全国工程硕士专业学位教育指导委员会推荐教材：测量数据处理理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

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邱卫宁等著

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工程硕士
测量数据处理
数据分析
误差理论
统计方法
专业学位
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高等教育
科学研究
测量工程

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出版社：武汉大学出版社

ISBN：9787307062412

版次：1

商品编码：10158772

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-06-01

用纸：胶版纸

页数：192

字数：213000

正文语种：中文

具体描述

编辑推荐

　　《全国工程硕士专业学位教育指导委员会推荐教材·测量数据处理理论与方法》在内容和结构上进行了精心组织，重在应用，目标是使学生不仅具有扎实的理论基础，而且具有广阔的思路和较强的解决实际问题的能力。

内容简介

　　本书是面向测绘工程专业工程硕士的专业课教材，是作者近二十年研究的结晶。它系统地介绍了目前测量平差较为成熟的实用方法及研究热点。如秩亏模型的平差，滤波与配置模型的平差，回归模型的平差等，并对平差系统进行了可靠性分析，对平差模型的稳健性予以估计，具有良好的现实指导作用。本书在内容和结构上进行了精心组织，重在应用，目标是使学生不仅具有扎实的理论基础，而且具有广阔的思路和较强的解决实际问题的能力。测量数据处理相关课程，是测绘工程专业的重要理论和应用的系列课程。贯穿于本科生和研究生的整个学习阶段。我们针对学生学习的不同阶段，编写了测量平差系列教材。本教材的特点是注重系统性，强调实用性。保持前沿性。

内页插图

第一章测量平差概论
1.1 误差理论简述
1.2 平差模型综述
1.3 线性模型估计方法的分析与进展
1.4 本课程的主要内容

第二章秩亏自由网平差
2.1 概述
2.2 秩亏模型的平差准则
2.3 广义逆的计算
2.4 秩亏自由网平差
2.5 拟稳平差
2.6 自由网平差结果的相互转换
2.7 用于变形分析的自由网平差

第三章滤波与配置模型的平差
3.1 概述
3.2 最小二乘滤波与推估
3.3 协方差函数及其估计
3.4 最小二乘配置
3.5 卡尔曼滤波
3.6 卡尔曼滤波在测量中的应用

第四章平差系统可靠性分析
4.1 概述
4.2 残差理论与可靠性矩阵
4.3 评价可靠性指标的统计检验方法
4.4 平差系统的可靠性度量指标

第五章回归模型的平差
5.1 概述
5.2 线形回归模型
5.3 线形回归模型的统计分布和统计性质
5.4 回归模型正确性检验
5.5 预报值的标准差和区间估计
5.6 自回归模型
5.7 多项式拟合模型
5.8 整体最小二乘回归
5.9 半参数回归

第六章平差模型的稳健估计
6.1 概述
6.2 稳健估计原理
6.3 基于选权迭代法的稳健估计方法
6.4 几种常用的抗差最小二乘法
6.5 相关观测的稳健估计方法
6.6 稳健回归分析
6.7 稳健估计在GPS网平差中的应用

第七章几种特殊问题的估计方法
7.1 附加系统参数估计
7.2 随机模型的验后估计
7.3 岭估计和广义岭估计
7.4 主成分估计
7.5 非线形最小二乘估计
附录关键词与常用专业词汇英汉对照
参考文献

精彩书摘

　　第一章测量平差概论
　　1.4 本课程的主要内容
　　《测量数据处理理论与方法》着重介绍在测量数据处理领域中较为成熟的研究成果、实用平差方法及热点问题，课程内容的选取，主要考虑培养测绘工程工程硕士这一层次所必须掌握的平差理论知识的要求，具体内容为：
　　（1）偶然误差理论及经典平差方法——对误差理论和经典平差方法进行了概括，回顾学习现代测量平差方法所必须掌握的基础知识。

前言/序言

　　《测量数据处理理论与方法》是面向测绘工程专业工程硕士的专业课教材。
　　测量数据处理相关课程，是测绘工程专业的重要理论和应用的系列课程，贯穿于本科生和研究生的整个学习阶段。我们针对学生学习的不同阶段，编写了测量平差系列教材。《误差理论与测量平差基础》Ⅲ是测绘工程专业本科生的专业基础必修课教材；《高等测量平差》是针对测绘工程专业本科生高年级学习的专业必修课教材；《广义测量平差》是研究生学习阶段的通用教材；《测量数据处理理论与方法》的适用对象是测绘工程专业的工程硕士。
　　在本教材的编写上，我们根据测绘工程专业工程硕士的培养目标，从内容到结构都进行了精心的组织，将近二十年来研究的测量平差较为成熟的实用方法及研究热点编著成这本教材。课程内容着重应用，包括测绘生产中的应用和后续各专业课教学的需要，也考虑到培养研究生所必要的基础知识。课程目标是：使学生不仅具有扎实的理论基础，而且具有开阔的思路和较强的解决实际问题的能力。
　　本教材的特点是注重系统性，强调实用性，保持前沿性。在编写本教材时，充分考虑了工程硕士生来自于各测绘研究、生产单位，具有一定的实践经验等特点，知识的起点定位于学生已掌握了误差理论和测量平差的基础知识（如教材[1]、[4]、[5]中的基本内容）。从现代平差方法和工程应用角度出发，达到和在校硕士研究生所应掌握的数据处理理论同样的目标。在内容的安排上，有部分内容与我们所编的《高等测量平差》相同，这是因为我们考虑到《高等测量平差》是我院在进行课程改革后设置的课程，在我院本科生近几年的学习计划中实施，取得了很好的效果，但并不是其他院校都开设了这门课，而有些内容正是工程硕士生应掌握的。

