数据处理大纲
《数据的统计处理和分析》教学大纲
SQTC DG-C-15-03.1 教学大纲课程名称：数据的统计处理和分析制定日期：2003年7月上海质量教育培训中心《数据的统计处理和分析》教学大纲一、课程的目的和任务ISO 9001：2000标准中8.4数据分析条款要求：组织应确定、收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可以进行质量管理体系的持续改进。
怎样从资料和数据中提取所要的信息，从而作出比较正确的判断，这就需要掌握数据处理的收集和分析的统计技术。
本课程的任务是在讲授数据的收集、整理和分析的基本理论和方法同时，结合应用实例，培养学员分析问题和解决问题的能力。
二、课程的基本要求1．了解数据的收集、分类和统计特征量的计算2．掌握数据整理的方法（排列图、直方图、分层法、散布图法和相关分析）3．理解数据统计分析技术基础（概率与分布、样本与分布）4．掌握数据统计分析的常用技术（参数估计、假设检验、方差分析）三、课程内容（一）数据处理基础知识内容：数据的收集、分类和统计特征量要求：理解数据的收集和分类，掌握统计特征量的计算重点：统计特征量的计算（二）数据整理的图示法内容：定性数据的分析（频数频率分布表、排列图）；定量数据的分析（直方图、分层法）；相关数据的分析（散布图、相关分析）要求：掌握各种数据整理的方法重点：排列图、直方图、相关分析（三）概率与分布内容：事件与概率、随机变量与概率分布、正态分布、总体与样本、统计量与抽样分布要求：了解事件与概率，随机变量与概率分布；掌握正态分布；了解总体与样本、统计量与抽样分布重点：正态分布（四）参数估计内容：参数点估计的矩法估计，估计量优劣的评价（无偏性、有效性），区间估计要求：掌握点估计中的矩法估计，理解无偏估计的思想；掌握正态总体参数的区间估计重点：矩法估计、正态总体参数的区间估计（五）假设检验内容：假设检验的基本思想和步骤；正态总体参数的假设检验，正态总体分布的假设检验要求：理解假设检验的基本思想和步骤，掌握正态总体参数的假设检验，理解正态总体分布的假设检验重点：正态总体参数的假设检验（六）方差分析内容：基本概念，单因素方差分析要求：掌握单因子方差分析的步骤与方法重点：单因子方差分析（七）回归分析四、本课程与其它课程关系本课程为质量管理统计技术应用课程，也可作为质量管理专业技术人员的基础课程六、教材及参考书自编讲义《数据的统计处理和分析》。
excel数据处理 教学大纲
Excel数据处理教学大纲一、课程简介本课程旨在教授学生如何有效地使用Excel进行数据处理，包括数据的输入、整理、分析以及可视化等方面。
通过本课程的学习，学生将能够熟练掌握Excel的基本操作和数据处理功能，提高工作效率和准确性。
二、课程目标1. 掌握Excel的基本操作和常用功能。
2. 学会使用Excel进行数据处理，包括数据的输入、整理、分析以及可视化等方面。
3. 了解Excel在各行各业中的应用场景，并能够根据不同需求进行实际操作。
三、课程内容1. Excel基础操作1.1 认识Excel界面与功能1.2 单元格的基本操作与数据输入1.3 格式化单元格与设置单元格属性1.4 行与列的基本操作1.5 查找与替换数据1.6 数据验证与输入提示1.7 数据合并与拆分1.8 常用公式与函数的使用（SUM, AVERAGE, MAX, MIN等）2. 数据处理与分析2.1 数据排序与筛选2.2 数据分类汇总与数据透视表2.3 数据透视图的制作与应用2.4 数据查找与数据匹配（VLOOKUP等）2.5 数据合并计算与多表关联查询2.6 数据模拟运算与分析（假设分析、方案管理等）2.7 宏的使用与自动化报表生成3. Excel在各行业的应用案例3.1 Excel在财务管理中的应用（预算编制、报表分析等）3.2 Excel在人力资源管理中的应用（员工信息管理、绩效管理等）3.3 Excel在市场营销中的应用（销售数据分析、市场调查等）3.4 Excel在生产管理中的应用（生产计划编制、库存管理等）3.5 Excel在行政管理中的应用（会议安排、文件管理等）四、教学方法本课程采用理论与实践相结合的教学方法，以案例教学为主导，通过讲解案例、示范操作、小组讨论等方式进行学习。
