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第1章 导论 1

1.1 系统及其分类 1

1.2 系统建模 3

1.3 系统仿真 6

1.4 系统建模与仿真技术的应用 8

第2章 建模的基本理论 10

2.1 建模的原则与模型的有效性 10

2.2 演绎推理 12

2.3 系统辨识理论 14

2.4 相似理论 17

2.5 灰色系统理论 19

2.6 自组织理论 21

2.7 元胞自动机理论 25

第3章 仿真方法与技术 32

3.1 仿真技术的分类 32

3.2 仿真的一般过程 35

3.3 仿真技术的特点和作用 37

3.4 仿真技术的应用 38

3.5 仿真技术的发展 39

第4章 MATLAB基础 41

4.1 MATLAB的基本构成与操作 41

4.2 变量与函数 50

4.3 矩阵及其运算 53

4.4 M文件与编程 58

4.5 基本绘图函数及其操作 59

第5章 神经网络模型及仿真 79

5.1 人工神经网络基本理论 79

5.2 BP神经网络算法 84

5.3 BP神经网络的MATLAB工具箱 86

5.4 组建神经网络的注意事项 93

5.5 基于MATLAB T具箱的神经网络建模仿真实例 96

第6章 灰色预测建模仿真 107

6.1 预测概述 107

6.2 灰色系统概论 119

6.3 灰色预测模型 121

6.4 灰色预测的MATLAB建模仿真实例 125

第7章 层次分析法建模仿真 134

7.1 评价概述 134

7.2 层次分析法的基本原理 138

7.3 层次分析法的MATLAB建模仿真实例 142

第8章 现代优化模型与仿真 146

8.1 最优化问题概述 146

8.2 遗传算法及其MATLAB仿真 149

8.3 模拟退火算法及其MATLAB仿真 159

8.4 粒子群算法及其MATLAB仿真 166

第9章 复杂适应系统建模与仿真 174

9.1 复杂适应系统理论的基本观点与概念 174

9.2 个体怎样适应和学习 179

9.3 从个体到全局——回声模型 180

9.4 复杂适应系统建模与仿真工具NetLogo简介 183

9.5 NetLogo建模仿真框架 186

9.6 NetLogo建模技术 188

9.7 NetLogo建模仿真操作学习 189

9.8 实例分析：网络危机信息传播的演化仿真 212

参考文献 234