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0 k# m" @4 k( o! t数学建模视频教程目录:
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" u! I" c5 ?' O `/ m- O7 [├─8 数学建模层次分析法
( M' O* \* T" |/ ~1 @, G; b* w│ 数模常规算法之层次分析法应用讲解.m, ?3 _4 Z, a" i& E, p( W
│ 数模常规算法之层次分析法应用讲解.pptx5 q8 v1 a- i' v" N1 k% T( l/ ^, r5 S! l
│ ; F8 Q/ S2 }8 J7 t9 g* M( X+ j
├─9 数学建模灰色预测算法
8 Q( X9 k8 r+ Y! S6 V│ 美赛尖端培训之灰色预测模型及其应用.m" F2 {$ x4 V4 V( O% P
│ 美赛尖端培训之灰色预测模型及其应用.pptx
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2 \7 w v: o7 h3 v7 x├─10 数学建模BP神经网络基本原理
) t" u) y: _ ]5 P* m│ 神经网络基本原理.m7 t: I+ c: o$ J( \! k( x( h# k
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3 o7 w3 x' {0 q7 l7 v! s7 _1 t├─11 数学建模BP神经网络编程和案例分享
# l& k/ L+ z" B5 H│ 神经网络编程和案例分享.m8 d* y8 ?1 l6 V+ V- Z3 {
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6 N; F# v$ O& \├─12 数学建模BP神经网络神经网络基本应用领域
! z) g" c; \ G2 x* t│ 神经网络基本应用领域.m
5 }8 d1 I8 H3 ^! I2 w│ 6 b6 p( P) H Y0 ?# @
├─13 数学建模聚类分析算法(一)# B3 N% ^8 O* n( x8 [% U
│ 聚类分析上1.avi
9 Z2 c3 V8 }& J/ c! P) w│ 聚类分析上2.avi1 M- Y/ m c8 |# ~9 C
│ 聚类分析上3.avi
4 v3 C' \* v3 ~, d) m* C$ V│ 聚类分析上4.avi
# f q9 h( w2 U; K+ B8 H2 T│ 五一数学建模论文.pdf
( m- J5 W Y8 B1 w' z. f, U│ 聚类分析及MATLAB实现(2018).ppt, s6 d9 g& R1 _% w
│ s01.m
" E4 Z' a- ]8 T# P y! g- l│ 2 m【Java自学网 www.javazx.com】
! G; o8 C# z& f1 _% { I├─14 数学建模聚类分析算法(二)
+ V9 I# Z+ T+ Q6 w4 ~│ 聚类分析下1.avi
o A8 f$ Q4 N│ 聚类分析下2.avi
/ ?: ~" Q1 E; k7 X8 \+ L L2 t│ 聚类分析下3.avi9 T+ V( b& `1 U5 S. s I* @ A8 S
│ 3 F" ~) u. z1 b/ H/ ~% h
├─15 数模智能算法之粒子群算法(一)
. n' D+ B+ G/ i- I0 W4 T│ 模智能算法之粒子群算法(上).wm
6 j' i/ N3 y: o5 V+ }2 R! M│
( p0 o! p* C. Q├─16 数模智能算法之粒子群算法(二) @" o- ]+ d; C7 h/ Z7 Z
│ 模智能算法之粒子群算法(下).wm
, s, T# z' `6 e& l- |# t│ 数模智能算法之粒子群优化算法.pptx$ ~1 u2 a& t$ e+ f% o& f
│
1 j& Q5 L6 x- F2 K7 n( L├─17 数学模型之时间序列分析1 _$ U8 d. G! q" N$ a6 G
│ 时间序列.wm. a- p; n: B2 [- i# ~! [5 I; i
│ 时间序列讲解.docx/ v, \5 O/ Y! B( f& n
│
" L/ X2 C$ b* x2 I/ D3 k5 F├─18 数学建模算法之主成分分析, 1 e d# q1 {4 `/ o; Y- p6 }" S
│ 主成分分析.wm3 R1 q. b9 F/ w$ w% z4 g4 U& A
│ 数学建模培训.docx
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├─19 数学算法之支持向量机
; Z0 J+ \9 x0 c2 I2 Z( n% K1 B│ 支持向量机.wm
, G) I0 I4 n0 i' x3 p: d5 X│ 支持向量机.docx
- j1 P5 Z. h* f) }% M│ s0401.m' k1 r* z' N4 X! ?) _
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4 j3 X' v" `) }+ p- H7 V( i }. D├─20 数学建模之数学软件EViews" S$ M. D* S' ?: a) I) Y$ L7 V) n7 M# b
│ EViews入门讲解及简单示例.wm4 l/ x) e: `) F, D1 f+ U% ?9 b
│ Eviews操作教程-完整版.doc
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3 j3 u G6 }7 d- J/ P/ Y3 [( k5 b├─21 美赛历年特点分析/ ?! j6 i. }$ x8 K3 {3 h+ D3 `7 t
│ 美赛试题讲解.wm1 h) d" U5 E) n9 g* U$ p% J
│ m
1 A7 J& U% f# a) C2 F* | _$ O; E' y│ 美赛试题解析与三大解题思路.pptx3 D; \0 ` J3 L; N0 s1 c4 K
│ $ T) k) D* \) D' K1 ^( t
├─22 数学建模算法之因子分析" B: F% N: G! ]; ?
