第五章误差及分析数据的处理 第一节概述 1、误差客观存在 2、定量分析数据的归纳和取舍(有效数字) 3、计算误差,评估和表达结果的可靠性和精密度 4、了解原因和规律,减小误差,测量结果→真值

《电力系统自动化》课程教学资源（理论课程资料）数据采集处理_电力系统数据预处理_数字化保护采样数据处理方案

一、实验教学目标 物理化学与胶体化学实验的目的是加深理解物理化学与胶体化学基本原理和数学关系式，提高学生对 物理化学与胶体化学知识灵活运用的能力，其重点是向学生介绍物理化学与胶体化学实验的基本仪器和实 验技术，从而能够学会选择实验条件，使用科学仪器，根据所学原理并结合文献检索改进实验或自我设计 实验，其次是训练学生的观察实验现象正确记录数据，处理数据，分析实验结果的能力，培养严谨的科学 态度和实事求是的工作作风，提高独立工作能力。对实验数据进行敏锐的分析是本课程的难点

一、数据采集方式 二、地图数字化 三、地图数据处理 四、空间数据的压缩处理 五、属性数据输入

一、为什么要处理数据？ 二、误差分析与不确定度评定 三、不确定度的评定方法 四、作图与拟合 一、什么是医学物理实验？ 二、物理在医学研究与发展中的作用

第一节 概述 第二节 测量误差 第三节 有效数字及其运算规则 第四节 偶然误差的正态分布 第五节 有限数据的统计处理和t分布

1.1数据采集的意义与任 1.2数据采集系统的基本功能 1.3数据采集系统的结构形式 1.5数据处理的类型和任务

自然语言处理概述 自然语言处理的挑战 自然语言处理的应用 自然语言处理实战

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

建立数学模型是为了利用它有效地分析、解 决现实问题, 真实世界的背景不容忽视. 通过观察、测量等手段收集的数据来自于现 实世界, 带有我们关注的研究对象的大量信息. 数据作用于模型的形式：