同时，将提供大量的实际案例和练习题，以便学生进行实践操作和巩固所学知识。
五、考核方式本课程的考核方式将采用作业考核与期末考试相结合的方式进行。
《GNSS高精度数据处理》教学大纲
《GNSS高精度数据处理》教学大纲一、课程基本信息表1 课程基本信息表二、课程目标及对毕业要求指标点的支撑本课程教学目标如下：课程目标1：通过该课程的学习，掌握有关GNSS高精度数据处理的基本原理、基本方法和基本流程；课程目标2：通过本课程的学习，能够熟练使用GAMIT软件，处理GNSS观测数据，获得高精度结果。
课程目标3：通过本课程的学习，能够掌握时间序列分析方法，实现去GNSS观测数据的分析。
本课程的教学目标对毕业要求的支撑如下表所示：表2 课程教学目标对毕业要求的支撑支撑度标志：“H”表示“强”，“M”表示“中”，“L”表示“弱”。
每一门课程至少要对一个毕业要求有强支撑。
三、理论教学内容表3 理论教学内容及学时分配四、课程考核与成绩评价（一）考核内容与评价总评成绩100分=闭卷考试成绩+过程考核成绩1）闭卷考试：根据课程教学目标，重点考核学生对基本知识、重难点知识的理解和应用情况，能反映学生的分析问题、自主学习等能力；考核内容与类型应能支撑课程目标的达成。
2）过程考核：包括课堂表现、课后作业、课堂研讨活动等。
表4 课程考核评价方式（二）过程考核评分标准表5 过程考核评分标准五、课程教学目标达成度评价方法课程教学目标达成度评价如下：本门课程学生总评成绩=卷面成绩总分A（满分55%）+课堂表现分数B（满分15%）+课后作业C（满分15%）+课堂研讨D（满分15%）表5 课程考核内容及课程目标达成度评价方法注：课程目标总达成度= 各课程目标达成度的均值。
六、建议使用教材及参考书目【使用教材】：[1]邹荣.《GNSS高精度数据处理》.中国地质大学出版社.2019【参考教材】：[1]张勤,李家权.《GPS测量及应用》.武汉大学出版社.2021.12[2]李征航.《GPS测量与数据处理》.武汉大学出版社.2017[3]李天文.《GPS测量与数据处理》.科学出版社.2023.01。
数据处理与分析教学大纲
数据处理与分析教学大纲数据处理与分析教学大纲导言数据处理与分析已经成为当今社会中不可或缺的技能之一。
随着信息时代的到来，大量的数据不断涌现，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为了许多行业和领域的核心需求。
因此，为了培养学生的数据处理与分析能力，制定一套全面而系统的教学大纲至关重要。
一、课程目标1. 培养学生的数据处理与分析思维能力。
通过学习数据处理与分析，培养学生的逻辑思维、问题解决和创新能力，使他们能够熟练运用各种工具和方法来处理和分析数据。
2. 培养学生的数据处理与分析技能。
通过理论和实践相结合的教学方法，使学生能够掌握数据处理与分析的基本原理和方法，并能够灵活运用于实际工作中。
3. 培养学生的团队合作和沟通能力。
数据处理与分析通常需要多人合作完成，因此，培养学生的团队合作和沟通能力，使他们能够与他人有效地合作并分享分析结果。
二、课程内容1. 数据处理基础知识在本部分，学生将学习数据处理的基本概念、数据类型和数据收集方法。
他们将了解如何收集、整理和清洗数据，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据分析方法在本部分，学生将学习常用的数据分析方法，如统计分析、数据挖掘和机器学习等。
他们将学会如何运用这些方法来发现数据中的模式、规律和趋势，并从中提取有价值的信息。
3. 数据可视化数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，以便更直观地理解和分析数据。
在本部分，学生将学习如何使用数据可视化工具和技术，如图表、地图和动态可视化等，来展示和解释数据。
4. 数据处理与分析工具在本部分，学生将学习常用的数据处理与分析工具，如Excel、Python、R和Tableau等。
