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├─8 数学建模层次分析法4 o; l0 E' {4 I2 N) n5 J0 q$ w7 {
│ 数模常规算法之层次分析法应用讲解.m2 I5 \& K4 F- i
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5 |+ ?- D$ G* W├─9 数学建模灰色预测算法# X* P! I8 `1 C: @2 w( R; K# ]
│ 美赛尖端培训之灰色预测模型及其应用.m/ y$ Q% o2 M, t* z' F$ ~
│ 美赛尖端培训之灰色预测模型及其应用.pptx
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├─10 数学建模BP神经网络基本原理
( I7 F: Z: T- h* m│ 神经网络基本原理.m% R- A7 X' z( n H: b8 l
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8 u, ]% ` e% F├─11 数学建模BP神经网络编程和案例分享
: |* v# b9 {% s6 D│ 神经网络编程和案例分享.m
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├─12 数学建模BP神经网络神经网络基本应用领域' W$ _% P2 i1 G7 l: w0 |* Y$ H
│ 神经网络基本应用领域.m
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├─13 数学建模聚类分析算法（一）
- o7 E6 ~8 s! r. V1 z+ \- m│ 聚类分析上1.avi% v6 m' h% C. ]: e
│ 聚类分析上2.avi
3 a! r& s3 y, Q" V( \│ 聚类分析上3.avi) j9 s; n' N( [! \6 S6 |/ t
│ 聚类分析上4.avi
4 K) w- T/ R& Z; d( E3 V- e* b│ 五一数学建模论文.pdf; D( h; J" u# v' `" C3 @
│ 聚类分析及MATLAB实现(2018).ppt& B0 y. O y+ f" k0 x' b5 Q! }
│ s01.m# c$ l! Q( ]# a2 {
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├─14 数学建模聚类分析算法（二）
, b) k7 `$ ^# J& ^& I│ 聚类分析下1.avi
, G1 M" {: W% Y│ 聚类分析下2.avi
& z0 ~2 ]9 \2 Z- o4 e u4 m1 N│ 聚类分析下3.avi
6 N# H6 X s) h/ g│
& A( k! j3 D; i3 D1 m4 }, b├─15 数模智能算法之粒子群算法（一）
0 }/ ?& n4 K K# L│ 模智能算法之粒子群算法（上）.wm
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├─16 数模智能算法之粒子群算法（二）5 T- Y: X4 Z4 ]( u+ R% H; X3 r( {
│ 模智能算法之粒子群算法（下）.wm
& N+ s' U- y [& G5 t│ 数模智能算法之粒子群优化算法.pptx" X7 ?8 F" {' u' h% F
│ ! y- p' M, a$ T2 C% q% x+ a7 o! E- d) J' g
├─17 数学模型之时间序列分析! E" W$ c# ?& N) Z
│ 时间序列.wm
; T/ \ a: }+ x3 ]3 l│ 时间序列讲解.docx
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4 }3 d/ T/ B3 x, g├─18 数学建模算法之主成分分析,
% N" A$ v1 c! w- A5 p│ 主成分分析.wm
2 |# ~3 } e$ w" K' f│ 数学建模培训.docx
; A1 X% N: S$ O6 f" {│ 9 V! K: o0 M; ~
├─19 数学算法之支持向量机2 w: f- J/ Q- x S
│ 支持向量机.wm
4 b M; A! I0 T5 B7 R" ?$ @3 ]│ 支持向量机.docx& ]6 J1 ^: k9 m+ x* ]6 T6 \2 J
│ s0401.m
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# @! Y7 C0 c/ Y├─20 数学建模之数学软件EViews8 M0 \/ y( E2 N
│ EViews入门讲解及简单示例.wm% m2 h) G1 _4 W P4 r
│ Eviews操作教程-完整版.doc
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├─21 美赛历年特点分析/ s* v$ ~+ R9 y5 t( P
│ 美赛试题讲解.wm: ^" y, K! @6 Y3 |
│ m2 B2 _ f& z) s6 H8 j
│ 美赛试题解析与三大解题思路.pptx- g; Z9 K& O6 [2 ^
│ 6 V9 u, g/ m! Z6 p8 m
├─22 数学建模算法之因子分析
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│ 因子分析.pdf8 T+ ~7 o; U$ f# z& `2 T) G; T
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├─23 数学建模算法之对应分析$ D* B- |+ G* `. C+ s! D/ \% [
│ 对应分析1.wm
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│ 对应分析3.wm* ~) v% j* N4 n: `! m; X1 Q
│ 对应分析.pdf
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+ y+ U- A- Q4 P& L├─24 数学建模算法之典型相关分析
