深入探索数学建模新算法与技术应用

标题《数学建模算法与应用》指出了本书的研究范围和主要主题。数学建模是应用数学方法解决实际问题的一个重要分支，它通过建立数学模型来描述、分析和预测现实世界的问题。算法作为指导和实现数学建模的步骤和规则，是整个建模过程中的核心。与应用相结合，意味着书中不仅介绍算法本身，还会深入探讨如何将算法应用到具体的问题解决中。 在描述中提到的作者司守奎、孙玺菁，他们在数学建模和算法领域有着深入的研究和丰富的教学经验。《数学建模算法与应用》一书出版于2011年，从那时起到现在，数学建模作为一门跨学科的研究方向，已经在工程、金融、生物科学、社会科学等多个领域获得了广泛的应用。 书中提到的“时间序列”是指按照时间顺序排列的一系列数据点。在数学建模中，时间序列分析是一种统计方法，用于分析按时间顺序排列的数据点，从而提取有意义的统计信息和特征，进行预测未来的值，或是识别数据中可能存在的模式。 “支持向量机”（Support Vector Machine, SVM）是一种监督式学习模型，用于分类和回归分析。在分类问题中，支持向量机尝试找到一个最优的超平面将不同类别的数据分开，使得两类数据之间的边界（间隔）最大化。SVM在处理高维数据时尤其有效，因此在图像识别和生物信息学等领域非常受欢迎。 “偏最小二乘回归分析”（Partial Least Squares Regression, PLSR）是多元统计分析中的一种方法，主要用于处理自变量和因变量之间存在多重共线性的情况。PLSR在化学计量学、市场研究、过程控制和信息学等领域有着广泛的应用。 “现代优化算法”涵盖了诸如遗传算法、粒子群优化、蚁群优化、模拟退火等启发式和元启发式算法。这些算法通常用于解决那些传统优化方法难以处理的复杂非线性问题。 “数字图像处理”是指用计算机处理图像的过程，包括图像的获取、存储、变换、分析和显示等。图像处理算法是数学建模在图像领域应用的体现，它与图像增强、特征提取、模式识别和机器视觉等领域紧密相关。 “综合评价与决策方法”是一种用于评价事物多方面属性并作出决策的数学方法。综合评价方法在管理科学、工程评估、经济决策等领域中被广泛采用。 “预测方法”是指依据历史数据来预测未来事件发生概率或趋势的方法。预测方法在经济预测、天气预报、市场分析和风险评估等领域具有重要的应用价值。 “数学建模经典算法”可能指的是一些传统且经过长时间验证的算法，如线性回归、主成分分析（PCA）、聚类分析等，这些算法在各种领域中均有着广泛的应用。 最后，本书的标签为“数学建模 MATLAB”，说明本书在讲解各种数学建模算法时，可能会结合MATLAB这一强大的数学计算和仿真软件。MATLAB不仅提供了丰富的数学函数库，而且拥有用于数据分析、可视化的工具箱，非常适合进行数学建模的计算和演示。 压缩包子文件的文件名称列表中，“数学建模算法与程序 司守奎”可能是本书的配套资源或附属材料，其中可能包括了使用MATLAB编写的示例程序、案例分析或实际应用的代码。这样的资源对于学习者来说非常实用，能够帮助他们更好地理解和掌握数学建模算法的应用。