数学建模中的常用数据处理方法探讨开题报告

 2021-08-08 12:08

1. 研究目的与意义

数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。

数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。

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2. 国内外研究现状分析

邢丽的《一维插值算法在实际问题中的应用和比较》中通过分别介绍拉格朗日插值法、分段线性插值法和三次样条插值法的理论知识,再结合matlab数学软件编程工具,对机床加工零件问题进行研究。

针对上述三种插值方法得到的图像曲线进行比较,分析和判断哪条曲线最能反应实际问题中的关系。

贾明辉和华志强的《主成分分析数据处理方法探讨》总结出了应用主成分分析法做综合评价时数据无量纲化方法的选取和线性降维技术的改进会使第一主成分包含更多的原始数据的变异信息 ,因而降维效果更显著, 并且评价的稳定性也会有所提高, 这使评价模型更具科学性和实用性。

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3. 研究的基本内容与计划

(一)研究内容: 应用数据处理方法对实际问题进行处理,以及举例说明数据处理方法在若干领域中的应用。

通过参考文献,查找实际应用,举例分析数据处理方法的应用,并进行总结归纳。

(二)时间计划:1、查阅文献,了解相关动态,完成开题报告。

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4. 研究创新点

本文的特色与创新在于通过实例举证,说明数据处理方法在若干领域中的重要性。

以及数据处理常用方法的实际应用,使得人们能更加深入了解数据处理方法的用法,并且能在实际问题中灵活应用。

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