数学建模的常用模型和方法
常用模型
l 图论：最短路径、hamilton圈、旅行商TSP问题 、最小生成树、网络最大流、最小费用流、
l 插值拟合 ：插值、线性拟合 、非线性拟合、最小二乘拟合
l 微分方程：常微分方程、微分方程组、稳定状态、灵敏度分析
l 差分方程：
l 时间序列：
l 马氏链：
l 聚类分析 ：
l 智能算法 ：神经网络、遗传算法（gatool）、模拟退火
l 排队论：
l 判别分析：
l 生存数据分析：
l 综合评价：层次分析、综合评分法、综合指数法、Topsis法、秩和比法
l 系统仿真：蒙特卡洛
l 模糊数学：模糊聚类、模糊综合评价
l 图像处理：灰度化、二值化、滤波、边缘提取、三维重建
l 数据处理：主成分分析、因子分析
l 解方程：
a) 回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式。
b) 时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据，又称为过程统计方法。
c) 多元统计分析（聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析）。
还有图形绘制：条形图、折线图、散点图、饼图、频率分布直方图......
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