本书结合案例，系统介绍了使用MATLAB进行数学建模的相关知识和方法论。 本书分为11章，主要包括走进数学建模的世界、函数极值与规划模型、微分方程与差分模型、数据处理的基本策略、权重生成与评价模型、复杂网络与图论模型、时间序列与投资模型、机器学习与统计模型、进化计算与群体智能、其他数学建模知识、数学建模竞赛中的一些基本

数学建模系列比赛是一项考察学生使用数学工具解决实际问题的比赛，其中含金量最高的比赛为全国研究生数学建模竞赛、全国大学生数学建模竞赛，获得的奖励对推免、评奖学金等都有较大的贡献。本书是作者学生时期参加数学建模竞赛的获奖论文与任教职之后指导学生参加数学建模竞赛的获奖论文之中，精选完成得最为理想的六篇加工而成。为了展现最真实

本书主要从数学规划的视角出发，系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例，以及基于Python和数学规划求解器（COPT和Gurobi）的编程实战。全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法，重点介绍了数学规划模型分类和建模方法（包括逻辑约束与大M建模方法、线性化方法）以及计算复杂性理论。第二部分

"本书第一版至第五版分别出版于1987年、1993年、2003年、2011年和2018年。基于编者长期从事数学建模和数学实验教学、数学建模竞赛组织和辅导，始终关注国内外数学建模教学案例收集与研究的经验，第六版在保持前五版基本结构和风格的基础上，进行增删与修订，新增和改编的案例生动新颖、内涵丰富。全书纸质内容与数字化资源

《数学建模与实践》是基于作者多年来从事数学建模教学、组织数学建模竞赛、开设数学实验课程以及编写相关书籍的丰富经验编写而成的。本书是作者对《数学建模》一书的修订，除保留了前三版的大部分内容外，根据读者的反馈进行了补充与修订，尤其在第5章增加了求解实际问题的MATLAB程序设计。全书分为入门篇和进阶篇。入门篇内容包括数学模

本书是针对高等院校人文社会科学类专业学生编写的教材。本书坚持在理论体系上保持完整性、严谨性、准确性和简洁性，旨在帮助学生掌握一定的现代数学的基础知识，吸收数学思想与方法的精华，提升数学素养，加强数学技术应用能力。 本书内容分为三篇，共计10章。第一篇为微积分，共4章，内容主要包括函数与极限、导数与微分、不定积分及定积分

本书以应用型本科高校人才培养为目标，集应用数学知识、数学建模与数学实验为一体，注重数学建模思想方法，重视数学软件在实际中的应用，增加了许多实际案例和数学建模竞赛题目，突出对学生的实践性应用能力的培养。本书主要内容包括数学建模简介、MATLAB基础、插值与拟合、微分方程、数学规划、网络优化、数据的描述性统计、统计分析等。

本书由12个模块组成：初等模型、微积分模型、线性代数模型、概率与统计模型、优化模型、多元统计模型、综合评价模型、时间序列模型、空间解析几何模型、神经网络模型、差分方程模型、灰色预测模型，每个模块包括若干个项目，其中，初等模型包括13个项目，目的是在数学建模选修课或数学建模协会上使用。本书可供高职高专院校数学建模选修课使

本书对基于粗糙集的特征选择进行了综合性的介绍。通过本书，读者可以系统地研究粗糙集理论(RST)的各个领域，包括基础知识、前沿概念以及基于粗糙集的特征选择。本书还提供了基于粗糙集的API库，可用于支持一些粗糙集概念和基于粗糙集的特征选择的算法程序实现。

本书系统介绍在信息系统簇或决策系统簇的F-粗糙集模型。本书定义了F-粗糙集上下近似、边界区域，在F-粗糙集中提出了F-属性依赖度和属性重要度矩阵，根据F-属性依赖度和属性重要度矩阵分别提出了属性约简算法，通过比对实验在UCI数据集、真实数据集和MATLAB生成数据集上完成，实验结果显示，与相关算法比较，F-邻域粗糙集可