│ 因子分析.wm6 M( k4 f7 ~. `, L8 p
│ 因子分析.pdf
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6 g( ]5 H5 i; [& F" }2 q├─23 数学建模算法之对应分析) R3 E2 v& v% n0 O
│ 对应分析1.wm
1 p# L' U* A- K6 ]- n3 B│ 对应分析2.wm' _- O3 x) m* c+ D& ~& Y8 L
│ 对应分析3.wm
( g( Y) @+ h5 k│ 对应分析.pdf
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├─24 数学建模算法之典型相关分析+ Z+ v1 d; K* ?! _
│ 典型相关分析1.wm
, X; L5 }2 M( E2 G7 m! X# i│ 典型相关分析2.wm, O. q1 h4 Y7 K' S9 O8 R& c
│ 典型相关分析3.wm9 _2 V# U: h5 q3 c2 L# ]. l4 i
│ Untitled.m0 C, m& f6 Y9 |3 u4 z& i8 r: q
│ 典型相关分析.pdf
; K1 ?, W( y: X1 E2 V, q│ D6 R# K; S2 A/ l3 a3 C
├─25 数学建模算法之多目标规划
% I$ b7 e/ j- y/ G3 Y5 @. K, z│ 多目标规划1.wm
% l# x. x) S( H6 ~- ]4 @1 D│ 多目标规划2.wm; s4 A' R" ^; v4 w [$ J
│ 多目标规划3.wm
: Z( v. l& |# z│ 多目标规划.pdf; P- d; V9 @9 E
│ 1 I) m* F6 L& o# ]8 q6 k
├─26 数学建模算法之图像识别# N* M9 I' R3 m% a( E( p
│ 数字图像识别1.wm/ w- O+ Q( R+ J+ z, y
│ 数字图像识别2.wm6 {$ Z1 d: W; T8 m) e/ {, G/ M5 A
│ 图像加密识别.docx$ G) C2 R! [& `& N/ i: [3 c" j' B
│ 数字图像识别.pdf" d6 b& z1 R+ q4 u
│ pc1.JPG
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│ pc2.png% \6 \7 N r# @4 R$ i
│ s01.m
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│ s03.m( w" v& g" N2 b: z# c
│ s04.m1 \0 y3 v2 H, W! q( l v
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% R1 T2 e7 X$ S7 }4 q8 C+ s├─27 数学建模算法之综合评价与决策(一)
; \) h! A8 i5 G│ 综合评价与决策方法1.wm. W2 u6 Y+ _; r0 Y
│ 综合评价与决策方法2.wm
6 F1 e2 M) J5 G' {. }/ S5 U3 a" L│ 综合评价与决策方法3.wm, A( Z% B% x% m
│ data1201.txt
# [. L! V2 m' h( ^) r( w2 X. H* p│ Topsis.m+ [' X! w! @4 A% k8 C) O" |5 I
│ topsis2.m
2 O/ @6 K& H' ?) b│ xinxishang.m
; C& b0 q9 J" M) I' B│ 战斗机测评模型.docx& p9 I/ k X! N+ ~' |
│ 综合评价方法.docx
% q% R" g6 w+ P& M1 E# y│ , |% y+ b4 N/ F# M- Z
├─28 数学建模算法之综合评价与决策(二)# w% D: j' Y& g/ A- |) h
│ 综合评价与决策方法4.wm
$ m) j' K- r& [" ]! j: M│ 综合评价与决策方法5.wm
) x: w G' i" `, q: M& Z│ 综合评价与决策方法6.wm" R I: ]& {4 j
│ 层次分析法步骤及案例分析.ppt
$ [! l3 o! p, j│ AHP.m
; O0 q* A- h) c g│ weight.m2 V, M) o% L& s9 Y2 V/ b- J S1 ]
│ 职员晋升问题.docx6 U( ]8 d, r9 w; u9 N
│ 5 t5 H* v' ~! C2 {* O$ q3 I( f5 C
├─29 小波变换分析与决策
& `6 M6 ^3 Z7 H& W A4 P│ 小波分析应用1.wm. p# N, H$ o0 C5 @7 t. m' l( r
│ 小波分析应用2.wm1 M, k; j/ p- Q! \7 N
│ 小波分析应用3.wm' N0 U3 T# c1 j/ X3 }" o$ x1 Q: Z
│ 小波分析.ppt8 k7 D/ I' ~0 I& C S' w
│ 小波分析与实例.ppt
) v4 ], }3 d$ a+ V! D│ 0 p; Z* c8 {8 t1 x9 O
├─30 数学建模算法之综合预测方法( E m) Y) {# J
│ 综合预测方法1.wm% l. F0 y, J4 U* ~: C5 L
│ 综合预测方法2.wm
% J$ d, E# f. w# v* Q│ 综合预测方法3.wm
2 s6 t3 t9 n- s( W' b: K│ data1301.txt
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" y" d4 ?# H. {2 m1 b$ ~# `) a8 z% ~6 j│ s1302.m
8 `7 h4 e9 A$ b9 F4 O% j│ s1303.m8 K; d7 X; }6 Q8 U$ E) E
│ USApeople.m
, z' f% X$ L8 Y1 K5 t! Z│ 美国人口增长模型.docx) N; r) d, n4 C( o" E9 Q8 I
│ 预测方法.docx5 o6 d+ K7 R$ J* o
│ 5 U8 G% C0 P+ I- E+ F5 D' Y/ E
└─31 数学建模算法之偏最小二乘回归分析& g( f) x% r4 i7 p
偏最小二乘回归分析1.wm+ c# h. A2 K+ B
偏最小二乘回归分析2.wm, g0 l5 @+ u# P, x9 s
偏最小二乘回归分析3.wm
. R9 H3 S% u! `, b 偏最小二乘回归分析.docx
% r* g8 \7 g( D7 t 偏最小二乘回归分析.ppt
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