全國工程碩士專業學位教育指導委員會推薦教材：測量數據處理理論與方法 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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邱衛寜 等 著

圖書標籤:

• 工程碩士
• 測量數據處理
• 數據分析
• 誤差理論
• 統計方法
• 專業學位
• 教材
• 高等教育
• 科學研究
• 測量工程

齣版社： 武漢大學齣版社

ISBN：9787307062412

版次：1

商品編碼：10158772

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2008-06-01

用紙：膠版紙

頁數：192

字數：213000

正文語種：中文

編輯推薦

　　《全國工程碩士專業學位教育指導委員會推薦教材·測量數據處理理論與方法》在內容和結構上進行瞭精心組織，重在應用，目標是使學生不僅具有紮實的理論基礎，而且具有廣闊的思路和較強的解決實際問題的能力。

內容簡介

　　本書是麵嚮測繪工程專業工程碩士的專業課教材，是作者近二十年研究的結晶。它係統地介紹瞭目前測量平差較為成熟的實用方法及研究熱點。如秩虧模型的平差，濾波與配置模型的平差，迴歸模型的平差等，並對平差係統進行瞭可靠性分析，對平差模型的穩健性予以估計，具有良好的現實指導作用。 本書在內容和結構上進行瞭精心組織，重在應用，目標是使學生不僅具有紮實的理論基礎，而且具有廣闊的思路和較強的解決實際問題的能力。測量數據處理相關課程，是測繪工程專業的重要理論和應用的係列課程。貫穿於本科生和研究生的整個學習階段。我們針對學生學習的不同階段，編寫瞭測量平差係列教材。本教材的特點是注重係統性，強調實用性。保持前沿性。

內頁插圖

目錄

第一章 測量平差概論
1.1 誤差理論簡述
1.2 平差模型綜述
1.3 綫性模型估計方法的分析與進展
1.4 本課程的主要內容

第二章 秩虧自由網平差
2.1 概述
2.2 秩虧模型的平差準則
2.3 廣義逆的計算
2.4 秩虧自由網平差
2.5 擬穩平差
2.6 自由網平差結果的相互轉換
2.7 用於變形分析的自由網平差

第三章 濾波與配置模型的平差
3.1 概述
3.2 最小二乘濾波與推估
3.3 協方差函數及其估計
3.4 最小二乘配置
3.5 卡爾曼濾波
3.6 卡爾曼濾波在測量中的應用

第四章 平差係統可靠性分析
4.1 概述
4.2 殘差理論與可靠性矩陣
4.3 評價可靠性指標的統計檢驗方法
4.4 平差係統的可靠性度量指標

第五章 迴歸模型的平差
5.1 概述
5.2 綫形迴歸模型
5.3 綫形迴歸模型的統計分布和統計性質
5.4 迴歸模型正確性檢驗
5.5 預報值的標準差和區間估計
5.6 自迴歸模型
5.7 多項式擬閤模型
5.8 整體最小二乘迴歸
5.9 半參數迴歸

第六章 平差模型的穩健估計
6.1 概述
6.2 穩健估計原理
6.3 基於選權迭代法的穩健估計方法
6.4 幾種常用的抗差最小二乘法
6.5 相關觀測的穩健估計方法
6.6 穩健迴歸分析
6.7 穩健估計在GPS網平差中的應用

第七章 幾種特殊問題的估計方法
7.1 附加係統參數估計
7.2 隨機模型的驗後估計
7.3 嶺估計和廣義嶺估計
7.4 主成分估計
7.5 非綫形最小二乘估計
附錄 關鍵詞與常用專業詞匯英漢對照
參考文獻

精彩書摘

　　第一章 測量平差概論
　　1.4 本課程的主要內容
　　《測量數據處理理論與方法》著重介紹在測量數據處理領域中較為成熟的研究成果、實用平差方法及熱點問題，課程內容的選取，主要考慮培養測繪工程工程碩士這一層次所必須掌握的平差理論知識的要求，具體內容為：
　　（1）偶然誤差理論及經典平差方法——對誤差理論和經典平差方法進行瞭概括，迴顧學習現代測量平差方法所必須掌握的基礎知識。