精选前沿科技文献导读：探索信息科学与现代工程的交叉前沿本书旨在为广大工程技术人员、研究学者以及高等院校师生提供一个深入理解信息科学与现代工程技术深度融合的前沿视野。我们精心挑选了一系列具有里程碑意义的学术专著和应用型指南，这些资料不仅涵盖了基础理论的构建，更侧重于当前尖端技术在解决复杂工程问题中的实际应用。第一部分：大数据时代的计算范式与算法优化本部分重点聚焦于处理海量、高维、异构数据的计算方法论。我们收录的文献深入剖析了分布式计算框架（如新型MapReduce变体、流式处理架构）的底层机制，并着重探讨了如何针对特定工程场景（如大规模传感器网络数据融合、实时工业物联网监控）优化数据流的并行化处理效率。高维空间数据结构与索引技术：详细介绍了针对超大规模数据集的近似最近邻搜索（ANN）算法，包括基于局部敏感哈希（LSH）的改进版本、基于图结构的索引（如HNSW）的构建与优化策略。这些内容对于构建高性能的推荐系统、图像检索和模式识别系统至关重要。复杂网络分析与建模：涵盖了从经典图论到现代复杂网络科学的过渡。重点讨论了动态网络中的社群发现算法（如基于信息熵的划分方法、时间演化社区检测），以及在交通流预测、电网稳定性分析中应用网络拓扑特征的最新研究成果。内存计算与数据仓库演进：分析了非易失性内存技术（NVM）对传统数据库架构的颠覆性影响，并介绍了适用于实时OLAP查询的新型列式存储格式和查询优化器设计。第二部分：智能感知与决策支持系统本部分深入探讨了如何利用先进的机器学习、深度学习技术，结合多源异构的工程实时数据，构建高效、可靠的智能决策支持系统。深度学习模型的鲁棒性与可解释性（XAI）：针对工程应用中对模型稳定性和透明度的极高要求，本书精选了关于对抗性样本防御策略（如梯度掩码、输入空间扰动分析）的文献。同时，重点梳理了后验可解释性方法（如SHAP、LIME）在故障诊断和系统健康监测中的应用案例，帮助工程师理解“黑箱”模型的决策逻辑。时序数据建模与预测：关注于具有内在时间依赖性的工程信号处理。收录了循环神经网络（RNN）的变体（如GRU、LSTM）在设备寿命预测（Remaining Useful Life, RUL）中的精确建模方法。此外，探讨了Transformer架构在长序列依赖关系建模上的最新突破及其在环境气候预测中的潜力。联邦学习与边缘智能：鉴于工业数据隐私和传输带宽的限制，本部分系统介绍了联邦学习（Federated Learning）的聚合算法（如FedAvg的性能优化），以及如何将轻量化模型部署到资源受限的边缘设备上实现模型压缩与蒸馏。第三部分：现代控制理论与系统优化的前沿方向聚焦于将信息技术与经典控制理论相结合，以应对高度不确定性和非线性系统的挑战。先进自适应控制与鲁棒性设计：探讨了基于模型参考自适应控制（MRAC）的非线性系统辨识，以及如何通过$H_{infty}$控制方法设计具有严格性能保证的控制器。特别关注了在存在外部扰动和参数不确定性时，控制器增益的在线调整策略。最优控制与强化学习的融合（Optimal Control & RL）：这是当前控制领域的热点交叉点。文献详细阐述了基于模型预测控制（MPC）的求解器优化，以及如何利用深度Q网络（DQN）或近端策略优化（PPO）来求解高维、约束复杂的连续时间最优控制问题，尤其是在机器人路径规划和能源管理系统中的应用。系统辨识与参数估计的非线性方法：介绍了针对高度非线性的物理过程，采用扩展卡尔曼滤波（EKF）的非中心化扩展（如无迹卡尔曼滤波 UKF）以及粒子滤波（PF）在状态观测中的精度提升策略。第四部分：面向新兴工程领域的计算挑战本部分将视角投向对计算精度和仿真效率要求极高的特定工程领域。高性能计算（HPC）在仿真中的应用：探讨了大规模并行求解器（如基于有限元或有限体积法的并行化）的负载均衡技术，以及如何利用GPU加速来缩短计算流体力学（CFD）和结构动力学分析的迭代周期。数字孪生（Digital Twin）的数据驱动构建：分析了构建高保真数字孪生模型所需的多物理场耦合仿真技术，以及如何通过实时传感器数据驱动，利用数据同化技术对孪生模型的内部状态进行持续校正，确保其与物理实体的高度一致性。本书旨在通过这些精选的、具有深远影响力的文献集锦，引导读者超越传统的工程计算思维定式，掌握驱动未来工程创新的核心理论与技术工具。