他们将学会如何使用这些工具来处理和分析数据，并通过实践项目来巩固所学知识。
5. 实践项目在本部分，学生将参与实践项目，通过解决实际问题来应用所学的数据处理与分析技能。
他们将从数据收集、清洗、分析到结果呈现的全过程中，锻炼自己的实践能力和团队合作能力。
实验设计与数据处理课程教学大纲
《实验设计与数据处理》课程教学大纲课程代码: 010332012课程英文名称: Experiment Design and Data Processing课程总学时: 24 讲课: 20 实验: 4 上机: 0适用专业: 工业工程一、大纲编写（修订）时间: 2017.7二、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标该课程是为机械学院工业工程专业本科生开设的专业基础课, 是工业工程专业本科生的选修课程, 设置本课程旨在使学生了解并掌握科学实验中实验前的实验方案设计以及对实验所获得数据进行分析和处理的基本理论和知识, 培养学生合理设计工业工程与人因工程的实验, 并掌握实验数据进行科学分析和处理的技能, 最终达到提高学生分析问题和解决问题的能力（如确定最优综合环境数据）的目标。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求该课程要求学生掌握一定的数学知识, 尤其是统计学与高数知识。
另外, 该课程与工业工程专业中实验课程结合最佳, 安排时间最佳为大三下学期或者大四上学期。
学生需要有一定实验经历。
（三）实施说明1.本大纲编写适用于本科工业工程专业学生, 课程以授课为主, 以实验为辅, 着重强调实际应用。
2．考虑到该课程教材可能发生变化, 教师在授课过程中可对学时分配在小范围内进行适当调整。
3. 教师在授课过程中发现部分与其他课程内容部分重叠或缺失的可以自行删减、或增加。
（四）对先修课的要求该课程需要高等数学、线性代数、应用统计学、概率论与数理统计等方面的数学基础。
（五）对习题课、实践环节的要求习题课以课后题为主, 着重考察学生的解决问题能力, 实验环节要求学生掌握具体的实验合理安排与数据处理。
（六）课程考核方式1.考核方式: 考查。
2.考核目标: 使学生掌握合理设计工业工程与人因工程的实验, 并对实验数据进行科学分析和处理的技能。
3.成绩构成：期末成绩60%、平时成绩（包括作业、出勤率等）30%, 实验成绩10%。
（七）参考书目《试验设计与数据处理》（第二版）, 李云雁, 化学工业出版社, 2012年《化工试验设计与数据处理》, 曹贵平, 华东理工大学出版社, 2009年《试验设计与数据处理》, 吴贵生, 冶金工业出版社, 1997年二、中文摘要三、实验设汁与数据处理是以数理统计及线性代数为理论基础, 经济地、科学地安排实验和分析处理实验结果的一项科学技术。
教学大纲：Excel数据处理与分析教学大纲
《Excel数据处理与分析》实训教学大纲一、课程基本信息二、课程目标课程目标1：理解并掌握Excel数据处理与分析的基本操作、公式与函数、图表与数据分析等专业知识，掌握Excel软件的基础操作，具有进行一般数据的处理和分析能力。
课程目标2：熟练使用Excel软件，收集数据、利用Excel的公式、函数、图表、数据分析和汇总等方式进行数据的处理，提炼出有价值的信息，具有搜集、处理、使用调查信息的能力，能够解决电子商务项目开展中的实际问题。
课程目标3：具备制作数据报告的能力；具有分析和处理实际操作软件过程中遇到的一般问题的能力；培养独立学习、撰写数据报告的职业素养。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系四、实训项目名称与学时分配五、实训报告的写作要求每个项目实训结束一周以内提交相应的实训报告。
实训报告应包括：实训名称、实训目的、实训内容、实训工具和设备、实训原理及实训步骤和讨论等。
六、场所及相关设施要求课堂环境：投影仪、幕布、运行正常的影响系统、安装教学平台的教师机、通畅的局域网、多媒体课件。
