第一节 空间数据的坐标变换 第二节 空间数据结构的转换 第三节 多源空间数据的融合 第四节 空间数据的压缩与综合 第五节 空间数据的内插方法 第六节 图幅数据边沿匹配处理

第一节 名词术语 第二节 监测数据的处理 第三节 环境监测的分析质量控制

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

坐标变换 图形编辑 拓扑关系的自动建立 图形裁减、合并与图幅接边 空间插值 数据压缩与光滑 空间数据格式转换

第一节 概述 第二节 测量误差 一、误差分类及产生原因 二、误差的表示方法 三、误差的传递 四、提高分析结果准确度的方法 第三节 有效数字及其运算规则 一、有效数字 二、有效数字的修约规则 三、有效数字的运算法则 第四节 偶然误差的正态分布 一、偶然误差的正态分布和标准正态分布 二、偶然误差的区间概率 第五节 有限数据的统计处理和t分布 一、正态分布与 t 分布区别 二、平均值的精密度和平均值的置信区间 三、显著性检验

• 分析化学的任务和作用 • 分析化学的内容 • 分析化学发展简史 • 分析化学的发展趋势 • 误差的基本概念 • 随机误差的正态分布 • 有限测定数据的统计处理 • 提高分析结果准确度的方法 • 有效数字及其运算规则

第一节 概述 第二节 测量误差 一、误差分类及产生原因 二、误差的表示方法 三、误差的传递 四、提高分析结果准确度的方法 第三节 有效数字及其运算规则 一、有效数字 二、有效数字的修约规则 三、有效数字的运算法则 第四节 偶然误差的正态分布 一、偶然误差的正态分布和标准正态分布 二、偶然误差的区间概率 第五节 有限数据的统计处理和t分布 一、正态分布与 t 分布区别 二、平均值的精密度和平均值的置信区间 三、显著性检验

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

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