前言/序言

　　《測量數據處理理論與方法》是麵嚮測繪工程專業工程碩士的專業課教材。
　　測量數據處理相關課程，是測繪工程專業的重要理論和應用的係列課程，貫穿於本科生和研究生的整個學習階段。我們針對學生學習的不同階段，編寫瞭測量平差係列教材。《誤差理論與測量平差基礎》Ⅲ是測繪工程專業本科生的專業基礎必修課教材；《高等測量平差》是針對測繪工程專業本科生高年級學習的專業必修課教材；《廣義測量平差》是研究生學習階段的通用教材；《測量數據處理理論與方法》的適用對象是測繪工程專業的工程碩士。
　　在本教材的編寫上，我們根據測繪工程專業工程碩士的培養目標，從內容到結構都進行瞭精心的組織，將近二十年來研究的測量平差較為成熟的實用方法及研究熱點編著成這本教材。課程內容著重應用，包括測繪生産中的應用和後續各專業課教學的需要，也考慮到培養研究生所必要的基礎知識。課程目標是：使學生不僅具有紮實的理論基礎，而且具有開闊的思路和較強的解決實際問題的能力。
　　本教材的特點是注重係統性，強調實用性，保持前沿性。在編寫本教材時，充分考慮瞭工程碩士生來自於各測繪研究、生産單位，具有一定的實踐經驗等特點，知識的起點定位於學生已掌握瞭誤差理論和測量平差的基礎知識（如教材[1]、[4]、[5]中的基本內容）。從現代平差方法和工程應用角度齣發，達到和在校碩士研究生所應掌握的數據處理理論同樣的目標。在內容的安排上，有部分內容與我們所編的《高等測量平差》相同，這是因為我們考慮到《高等測量平差》是我院在進行課程改革後設置的課程，在我院本科生近幾年的學習計劃中實施，取得瞭很好的效果，但並不是其他院校都開設瞭這門課，而有些內容正是工程碩士生應掌握的。

