現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析選講課程教學(xué)大綱

現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析選講課程教學(xué)大綱課程英文名稱：LecturesonSelectedContemporaryData

Analysis課程編號(hào)：0500500 學(xué)分： 3 學(xué)時(shí)： 48課程教學(xué)對(duì)象數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)學(xué)院信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè)本科生。課程性質(zhì)及教學(xué)目的課程性質(zhì)：專業(yè)選修。教學(xué)目的：隨著數(shù)字網(wǎng)絡(luò)的興起與廣泛應(yīng)用，眾多領(lǐng)域都產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。為了把大量數(shù)據(jù)作為信息，并轉(zhuǎn)化為知識(shí)付諸于應(yīng)用，需要研究現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析與推理的新途徑與新方法。本課程選講了模糊學(xué)習(xí)與模糊聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)擬合、遺傳算法與數(shù)據(jù)尋優(yōu)、時(shí)間序列分析與數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等部分內(nèi)容，闡明基本理論與方法，結(jié)合上機(jī)實(shí)驗(yàn)，為學(xué)生打開(kāi)認(rèn)識(shí)現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析的大門。對(duì)先修知識(shí)的要求數(shù)學(xué)軟件Sas，數(shù)學(xué)軟件MATLAB，C語(yǔ)言編程。課程的主要內(nèi)容、基本要求和學(xué)時(shí)分配建議（總學(xué)時(shí)數(shù):32）知識(shí)模塊知識(shí)點(diǎn)要求學(xué)時(shí)學(xué)習(xí)方式課外學(xué)習(xí)要求1、粗糙集與數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)粗糙集的基本理論和方法、研究現(xiàn)狀與期望；知識(shí)的約簡(jiǎn)；決策表的約簡(jiǎn)。C4課堂講授查閱搜集資料，完成課外題目2、支持向量機(jī)與數(shù)據(jù)分類回歸支持向量機(jī)；支持向量分類與回歸模型；B4課堂講授查閱搜集資料，完成課外題目3、模糊劃分與模糊聚類模糊劃分的準(zhǔn)則；模糊劃分的統(tǒng)計(jì)量；聚類方法。A6課堂講授查閱搜集資料，完成課外題目4、神經(jīng)計(jì)算與數(shù)據(jù)擬合數(shù)據(jù)擬合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法B6課堂講授查閱搜集資料，完成課外題目5、遺傳算法與數(shù)據(jù)尋優(yōu)遺傳算法的基本框架；遺傳算法的應(yīng)用研究。B4課堂講授查閱搜集資料，完成課外題目6、時(shí)間序列分析與數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)間序列的參數(shù)模型；時(shí)間序列的參數(shù)估計(jì)；時(shí)間序列的階次判定；時(shí)間序列的建模；時(shí)間序列的預(yù)測(cè)。A8課堂講授查閱搜集資料，完成課外題目建議使用教材及參考書(shū)1.建議使用教材不推薦教材。2.主要參考書(shū)吳今培,孫德山.現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2006.2劉惟一，李維華，岳昆.智能數(shù)據(jù)分析[M].北京:科學(xué)出版社,2007.范金城,梅長(zhǎng)林．?dāng)?shù)據(jù)分析[M].北京：科學(xué)出版社，2002.7課程考核方式期末考核方式為提交課程論文。平時(shí)成績(jī)依據(jù)到課情況和上機(jī)情況評(píng)定。總評(píng)成績(jī)=平時(shí)成績(jī)×30%+期末課程論文成績(jī)×70%。課內(nèi)實(shí)驗(yàn)（實(shí)訓(xùn)）環(huán)節(jié)及要求（總學(xué)時(shí)數(shù):16）序號(hào)實(shí)驗(yàn)（實(shí)訓(xùn)）項(xiàng)目實(shí)驗(yàn)（實(shí)訓(xùn)）內(nèi)容實(shí)驗(yàn)（實(shí)訓(xùn)）目的及要求學(xué)時(shí)1支持向量機(jī)的分類實(shí)驗(yàn)給定一組樣本數(shù)據(jù),采用SVC進(jìn)行分類熟悉matlab,sas或spss使用支持向量機(jī)的分類算法（B）22支持向量機(jī)的回歸分析給定一組樣本數(shù)據(jù),采用SVR進(jìn)行回歸擬合采用matlab,sas或spss支持向量回歸算法（B）23模糊聚類應(yīng)用（一）給定一組數(shù)據(jù)，進(jìn)行模糊聚類使用matlab,sas或spss進(jìn)行模糊聚類的算法（A）24模糊聚類應(yīng)用（二）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量的優(yōu)化調(diào)整，修改模型使用matlab,sas或spss進(jìn)行模糊聚類算法的優(yōu)化改進(jìn)（B）25神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合數(shù)據(jù)給定一組數(shù)據(jù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行擬合使用matlab,sas或spss進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)據(jù)擬合方法（B）26遺傳算法尋優(yōu)給定一非線性多元函數(shù)，計(jì)算最優(yōu)解。熟悉使用遺傳算法（matlab遺傳算法工具包或c語(yǔ)言程序）求解優(yōu)化問(wèn)題。（B）27時(shí)間序列方法建模（一）給定一組時(shí)間序列數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。掌握使用SAS軟件進(jìn)行時(shí)間序列建模（A