§1 从现实对象到数学模型 §2 数学建模的重要意义 §3 概率统计相关模型 §4 数学建模的基本方法和步骤 §5 数学建模的特点和分类 §6 数学建模能力的培养

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

第6章代数方程与最优化问题的计算机求解 一、代数方程的求解 二、无约束最优化问题求解 三、有约束最优化问题的计算机求解 四、混合整数规划问题的计算机求解 五、线性矩阵不等式问题求解 六、多目标优化问题求解 七、动态规划及其在路径规划中的应用

第1章计算机数学语言概述 一、数学问题计算机求解概述 二、计算机数学语言概述 三、关于本书及相关内容

系统时域仿真要点 一、用 Matlab中的 Simulink建立仿真模型 二、系统函数和系统冲激响应的仿真 三、系统零状态响应的仿真 四、系统的初始条件的讨论和仿真