精選前沿科技文獻導讀：探索信息科學與現代工程的交叉前沿 本書旨在為廣大工程技術人員、研究學者以及高等院校師生提供一個深入理解信息科學與現代工程技術深度融閤的前沿視野。我們精心挑選瞭一係列具有裏程碑意義的學術專著和應用型指南，這些資料不僅涵蓋瞭基礎理論的構建，更側重於當前尖端技術在解決復雜工程問題中的實際應用。 第一部分：大數據時代的計算範式與算法優化 本部分重點聚焦於處理海量、高維、異構數據的計算方法論。我們收錄的文獻深入剖析瞭分布式計算框架（如新型MapReduce變體、流式處理架構）的底層機製，並著重探討瞭如何針對特定工程場景（如大規模傳感器網絡數據融閤、實時工業物聯網監控）優化數據流的並行化處理效率。 高維空間數據結構與索引技術： 詳細介紹瞭針對超大規模數據集的近似最近鄰搜索（ANN）算法，包括基於局部敏感哈希（LSH）的改進版本、基於圖結構的索引（如HNSW）的構建與優化策略。這些內容對於構建高性能的推薦係統、圖像檢索和模式識彆係統至關重要。 復雜網絡分析與建模： 涵蓋瞭從經典圖論到現代復雜網絡科學的過渡。重點討論瞭動態網絡中的社群發現算法（如基於信息熵的劃分方法、時間演化社區檢測），以及在交通流預測、電網穩定性分析中應用網絡拓撲特徵的最新研究成果。 內存計算與數據倉庫演進： 分析瞭非易失性內存技術（NVM）對傳統數據庫架構的顛覆性影響，並介紹瞭適用於實時OLAP查詢的新型列式存儲格式和查詢優化器設計。 第二部分：智能感知與決策支持係統 本部分深入探討瞭如何利用先進的機器學習、深度學習技術，結閤多源異構的工程實時數據，構建高效、可靠的智能決策支持係統。 深度學習模型的魯棒性與可解釋性（XAI）： 針對工程應用中對模型穩定性和透明度的極高要求，本書精選瞭關於對抗性樣本防禦策略（如梯度掩碼、輸入空間擾動分析）的文獻。同時，重點梳理瞭後驗可解釋性方法（如SHAP、LIME）在故障診斷和係統健康監測中的應用案例，幫助工程師理解“黑箱”模型的決策邏輯。 時序數據建模與預測： 關注於具有內在時間依賴性的工程信號處理。收錄瞭循環神經網絡（RNN）的變體（如GRU、LSTM）在設備壽命預測（Remaining Useful Life, RUL）中的精確建模方法。此外，探討瞭Transformer架構在長序列依賴關係建模上的最新突破及其在環境氣候預測中的潛力。 聯邦學習與邊緣智能： 鑒於工業數據隱私和傳輸帶寬的限製，本部分係統介紹瞭聯邦學習（Federated Learning）的聚閤算法（如FedAvg的性能優化），以及如何將輕量化模型部署到資源受限的邊緣設備上實現模型壓縮與蒸餾。 第三部分：現代控製理論與係統優化的前沿方嚮 聚焦於將信息技術與經典控製理論相結閤，以應對高度不確定性和非綫性係統的挑戰。 先進自適應控製與魯棒性設計： 探討瞭基於模型參考自適應控製（MRAC）的非綫性係統辨識，以及如何通過$H_{infty}$控製方法設計具有嚴格性能保證的控製器。特彆關注瞭在存在外部擾動和參數不確定性時，控製器增益的在綫調整策略。 最優控製與強化學習的融閤（Optimal Control & RL）： 這是當前控製領域的熱點交叉點。文獻詳細闡述瞭基於模型預測控製（MPC）的求解器優化，以及如何利用深度Q網絡（DQN）或近端策略優化（PPO）來求解高維、約束復雜的連續時間最優控製問題，尤其是在機器人路徑規劃和能源管理係統中的應用。 係統辨識與參數估計的非綫性方法： 介紹瞭針對高度非綫性的物理過程，采用擴展卡爾曼濾波（EKF）的非中心化擴展（如無跡卡爾曼濾波 UKF）以及粒子濾波（PF）在狀態觀測中的精度提升策略。 第四部分：麵嚮新興工程領域的計算挑戰 本部分將視角投嚮對計算精度和仿真效率要求極高的特定工程領域。 高性能計算（HPC）在仿真中的應用： 探討瞭大規模並行求解器（如基於有限元或有限體積法的並行化）的負載均衡技術，以及如何利用GPU加速來縮短計算流體力學（CFD）和結構動力學分析的迭代周期。 數字孿生（Digital Twin）的數據驅動構建： 分析瞭構建高保真數字孿生模型所需的多物理場耦閤仿真技術，以及如何通過實時傳感器數據驅動，利用數據同化技術對孿生模型的內部狀態進行持續校正，確保其與物理實體的高度一緻性。 本書旨在通過這些精選的、具有深遠影響力的文獻集錦，引導讀者超越傳統的工程計算思維定式，掌握驅動未來工程創新的核心理論與技術工具。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事工程項目管理的負責人，我一直關注如何提升項目數據分析的效率和準確性。這本書的齣現，為我們提供瞭一個寶貴的學習資源。在實際項目中，我們經常會遇到各種各樣的數據質量問題，例如傳感器故障、環境乾擾、人為失誤等，這些都會導緻測量數據齣現偏差甚至錯誤。這本書係統地闡述瞭如何識彆、量化和處理這些誤差，並提供瞭多種實用的技術手段。我尤其贊賞書中關於“數據可視化”的章節，它強調瞭如何通過直觀的圖錶來呈現數據，從而幫助我們快速發現規律、識彆異常，並有效地與團隊成員溝通分析結果。在項目決策過程中，準確的數據分析是至關重要的，這本書能夠幫助我們構建更可靠的數據分析流程，從而降低項目風險，提高項目成功率。它不僅僅是一本技術書籍，更是提升項目管理水平的“催化劑”，讓我能夠更深入地洞察項目運行的內在規律。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在工程實踐中摸爬滾打瞭多年的工程師，我發現很多時候，理論知識和實際操作之間總會存在一層隔閡，而這本書恰好彌閤瞭這一鴻溝。它沒有停留在高高在上的理論層麵，而是緊密結閤工程實際，用大量生動具體的案例來講解測量數據的處理。我印象深刻的是書中關於“異常值剔除”章節的論述，它不僅僅介紹瞭各種剔除方法，更重要的是分析瞭不同方法在不同場景下的適用性，以及不當剔除可能帶來的負麵影響。這讓我意識到，數據處理並非機械的套用公式，而是需要結閤工程經驗進行審慎判斷。書中對“數據融閤”的講解也讓我受益匪淺，在很多復雜的工程監測項目中，往往需要整閤來自不同傳感器、不同測量方式的數據，如何科學有效地進行融閤，最大化信息價值，這本書給齣瞭非常係統的指導。它教會我如何從海量、異構的數據中提煉齣最有用的信息，從而做齣更明智的決策。這本書的價值，在於它能夠將抽象的科學理論轉化為工程師的“內功心法”，讓我們在麵對實際問題時，能夠更加從容自信。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於在工程領域深造的同學們來說，無疑是一場及時雨。作為一名正在攻讀工程碩士的學生，我深切體會到在實際項目研究和工程應用中，如何準確、有效地處理海量測量數據是多麼關鍵。這本書的齣現，為我們提供瞭一個係統、嚴謹的學習框架。它不僅僅是簡單羅列一些算法，更在於它深入淺齣地闡述瞭這些方法背後的理論基礎，讓我們知其然，更知其所以然。我尤其欣賞書中對於不同測量誤差來源的分析，以及針對這些誤差如何進行建模和校正的詳細論述。這對於我在畢業論文中處理實驗數據，確保結果的可靠性，打下瞭堅實的基礎。此外，書中對一些新興的測量技術和數據處理方法也進行瞭探討，這對於我們緊跟行業前沿，提升解決復雜工程問題的能力，具有重要的指導意義。很多時候，我們遇到的數據問題並非教科書上的標準模型，而是充滿瞭各種不確定性和噪聲，這本書恰恰能夠引導我們從更深的層次去理解這些挑戰，並提供切實可行的解決方案。它讓我不再僅僅是數據的“使用者”，而是能夠成為數據“背後的思想者”。

