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。
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:[待定]超星慕课->数据建模与分析->课程作业
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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
工业互联网趋势与关键问题 (08-30)
建模与仿真基础(09-06)
数据概述(09-13)
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)
基于统计学习的数据建模(09-20)
神经网络及应用(09-27)
数字几何建模与3D打印模型处理(10-04待定)
3D打印中的数字模型与处理方法(10-11)
系统估计与人工系统建模(10-18)
课堂报告与讨论(10-25)
课堂考试 (11-01)