实验环境：学生笔记本电脑或台式机、通畅的校园网环境、投影仪、幕布、运行正常的音响系统、安装教学平台的教师机。
七、考核与成绩评定（一）考核方式考试（）；考查（√）。
（二）考核形式闭卷（）；开卷（）；开闭卷结合（）；在线测试（）；课程论文（）；实操（√ ）；作品设计（）；答辩（）；口试（）；调研报告（）。
（三）成绩评定1.总评成绩构成：平时考核（40）％；结课考核（60）％。
2.平时考核成绩构成：考勤（20）％；课堂表现（30）％；实训报告（50%）。
3.结课考核成绩为期末综合实训成绩。
成绩标准：成绩实行五级制：优秀、良好、中等、及格、不及格。
优秀（90 分及以上）：能很好地完成实习、实训教学任务，达到实习、实训教学大纲中规定的全部要求；实习、实训报告能对实践内容进行全面、系统总结；并能运用学过的理论对某些问题加以分析；在考核时能比较圆满地回答问题，并有某些独到见解；实习、实训学习态度端正，实习、实训教学过程中无违纪行为。
数据采集与预处理教学大纲
《数据采集与预处理》课程标准课程名称：数据采集与预处理课程代码：课程类型：专业核心课程学 分：4 计划学时：64 实践课时比例：50%主要授课方式：理实一体化考核方式：上机操作适用专业：大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业1. 概述1.1课程的性质本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业核心课程，是校企融合系列化课程，该课程教学内容以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计。
1.2课程设计理念本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律，以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需数据采集与预处理的综合职业能力；坚持开放性设计原则，吸收企业专家参与，构建以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构；课程教学实施教、学、做一体，坚持理论为实践服务的教学原则，通过模拟企业大数据采集与预处理应用业务进行组织，锻炼学生的实践操作能力。
1.3课程开发思路通过岗位技能的项目化以及大数据采集与预处理任务的序列化，对内容体系结构进行了适当调整与重构，以适应教学课程安排。
以项目案例及其任务实现为驱动，凭借翔实的操作步骤和准确的说明，帮助学生迅速掌握大数据采集与预处理的相关知识与技能，并且充分考虑学习操作时可能发生的问题，并提供了详细的解决方案，突出岗位技能训练。
2.课程目标本课程的培养目标是使学生以大数据分析岗位需求为依托，以实际工作任务为导向，理清大数据采集与预处理中常用工具的作用及应用，培养学生大数据采集与预处理的实际操作技能。
2.1知识目标本课程本书以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，要求学生系统掌握scrapy、Flume、pig、kettle、Pandas、openrefine和urllib、selenium基本库和BeautifulSoup解析库等的相关技术知识，熟悉企业典型应用案例，熟悉数据采集与预处理的常用与典型操作。
《实验设计与数据处理》课程教学大纲
4.研究：能够基于科学和人文综合研究方法对设计问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。
教学内容与学时分配
（一）误差理论知识4学时
1.数据测量和概率基本知识
2.随机误差的分布规律和随机变量的数字特征
3.测量中的最可信赖值
4.误差的统计意义
5. t分布
（二）假设检验3学时
1.假设检验的基本思想
2.正态性检验
3. U检验、t检验、F检验
（三）试验设计与方差分析3学时
1.概述
2.方差分析法
3.方差分析法的应用
（3）掌握数据的回归分析方法，对设计问题进行理性分析，熟练使用技术工具来分析设计中的问题，并能总结个人和团队的汇报。［1、2、5、8、9］