; W7 A- ^) P0 Y2 K│ 典型相关分析1.wm5 t1 ?. F! u6 N" v/ b2 ?8 j5 i
│ 典型相关分析2.wm; ?! ]6 W; y( ~+ f
│ 典型相关分析3.wm5 z* {7 W0 A% d5 I$ G
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│ 典型相关分析.pdf1 ^. X6 n1 x6 k7 B
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& N) `/ A/ Q. i├─25 数学建模算法之多目标规划2 m K+ F& u3 j! w0 e/ @# B
│ 多目标规划1.wm9 o8 W9 I3 X3 h+ H3 j2 p: h
│ 多目标规划2.wm
1 D+ e, M" H. b│ 多目标规划3.wm z3 p4 l: U" u1 b4 d4 B. j& Q7 d- A
│ 多目标规划.pdf) j G& N. t3 H: F+ [' w, @
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├─26 数学建模算法之图像识别" f- D4 `+ Z7 K3 K, }" m \# c
│ 数字图像识别1.wm( ]5 @6 e6 K+ ?3 k
│ 数字图像识别2.wm4 I n/ @4 t* b" s+ v$ q& C( ^
│ 图像加密识别.docx/ O! y5 `( f d- D7 _3 m
│ 数字图像识别.pdf
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│ s03.m
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" d2 _- V# ]( z6 Q8 O/ }5 _% ^├─27 数学建模算法之综合评价与决策（一）
# ]) P" Y4 o, l# }, c* y; o│ 综合评价与决策方法1.wm7 d) M7 ^5 G% C- u* ?5 z
│ 综合评价与决策方法2.wm7 H9 r+ X7 W% c1 K8 l, Z
│ 综合评价与决策方法3.wm
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│ xinxishang.m6 |7 f8 I7 T% c1 D( m2 Y) L4 l
│ 战斗机测评模型.docx: k; V4 r6 O3 }) j Z! [1 a
│ 综合评价方法.docx
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7 W7 x4 R" y. M/ h5 F% G├─28 数学建模算法之综合评价与决策（二）' S5 K- j. c1 K/ _, i a. t; s3 J
│ 综合评价与决策方法4.wm
, _5 D, m6 N2 k2 g│ 综合评价与决策方法5.wm
; `* f7 }, }: Q3 ^! `│ 综合评价与决策方法6.wm
; ^( O3 {7 p* o; }) b3 s│ 层次分析法步骤及案例分析.ppt* V# A; p) X0 t4 x; g
│ AHP.m
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│ 职员晋升问题.docx; a; p& b0 ?* G. q
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├─29 小波变换分析与决策" M' o. V% A+ P7 \
│ 小波分析应用1.wm1 f8 ]) x5 v6 _' ?& V* Z
│ 小波分析应用2.wm0 x" g8 J2 g9 o4 M$ t
│ 小波分析应用3.wm
0 u- G1 O% s2 Q│ 小波分析.ppt
3 `9 `- @9 r1 j7 v( |│ 小波分析与实例.ppt
1 ?( {2 k9 U; _8 k3 _& ]+ w│
/ p. t6 W. Q4 K4 ~├─30 数学建模算法之综合预测方法, F8 Z! Q9 n! u4 h
│ 综合预测方法1.wm! h, h/ k. d0 ?; |3 L/ W1 b
│ 综合预测方法2.wm
X: H7 I7 [3 K6 Z% H│ 综合预测方法3.wm
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( T# H% _9 ?" _4 z7 ^' [! h0 U9 j│ data1602.txt
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$ f3 z: b+ E3 F0 a│ s1303.m, N% d: U5 H+ a, M; B0 B( a
│ USApeople.m
; K6 i5 _9 C/ D% g- B│ 美国人口增长模型.docx" D1 F* C* @& @) s8 L
│ 预测方法.docx
* m0 _8 P7 y* M1 m│ , M' g8 k/ Z* I5 }
└─31 数学建模算法之偏最小二乘回归分析" ~0 a' f4 w, k1 f$ m7 b
偏最小二乘回归分析1.wm
% t' g6 X$ d% r+ E5 J4 D 偏最小二乘回归分析2.wm
7 h) p) [0 v- M- V# \! e( k2 \ 偏最小二乘回归分析3.wm
1 ^ l4 l, t/ K; k8 x 偏最小二乘回归分析.docx( v% G- d) e! J: N# K
偏最小二乘回归分析.ppt
; [ ]9 [$ C% W$ `% H4 ]1 I data1101.txt# y: G$ }9 ]! K# J
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7 \9 H" k( z0 K
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发表于 2020-8-27 00:10:20
发表于 2020-8-27 06:00:13
