1. 概述 2. 数字地面模型的概念与形式 3. 数字地面模型的数据获取

• 一、研究区简介 • 二、实验数据采集及预处理 • 三、反演物理模型 • 四、物理模型 • 五、实验步骤 • 六、实验结果 • 七、结果分析 • 八、存在的问题 • 九、主要参考文献

• 点云数据测绘与预处理 • 车身曲面表示方法 • 车身曲面拼接误差关系与减小误差方法 • 车身曲面光顺方法 • 车身曲面评价方法

模式识别的三大核心问题： •特征数据采集与预处理 •分类识别 •特征选择与提取 分类识别的正确率取决于对象的表示、训练学习和分类识别算法，我们在前面各章的介绍中详细讨论了第二方面的内容。本章介绍的特征提取与选择问题则是对象表示的一个关键问题

选用在生理位置上具有一定关联性的人耳和人脸作为研究对象,针对剧烈的姿态变化会造成融合信息大量缺损的问题,提出了一种基于核典型相关分析的多模态识别方法,利用标准化和中心化两种方法对原始数据集进行预处理,并用最近邻方法进行分类识别.实验结果表明,核典型相关分析方法可以有效地克服剧烈的姿态变化对人耳和人脸识别的影响,且与单生物特征相比,识别率显著提高

1. 掌握调查问卷的设计及制作。 2. 掌握调查数据的获取方法及数据的前期分析和预处理方法。 3. 面对获取统计数据，学会选择合适的方法，继而进行数据的描述性分析和推断性分析

第1章 引言 第2章 监督学习 第3章 无监督学习与预处理 第4章 数据表示与特征工程 第5章 模型评估与改进 第6章 算法链与管道 第7章 处理文本数据 第8章 全书总结

⚫ 第一节 数据的预处理 ⚫ 第二节 品质数据的整理与显示 ⚫ 第三节 数值型数据的整理与显示 ⚫ 第四节 统计表

绪论 统计与统计学 统计学的分科 统计学与其它学科关系 统计数据的搜集 数据的计量与类型 统计数据的来源 调查方案设计 统计数据的质量 统计数据整理和显示 数据的预处理 品质数据的整理与显示 数值型数据整理与显示 统计表 数据分布特征的测度 集中趋势的测度 离散和程度的测度 偏态和峰度的测度 时间序列分析 时间序列的对比分析 长期趋势分析 指数 指数编制的基本问题 加权指数 指数体系

数据处理流程:数据传输手簿输入数据加工数据预处理 基线解算——重复基线检验——同步环检验——异步环 检验(以上为当天应完成的任务)重测与补测—WGS -84中无约束平差网精度分析北京54/80/地方独立中 三维无约束平差三维约束平差—二维平差—成果报 告——技术总结