课程简介
本课程介绍工程技术中常用的试验设计与数据处理方法，内容包括误差理论及数理统计基础，试验设计方法，正交试验设计与数据处理，回归分析等。旨在培养学生设计和组织实验方案的基本能力；培养学生分析实验数据与处理数据的能力。通过本课程的学习，将加深工业设计专业学生对如何评估产品的用户体验、人因性能等的理解，提升学生对量化分析在产品设计中的作用。
Major Applicable
Bachelor Major of Industrial Design
Teaching Language
Teaching in Chinese
Prerequisites
Design psychology, ergonomics
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第一章绪论1、物联网具备的3个能力：全面感知、可靠传递、只能处理2、物联网体系结构：感知层、网络层、应用层3、感知层：解决数据获取问题，包括数据采集和数据段距离传输两部分4、感知层关键技术包括：检测技术、中低速无线或有线短距离传输技术（传感器、RFID、ZigBee技术、蓝牙）5、网络层：承担数据传输功能，关键技术（Internet，移动通信网，WSN（5个特点））6、应用层：解决数据处理和人机界面的问题，关键技术（人工智能，数据挖掘，中间件，云计算，海计算）7、物联网数据特性：数据的海量性、时效性、多态性与异构性8、数据的多态性：采集的数据结构各不相同9、数据的异构性：有文本数据、图像、音频、视频等多媒体数据。
文本型数据易传难感、多媒体数据易感难传。
10、异构性和多态性的根本原因：物联网的应用模式和架构互不相同，缺乏可批量应用的系统方法。
11、数据海量性、时效性的解决方法：数据压缩、提高计算能力（采用云计算等技术）12、数据异构性的解决方法：数据库（数据存储、挖掘、检索），中间件（传递、过滤、融合）第二章数据压缩1、文本数据压缩的方法：游程编码、统计编码、字典编码（不同的冗余对应不同的压缩方法），无损压缩算法通常利用了统计冗余。
2、无损压缩用在电子表格、文本、可执行文件这样的符号数据中；有损压缩用在视频、音频中，需要在压缩速率、压缩数据大小和质量损失之间折中。
3、游程编码（RLE）存在的问题：3点4、游程编码的压缩比：压缩因子为N/(N – M (L – 3))5、游程编码可用于二值图像、灰度图像、彩色图像的压缩6、熵：H = -s (log2 (P))，在等概率特例下，p = 1 / n，s为每单位时间传送s个符号。
总的熵即对所有熵求和7、哈夫曼编码（熵编码法）：合并后概率下放、合并后概率上放。
平均码长相同，说明信息率R，冗余度相同；码方差越小越好。
哈夫曼编码的编码方法不唯一8、哈夫曼编码的优缺点9、算术编码，编码与解码10、算术编码提前结束问题的解决办法：加入eof符号——————————————————————————————————11、字典编码：LZ77/78/W12、实用的字典编码算法的核心就是如何动态地形成字典，以及如何选择输出格式以减小冗余13、LZ77：搜索缓冲区、前向缓冲区。
必须限制词典的大小才能保证算法的效率。
LZ77解码器比编码器简单得多（非对称压缩），3个改进14、LZ78：没有搜索缓冲区，代之以显示字典，编码器与解码器必须同步建立字典15、LZW：只对i编码，而不是编码<i, c>16、物联网数据压缩：一种改进的基于LZW的RFID标签数据压缩算法，三层数据存储模型，RFID数据路径，子路径，主路径，路径编码。