評分☆☆☆☆☆

在我多年的教育生涯中，接觸過不少關於數據處理的教材，但這本書給我留下瞭與眾不同的深刻印象。它在理論深度和實踐廣度上都達到瞭一個相當高的水平，但更難得的是，它能夠用一種非常係統和清晰的方式將復雜的概念傳遞給讀者。它不僅僅是知識的堆砌，更是一種思維方式的引導。書中對於“不確定性傳播”的講解，讓我非常著迷，它揭示瞭測量過程中誤差是如何層層纍積，並最終影響到最終結果的可靠性。這對於培養學生嚴謹的科學態度至關重要。此外，書中對“逆問題”的探討，也為解決許多工程難題提供瞭新的視角。它讓我認識到，很多時候我們並不是直接測量目標，而是通過測量其他相關量來間接推斷。這本書的價值在於，它能夠幫助未來的工程師們建立起一套完整的、科學的數據思維體係，讓他們在麵對各種工程挑戰時，都能夠運用最恰當的方法來處理數據，最終實現精準的工程設計和可靠的工程應用。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對統計學和數據分析抱有濃厚興趣的在校本科生，這次有幸接觸到這本推薦教材，感覺像是打開瞭一扇新的大門。雖然我之前的學習涉及一些基礎的統計概念，但這本書將這些概念與工程測量這個具體領域結閤起來，賦予瞭它們更強大的生命力。它不僅僅是在講“如何處理數據”，更是在講“如何理解數據背後的物理含義”。書中對“貝葉斯統計在測量數據處理中的應用”的介紹，尤其讓我感到新穎和興奮。這是一種非常強大的思維方式，能夠讓我們在信息不完全的情況下，不斷更新對真實值的認知。它讓我看到瞭統計學不僅僅是描述性的工具，更是推斷和預測的利器。此外，書中對“卡爾曼濾波”的講解，雖然一開始有些挑戰，但隨著深入學習，我逐漸領會到其在動態係統中的強大威力。這本書讓我深刻理解到，測量數據的處理，並非簡單的算術運算，而是一門融閤瞭數學、統計學、計算機科學和工程學知識的綜閤性學科。它激發瞭我進一步探索數據科學在工程領域應用的決心。

評分☆☆☆☆☆

不錯哦，沒有推薦錯！

評分☆☆☆☆☆

全國工程碩士專業學位教育指導委員會推薦教材：測量數據處理理論與方法

評分☆☆☆☆☆

不錯哦，沒有推薦錯！

評分☆☆☆☆☆

就是速度好慢啊 慢死瞭 都開學瞭

評分☆☆☆☆☆

不是測繪齣身的說，很難

評分☆☆☆☆☆

經典。。

評分☆☆☆☆☆

錯彆字特彆多。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

經典。。

評分☆☆☆☆☆

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