第10章数学问题的非传统解法 一、集合论、模糊集与模糊推理 二、粗糙集理论与应用 三、人工神经网络及其在数据拟合中的应用 四、进化算法及其在最优化问题中的应用 五、小波变换及其在数据处理中的应用 六、分数阶微积分学问题求解及应用

复习旧知识: 1、f(x)是函数f(x)的一个极大值这 一概念是怎样叙述的? 2、f(x)是函数f(x)的一个极小值这 一概念是怎样叙述的? 3、求函数的极值的步骤是哪四步?

本章内容重点： 多阶段决策过程的最优化 动态规划的基本概念和基本原理 动态规划方法的基本步骤 动态规划方法应用举例

应用光滑函数改进支持向量机模型,得到无约束条件、可微的二次规划问题,从而可以采用快速的最优化算法求解光滑支持向量机模型.提出了一种广义三弯矩方法,用这个方法构造出新的五次样条光滑函数和七次样条光滑函数.证明了上述两个样条光滑函数的逼近精度均高于已有的各种光滑函数;基于上述两个样条函数的光滑支持向量机模型的收敛精度也高于已有的各种光滑支持向量机模型

一、多阶段决策过程的最优化 二、动态规划的基本概念和基本原理 三、动态规划方法的基本步骤 四、动态规划方法应用举例

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信息论：是一门应用概率论、 随机过程、数理统计和近世代 数的方法，来研究广义的信息 传输、提取和处理系统中一般 规律的科学；它的主要目的是 提高信息系统的有效性和可靠 性，最优化；其主要内容（或 分支）包括：香农理论、编码 理论、维纳理论、检测和估计 理论、信号设计与估计理论、 调制理论和随机噪声理论

6.1 数据处理与多项式计算 6.2 数值微积分 6.3 离散傅立叶变换 6.4 线性方程组求解 6.5 非线性方程与最优化问题求解 6.6 常微分方程的数值求解 6.7 稀疏矩阵

MATLAB基础 矩阵与数组运算 常用数学函数 符号运算 MATLAB编程 二维与三维绘图 最优化问题求解 线性规划 整数规划 二次规划

蚂蚁系统（基本蚁群算法) 精华蚂蚁系统 基于排列的蚂蚁系统 最大最小蚂蚁系统 蚁群系统