——————————————————————————————————17、多媒体压缩的重要性，可能性：空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余、视觉冗余100*100*8*3/2、图像区域的相同性冗余、纹理的统计冗余18、多媒体数据压缩方法分类：有损失编码（损失在量化，因为是除法）、无损失编码；空间方法、变换方法、混合方法；自适应性编码、非自适应性编码19、编码算法分类：预测编码、统计编码（熵编码）、静图像编码、电视编码、其他编码20、脉冲编码调制、预测编码、变换编码、统计编码、混合编码21、峰值信噪比（PSNR）：衡量重建图像对原始图像的表征程度，均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)，信噪比（SNR），量化信噪比，量化误差，越高越好22、预测编码：基本思想，行内预测、帧内预测、帧间预测，三邻域预测法23、视频信号的冗余度体现在：空间相关性（帧内），时间相关性（帧间）24、运动补偿预测：将前一个画面的背景区+ 平移后的运动物体区作为后一个画面的预测值25、变换编码：原理，正交变换，正交基（DCT, DFT, DST……），系统构成，能量集中在左上角的低频部分，右下角是高频部分26、DCT变换（离散余弦变换）：主要思想，矩阵算法（一维、二维）27、人眼对慢变化部分（低频部分）比细节部分（高频部分）更敏感、亮度比色度更敏感，DCT需要对低频系数进行细量化，对高频系数粗量化28、DCT行程编码：采用之字形扫描29、基于DCT的编码系统：先解熵编码，再做量化，DCT本身不失真，是可逆变换30、DCT的缺点：2点31、JPEG采用的两种基本压缩算法：以DCT为基础的有损压缩、以预测技术为基础的DPCM无损压缩32、JPEG的4种运行模式：基于DCT的渐进编码模式、基于DCT的分级编码模式、基于DCT的有损顺序编码模式、基于DPCM的无损编码模式（没有量化的）33、颜色模型：RGB、HSL、YCbCr34、视频帧的定义：图像组->图像->片->宏块（做运动搜索的单位）->块（做变换的单位）35、视频压缩：I帧（内帧）、单向预测真（P帧）、双向预测帧（B帧，不能作为其他图像的参考帧）36、I帧压缩：利用空间相关性压缩，类似JPEG算法37、P帧压缩：参考过去的I帧图像或过去预测得到的P帧图像用运动补偿进行编码，搜索门限、块搜索，基于块的运动矢量估计算法（块匹配法），次优搜索方法，二维对数搜索法，失真度量，累积投影度量，运动矢量校正，运动矢量编码38、P帧编码时，编码器需要对每一个宏块做4个选择39、B帧压缩：在预测时，既可使用前向预测方式，也可使用后向预测方式40、B帧编码前需要做4个决定41、视频压缩标准对比42、传统的视频编码标准MPEG，H26x：不对称编码，编码复杂度在解码端的5-10倍43、为什么要把复杂度转到解码端的4个原因44、分布式编码的基本原理：Siepian-Wolf理论，Wyner-Ziv理论45、实现方案：帧内编码-帧间解码系统：基于像素域的、基于变换域的（性能更好）46、分布式视频编码的未来研究方向47、转码技术概述：为何转码，如何转码（降空间分辨率转码，降时间分辨率转码，降码率转码，容错性转码，实时性转码）第三章数据融合1、数据融合的三层含义：数据的全空间、数据的融合不同于组合、数据的互补过程2、数据融合的实质、基本原理3、数据融合的处理过程特点：复杂性、自适应性、歧义性、不完整性4、数据融合的出现前提5、数据融合的目的、应用特点6、数据融合的时间性、空间性7、数据融合的一般过程8、体系结构：串联、并联、混合融合形式9、数据融合的层次：数据级或像素级、特征级、决策级；信号级、证据级、动态级10、像素级融合的局限性，特征级融合的分类（目标状态信息融合、目标特性融合），决策级融合优点11、常用算法：经典统计理论、Bayes估计理论、滤波跟踪型数据融合算法、神经网络方法12、物联网数据融合的意义和作用、需要解决的关键问题（节点选择、融合时机、融合算法）、技术要求（稳定性、数据关联、能量约束、协议的可扩展性）13、Bayes统计理论：经典统计理论的两个特征和不足，解决的两个关键问题（真值和测量值），条件概率公式、全概率公式14、基于Bayes估计的数据融合：置信距离和置信距离矩阵15、基于Bayes估计的数据融合的一般步骤：4步16、人工神经网络技术：主要用途，输入层、中间层（隐层）、输出层17、决定神经网络性能的几个因素：层数、每层神经元数量、作用函数、目标函数和学习算法、权值和阈值的初始值、训练数据18、应用步骤：5步19、感知神经网络特点：4点