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 2.1 Overview of data types  2.2 Review of Data pre-processing tools and platforms  2.3 Clean, storage and management of raw data  2.4 Collections of data analysis and data mining
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 5.1 Introduction of clustering analysis  5.2 Similarity calculation  5.3 Overview of basic clustering techniques  5.4 Partitioning method  5.5 Hierarchical method  5.6 Clustering based on density and grid  5.7 Clustering based on models  5.8 Outlier analysis
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 1.1 What’s big data?  1.2 Overview of data analysis  1.3 Overview of data mining  1.4 Make requirement for different professional applications
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1、量子力学基本回顾 2、复合体系描述 3、量子测量及相关问题 §1.1 态叠加原理 ➢ 波叠加 经典 合成的波中有各种成分 相干性 量子 相干性 新特点 §1.2 矩阵力学基础——力学量和算符 §1.3 量子测量及相关问题 1.3.1量子测量基础 1.3.2广义测量和POVM测量
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双参数情况下的最大似然法举例 利用MINUIT数值求解最小值 推广的最大似然法 利用最大似然法处理分区数据 检验最大似然法的拟合优度 与贝叶斯参数估计之间的关系
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◼ 1.理解分类数据与x2统计量 ◼ 2.掌握拟合优度检验及其应用 ◼ 3.掌握独立性检验及其应用 ◼ 4.掌握测度列联表中的相关性
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根据1700mm热连轧机采集的现场数据分析了硅钢轧制工作辊磨损的规律和其磨损轮廓曲线.采用中部磨损和边部磨损分别建立磨损计算函数的方式,建立了无取向硅钢轧制的工作辊磨损预报模型.采用遗传算法优化计算了模型参数.现场实测数据验证表明,模型预报精度可靠实用,可用于指导生产实践.
文档格式:PDF 文档大小:1.37MB 文档页数:75
隐马尔科夫模型的定义 HMM模型的三个基本问题 EM算法 前向后向算法 鲍姆-韦尔奇算法 维比特算法
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一.模型检验的必要性 (1)借助于数据散布图的直观形象, 选择一个函数来近似变量之间的相关关系; (2)用最小二乘法求经验模型中参数的最佳估计.问题:如何评价此建模方法?
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一 学科平台课程 1《工程制图 C1》 2《工程制图 C2》 3《管理学 C》 4《会计学 C》 5《土木工程材料》 6《土木工程材料实验》 7《工程力学 A》 8《工程测量》 9《工程测量实验 A》 二 专业课程 1《土木工程与工程管理概论》 2《房屋建筑学 B》 3《材料力学实验》 4《经济学》 5《经济法》 6《运筹学》 7《工程财务管理》 8《工程结构 1》 9《工程结构 2》 10《土力学与地基基础》 11《建设法规》 12《工程经济学》 13《土木工程施工》 14《工程项目管理》 三 个性化发展课程 1《建筑信息模型技术》 2《工程合同管理》 3《工程估价》 4《房地产开发与经营》 5《房地产估价》 6《工程大数据分析与处理》 7《工程项目融资》 8《高层建筑施工》 9《工程监理》 10《工程管理软件应用》 11《建筑工程估价》 12《装饰工程估价》 13《安装工程估价》 14《工程造价管理》 15《安装工程施工》 16《装饰工程施工》 17《工程造价软件》 18《房地产市场营销》 19《建筑设备》 20《城市规划原理》 21《国际工程合同管理》 22《工程造价案例分析》 23《项目融资》 24《装配式建筑》 25《组织行为学》 26《工程管理综合训练》 四 实践环节 1《毕业设计》 2《房屋建筑学课程设计》 3《工程结构课程设计》 4《工程合同管理课程设计》 5《认识实习》 6《测量实习》 7《生产实习》 9《工程估价课程设计》 10《施工组织课程设计》 11《建筑工程估价课程设计》 12《安装工程估价课程设计》
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