MATLAB智能算法30个案例分析(史峰著)

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《MATLAB智能算法30个案例分析》是由北京航空航天大学出版社出版的。

目录

第1章 谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱
1.1 理论基础
1.1.1 遗传算法概述
1.1.2 谢菲尔德遗传算法工具箱
1.2 案例背景
1.2.1 问题描述
1.2.2 解题思路及步骤
1.3 MATLAB程序实现
1.3.1 工具箱结构
1.3.2 遗传算法常用函数
1.3.3 遗传算法工具箱应用举例
1.4 延伸阅读
参考文献

第2章 基于遗传算法和非线性规捌的函数寻优算法
2.1 理论基础
2.1 J1非线性规划
2.1.2 非线性规划函数
2.1.3 遗传算法基本思想
2.1.4 算法结合思想
2.2 案例背景
2.2.1 问题描述
2.2.2 算法流程
2.2.3 遗传算法实现
2.3 MATI。AB程序实现
2.3.1 适应度函数
2.3.2 选择操作
2.3.3 交叉操作
2.3.4 变异操作
2.3.5 算法主函数
2.3.6 非线性寻优
2.3.7 结果分析
2.4 延伸阅读
2.4.1 其他函数的优化
2.4.2 其他优化算法
参考文献

第3章 基于遗传算法的BP神经网络优化算法
3.1 理论基础
3.1.1 BP神经网络概述
3.1.2 遗传算法的基本要素
3.2 案例背景
3.2.1 问题描述
3.2.2 解题思路及步骤
3.3 MATLAB程序实现
3.3.1 神经网络算法
3，3，2遗传算法主函数
3.3.3 比较使用遗传算法前后的差别
3.3.4 结果分析
3.4 延伸阅读
参考文献

第4章 基于遗传算法的TsP算法
4.1 理论基础
4.2 案例背景
4.2.1 问题描述
4.2.2 解决思路及步骤
4.3 MATI.AB程序实现
4.3.1 种群初始化
4.3.2 适应度函数
4.3.3 选择操作
4.3.4 交叉操作
4.3.5 变异操作
4.3.6 进化逆转操作
4.3.7 画路线轨迹图
4.3.8 遗传算法主函数
4.3.9 结果分析
4.4 延伸阅读
4.4.1 应用扩展
4.4.2 遗传算法的改进
4.4.3 算法的局限性
参考文献

第5章 基于遗传算法的LQR控制器优化设计
5.1 理论基础
5.1.1 LQR控制
5.1 1.2 基于遗传算法设计LQR控制器
5.2 案例背景
5.2.1 问题描述
5.2.2 解题思路及步骤
……
第6章 遗传算法工具箱详解及应用
第7章 多种群遗传算法的函数优化算法
第8章 基于量子遗传算法的函数寻优算法
第9章 基于遗传算法的多目标优化算法
第10章 基于粒子群算法的多目标搜索算法
第11章 基于多层编码遗传算法的车间调度算法
第12章 免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用
第13章 粒子群算法的寻优算法
第14章 基于粒子群算法的PID控制器优化设计
第15章 基于混合粒子群算法的TSP搜索算法”
第16章 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法
第17章 基于PSO工具箱的函数寻优算法
第18章 基于鱼群算法的函数寻优算法
第19章 基于模拟退火算法的TSP算法
第20章 基于遗传模拟退火算法的聚类算法
第21章 模拟退火算法工具箱及应用
第22章 蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化
第23章 基于蚁群算法的二维路径规划算法
第24章 基于蚁群算法的三维路径规划算法
第25章 有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测
第26章 有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别
第27章 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别
第28章 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断
第29章 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测
第30章 极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究
参考文献

文摘

版权页：



插图：



混凝土是由水泥、砂、石、飞灰和水等构成的混合物，且在使用时往往需要添加增塑剂等。因此，与其他结构材料相比，混凝土具有更复杂的力学性能。混凝土的强度是决定混凝土结构和性能的关键因素，也是评价混凝土结构和性能的重要指标。其中，混凝土的立方米抗压强度是其各种性能指标的综合反映，与混凝土轴心抗拉强度、轴心抗压强度、弯曲抗压强度、疲劳强度等有良好的相关性，因此混凝土的立方米抗压强度是评价混凝土强度的最基本指标。
随着技术的不断发展，混凝土抗压强度检测手段也愈来愈多，基本上可以分为局部破损法和非破损法两类，其中局部破损法主要是钻芯法，非破损法主要包括回弹法和超声法。工程上常采用钻芯法、修正回弹法，并结合《回弹法检测混凝土抗压强度技术规程》、《建筑结构检测技术标准》等规定的方法来推定混凝土的抗压强度。按照传统的方法，通常需要先对混凝土试件进行28天标准养护，然后再进行测试。若能够提前预测出混凝土的28天抗压强度，则对于提高施工质量和进度都具有重要的参考意义和实用价值。
此外，不少专家和学者将投影寻踪回归、神经网络、灰色理论等方法引入混凝土结构工程领域，取得了不错的效果，对混凝土抗压强度的预测有着一定的指导意义。
相关研究成果表明，混凝土的28天立方米抗压强度与混凝土的组成有很大的关系，即与每立方米混凝土中水泥、炉石、飞灰、水、超增塑剂、碎石及砂用量的多少有显著的关系。
现采集到103组混凝土样本的立方米抗压强度及其中上述7种成分的含量大小，要求利用支持向量机建立混凝土的28天立方米抗压强度与其组成间的回归数学模型，并对模型的性能进行评价。

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