20、感知神经网络的局限性：用于解决线性问题、作用函数为解约函数，主要用来解决分类问题21、线性神经网络特点：4点22、线性神经网络学习规则：最小均方误差(LMS)，属于有导师学习算法23、线性神经网络的局限性：只能反映线性映射关系、训练不一定能达到零误差、网络的训练和性能受学习速率的影响24、BP神经网络的特点：4点25、BP神经网络的学习过程分两个阶段：输入已知学习样本，对权值和阈值进行修改26、模式分类，单层感知机的局限性，用一个两层的网络解决异或的问题27、函数逼近28、反向传播算法：性能指数，均方误差，算法将调整网络参数使均方误差最小化；敏感性的反向传播29、BP算法的三步：通过网络将输入向前传播、通过网络将敏感性反向传播、使用近似的最速下降法更新权值和偏置值30、基于审计网络的数据融合举例！31、Kalman滤波：确定性信号、随机信号32、Kalman和Wiener滤波器的特点比较33、Z = f(X, V)：X表示待测的n维状态向量、V表示m维观测噪声向量、Z表示利用测量系统可测得M维观测向量34、Kalman滤波是以最小均方误差为估计准则来寻求一套递推估计的算法35、Kalman滤波的基本思想36、系统模型的三种应用情况：估值滤波、预测滤波、平滑或插值滤波37、Kalman滤波的缺点：维度较高，计算量较大；出现故障的危害较大，可靠性低38、联邦滤波算法是常用的kalman滤波数据融合算法39、Kalman滤波举例：车辆定位导航系统40、WSN数据融合：WSN的特点，WSN中数据融合能节省网络的能量，与传统多传感器数据融合的比较（稳定性、数据关联、能量约束），41、WSN数据融合原理、特点（6点）42、WSN数据融合模型：无损融合、有损融合43、跟踪级融合模型：集中式结构、分布式结构44、属性级融合模型：数据层属性融合结构、特征层属性融合结构、决策层属性融合结构45、基于多AGENT的数据融合模型46、典型WSN数据融合算法：TAG(基于空间域的融合)，TINA，数据漏斗，AIDA47、模型驱动的数据融合：小波和神经网络、卡尔曼滤波、概率模型等——————————————————————————————————48、图像融合：冗余信息和互补信息49、图像融合的层次：像素级融合、特征级融合、决策级融合50、图像融合的基本流程51、图像配准原理、步骤（搜索空间、特征空间、搜索策略、相似性度量）52、图像融合方法：空间域融合方法、变换域融合方法53、空间域融合方法常用的融合规则：5条54、颜色空间变换法：RGB-HIS变换法，Brovery变换法55、小波变换法：一级和二级分解56、小波变换融合规则：取最大值、加权平均法、方差协方差准则、梯度准则、局部能量法57、图像超分辨率，图像观察模型（降质过程），几何形变，模糊，下采样，图像超分辨率重建，基于MAP的图像超分辨率58、图像融合评价：主观评价、定量评价59、图像融合发展方向：配准方法的研究、融合方法的研究、快速并行算法的研究第四章数据存储及管理1、物联网数据存储现状：元数据查询（允许点查询、范围查询、top-k查询和聚集查询）。
现存的系统一般采用DBMS来索引元数据，查询效率非常低2、高效的元数据查询系统：满足五个特点3、海量元数据查询需求分析：满足4个需求（最小资源需求、快速的元数据收集、快速可扩展的索引查询和更新、易用的查询接口）4、物联网元数据管理系统设计要求：高性能、查找和更新速度必须快且可靠、低的资源消耗、接口灵活好用、良好的伸缩性及可用性5、多维元数据组织结构：基于规则的分割方法（KD树、网格），基于数据的分割方法（R树、Cell树等）6、B树、B+、B-、B*树，R树的三个特点7、Bloom Filter：本质是哈希计算，可能存在失误定位8、RBF索引结构：解决R树不能支持点查询的缺点，将bloom filter插入到每个R树节点上来支持点查询9、R树的更新：自顶向下的模式，位置预测、容忍更新、延迟更新、批量操作10、数据立方体：是多维数据库的基本结构，定义为一个四元组<D, M, A, f>，是联机分析处理（OLAP）的主要对象11、数据立方体的物化：即数据立方体的计算。