数据建模与分析(3XS091017)-2022年秋季

• 教师: 姚远
• Email: yaoyuan@shu.edu.cn
• 时间: 周四9-12节 18:00 - 21:40
• 地点: 嘉定1-204
• 学校e-learning主页: https://mooc1.chaoxing.com/course/219557466.html
• 备用腾讯会议直播：（https://meeting.tencent.com/dm/Xf0QNw61vkNl，548-7225-1540）

课程目标

数据处理与分析是当今现代科学技术研究的主要手段，其技术己渗透到各学科和工程技术领域。本课程以一般系统理论为基础，介绍了建模与仿真的一般理论框架、思想和方法。帮助一年级研究生理解数据分析、结构建模、可视化建模、人工神经网络建模的概念，能够通过比较分析、量纲分析、结构分析、统计分析和面向对象分析等方法建立模型，并掌握通过模型进行仿真分析的实用方法。

课程作业

本课程将发布多个作业，可的作业发布后，从中任选一个，要求撰写报告，并与相关代码一起提交学校的e-learning平台: 提交地址：超星慕课->数据建模与分析->课程作业

如无法提交，请先加入超星慕课班级。

作业命名格式：" 学号-姓名-课程名称-报告标题"，例如 20925776-吴兴名-数据建模与分析-统计学习作业报告

• 报告模板 word

课程安排

1. 开学准备

2. 工业互联网趋势与关键问题 (09-15)

   lecture 0

3. 建模与仿真基础(09-22)

   lecture 1

4. 数据概述(09-29)

   lecture 2

   作业1.

   说明：见课程ppt

   数据：使用以下python代码生成，或从csv文件中下载

   #生成数据(使用python sklearn包中的make_moons数据集)
   from sklearn.datasets import make_moons
   X, y = make_moons(200, noise=.05, random_state=0)     
   

   data.csv

5. 基于统计学习的数据建模(10-08)

    

6. 神经网络(10-20)

    

7. 数字几何建模与3D打印模型处理(10-13)

    

8. 系统估计与人工系统建模(10-27)

    

9. 课堂报告与讨论(11-03)

    

10. 课堂考试 (11-10)