 a3 c/ `5 D% g. F/ ^
├─20 数学建模之数学软件EViews
. O8 E0 n4 h7 d& b│ EViews入门讲解及简单示例.wm
/ m! a: E# W( i4 `│ Eviews操作教程-完整版.doc' K! G* z# Z8 H1 {: v" B( I4 ?
│ 1 x3 l; D/ y4 p* P7 i% N e
├─21 美赛历年特点分析
8 y( F0 Y7 @( E, j* p│ 美赛试题讲解.wm6 D- n! d# J' p0 k
│ m
# B3 G: X9 i6 A* _│ 美赛试题解析与三大解题思路.pptx' F# ^, N0 b' W0 V: ~' `
│ 6 u6 l. R$ y& a& C; ^# Z B+ p
├─22 数学建模算法之因子分析
2 c6 N, {& [5 z q│ 因子分析.wm/ r5 p! r( |$ A( W+ W" j+ R5 k: g4 {
│ 因子分析.pdf. j; z: X* d2 p+ Z. Y/ t( m3 F
│
5 F- P9 l1 p4 c6 f4 ^├─23 数学建模算法之对应分析
+ P- l( o0 W- l* P! H, `5 N+ M│ 对应分析1.wm8 k# V9 H% S& f+ V0 l
│ 对应分析2.wm V* M g" e, u# J
│ 对应分析3.wm
& L/ D# F# b7 z/ M│ 对应分析.pdf- J! E. s4 q, u7 D' M3 B4 R
│
6 H/ `: F0 U7 o├─24 数学建模算法之典型相关分析1 C$ ?% M v2 A
│ 典型相关分析1.wm
1 t; @; p7 w S- R│ 典型相关分析2.wm
2 L, K8 R' F8 l7 k( B+ M$ z; w│ 典型相关分析3.wm
! V0 X2 g+ [; |- _: }# {; J8 u│ Untitled.m
- A, o( B& }# \ p4 D4 }1 E; r+ Q% H│ 典型相关分析.pdf0 ~7 V! E( q6 y' W* X; S$ E/ h4 R: M
│ 1 u4 e# g3 x0 ~. o
├─25 数学建模算法之多目标规划" M: V8 [. @5 p$ ~$ {
│ 多目标规划1.wm/ ]! K$ _$ h2 Z) L6 m
│ 多目标规划2.wm/ e7 F ^; ` \
│ 多目标规划3.wm
% e% a6 T7 V; L0 W: N5 e6 m2 W│ 多目标规划.pdf/ ?: [0 b' A) g/ S# l+ B `9 e$ N5 K
│ 2 T) t- C1 r0 }( t$ Q$ U
├─26 数学建模算法之图像识别
- `: N# G: V; L% ~│ 数字图像识别1.wm2 T: X7 m, m$ {6 ~7 r, S
│ 数字图像识别2.wm
0 B$ g, w: ]- g9 w, X4 S│ 图像加密识别.docx
, H5 ^' ^' l3 e5 q│ 数字图像识别.pdf7 T+ K1 _0 K/ s
│ pc1.JPG
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│ s01.m
+ N3 V( a- k* m) J1 K1 s" C( M H9 L│ s02.m
% I& L5 g ]5 j9 o" G│ s03.m2 Z3 h2 R( }/ |5 q8 D8 Y( S6 c
│ s04.m* D {( @9 L4 b8 E% ]& j5 H
│
/ A3 R7 T3 _, f├─27 数学建模算法之综合评价与决策（一）- w: D0 K) j; s6 q; s( R$ q) R
│ 综合评价与决策方法1.wm
& {3 L9 b# A/ q7 c* ~' Z" w. A- n│ 综合评价与决策方法2.wm8 @% W d0 h$ i, u" O" G, y
│ 综合评价与决策方法3.wm
5 R2 v. Y- i! i$ ^) G│ data1201.txt4 U6 z' B% x6 X/ n8 l+ J
│ Topsis.m
`8 E* v! o+ t│ topsis2.m
3 s- [- ~1 T8 ?5 v│ xinxishang.m
2 l* I% Y1 _6 S0 i│ 战斗机测评模型.docx, j3 u7 g+ f8 ~' j# C/ j1 w
│ 综合评价方法.docx$ Q% V( _0 |' x4 ~
│ . T- b! {- g$ A$ R. I7 k) E* e
├─28 数学建模算法之综合评价与决策（二）
, ]" M/ J2 p3 X│ 综合评价与决策方法4.wm
, i/ }1 ]7 X" t* |7 E│ 综合评价与决策方法5.wm; y( ^3 _ j' D5 Y7 }& {' m
│ 综合评价与决策方法6.wm2 `- [0 L& E$ v/ L
│ 层次分析法步骤及案例分析.ppt$ y5 P* o0 Q) R5 I& Y1 b% J) k
│ AHP.m
5 G: Z" ?* h; {7 n│ weight.m
. a& s2 _) p- K$ l│ 职员晋升问题.docx- r' r5 U! v! C: k$ z0 x
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4 [) j2 Z4 g/ s. N* z- |1 j├─29 小波变换分析与决策
. r# X; |0 o" S% ^, k& u│ 小波分析应用1.wm
. s+ l' l# f, Z) M1 W│ 小波分析应用2.wm# i5 w; `0 y4 K/ b0 A4 a
│ 小波分析应用3.wm1 }# ?& j/ n& w8 k. G
│ 小波分析.ppt1 F' n' \9 s. R) N9 W: j" g
│ 小波分析与实例.ppt" y8 D% K+ C) f8 U
│ . K' N. \9 E/ G8 O, m* l) s
├─30 数学建模算法之综合预测方法- V" |5 E' r9 N% S" h
│ 综合预测方法1.wm
/ L* t& g$ _* e6 [1 V, c6 ]│ 综合预测方法2.wm
9 k( v! h r7 D/ { q" s9 h│ 综合预测方法3.wm) U3 p$ u9 X, G5 o$ t: ]
│ data1301.txt
# Z5 I1 }8 z$ a/ H7 X3 o# k8 m" c│ data1602.txt& q r' n$ S8 z8 z) O
│ s1302.m
3 {2 E7 @& e; D+ {│ s1303.m2 L0 C# ~" L; P* _0 u
│ USApeople.m8 F' y% M5 f K( T+ E% ~8 p
│ 美国人口增长模型.docx
1 z( V2 z9 b! o( p' F│ 预测方法.docx, y2 J" x' I7 X* z; v
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+ Q# m% J* F( a7 [+ g└─31 数学建模算法之偏最小二乘回归分析
8 t! T) }. M% \! d& t8 A# h, { 偏最小二乘回归分析1.wm. I$ w# s1 s0 W* C! @6 t0 d6 C% B
偏最小二乘回归分析2.wm- N1 D+ C9 r. z: r- S; |6 L/ e/ K
偏最小二乘回归分析3.wm
9 D, Q9 y7 f! F: M 偏最小二乘回归分析.docx6 N* l' U ^* m; X: A# M" b, M
偏最小二乘回归分析.ppt
/ Z; ]5 U3 S3 A* G data1101.txt
) M( f g6 Y/ k data1102.txt, y% t! V* ?- l8 U7 x
s00.m
; i7 A4 y* x+ M" ~* U# t. ~ s01.m
6 c# }% m" Q. f# I& a- Q! ~
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发表于 2020-8-27 00:10:20
发表于 2020-8-27 06:00:13