用户评价

评分 ☆☆☆☆☆

作为一名长期从事工程项目管理的负责人，我一直关注如何提升项目数据分析的效率和准确性。这本书的出现，为我们提供了一个宝贵的学习资源。在实际项目中，我们经常会遇到各种各样的数据质量问题，例如传感器故障、环境干扰、人为失误等，这些都会导致测量数据出现偏差甚至错误。这本书系统地阐述了如何识别、量化和处理这些误差，并提供了多种实用的技术手段。我尤其赞赏书中关于“数据可视化”的章节，它强调了如何通过直观的图表来呈现数据，从而帮助我们快速发现规律、识别异常，并有效地与团队成员沟通分析结果。在项目决策过程中，准确的数据分析是至关重要的，这本书能够帮助我们构建更可靠的数据分析流程，从而降低项目风险，提高项目成功率。它不仅仅是一本技术书籍，更是提升项目管理水平的“催化剂”，让我能够更深入地洞察项目运行的内在规律。

评分 ☆☆☆☆☆

我是一名对统计学和数据分析抱有浓厚兴趣的在校本科生，这次有幸接触到这本推荐教材，感觉像是打开了一扇新的大门。虽然我之前的学习涉及一些基础的统计概念，但这本书将这些概念与工程测量这个具体领域结合起来，赋予了它们更强大的生命力。它不仅仅是在讲“如何处理数据”，更是在讲“如何理解数据背后的物理含义”。书中对“贝叶斯统计在测量数据处理中的应用”的介绍，尤其让我感到新颖和兴奋。这是一种非常强大的思维方式，能够让我们在信息不完全的情况下，不断更新对真实值的认知。它让我看到了统计学不仅仅是描述性的工具，更是推断和预测的利器。此外，书中对“卡尔曼滤波”的讲解，虽然一开始有些挑战，但随着深入学习，我逐渐领会到其在动态系统中的强大威力。这本书让我深刻理解到，测量数据的处理，并非简单的算术运算，而是一门融合了数学、统计学、计算机科学和工程学知识的综合性学科。它激发了我进一步探索数据科学在工程领域应用的决心。

评分 ☆☆☆☆☆

作为一个在工程实践中摸爬滚打了多年的工程师，我发现很多时候，理论知识和实际操作之间总会存在一层隔阂，而这本书恰好弥合了这一鸿沟。它没有停留在高高在上的理论层面，而是紧密结合工程实际，用大量生动具体的案例来讲解测量数据的处理。我印象深刻的是书中关于“异常值剔除”章节的论述，它不仅仅介绍了各种剔除方法，更重要的是分析了不同方法在不同场景下的适用性，以及不当剔除可能带来的负面影响。这让我意识到，数据处理并非机械的套用公式，而是需要结合工程经验进行审慎判断。书中对“数据融合”的讲解也让我受益匪浅，在很多复杂的工程监测项目中，往往需要整合来自不同传感器、不同测量方式的数据，如何科学有效地进行融合，最大化信息价值，这本书给出了非常系统的指导。它教会我如何从海量、异构的数据中提炼出最有用的信息，从而做出更明智的决策。这本书的价值，在于它能够将抽象的科学理论转化为工程师的“内功心法”，让我们在面对实际问题时，能够更加从容自信。

评分 ☆☆☆☆☆

在我多年的教育生涯中，接触过不少关于数据处理的教材，但这本书给我留下了与众不同的深刻印象。它在理论深度和实践广度上都达到了一个相当高的水平，但更难得的是，它能够用一种非常系统和清晰的方式将复杂的概念传递给读者。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导。书中对于“不确定性传播”的讲解，让我非常着迷，它揭示了测量过程中误差是如何层层累积，并最终影响到最终结果的可靠性。这对于培养学生严谨的科学态度至关重要。此外，书中对“逆问题”的探讨，也为解决许多工程难题提供了新的视角。它让我认识到，很多时候我们并不是直接测量目标，而是通过测量其他相关量来间接推断。这本书的价值在于，它能够帮助未来的工程师们建立起一套完整的、科学的数据思维体系，让他们在面对各种工程挑战时，都能够运用最恰当的方法来处理数据，最终实现精准的工程设计和可靠的工程应用。

评分 ☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于在工程领域深造的同学们来说，无疑是一场及时雨。作为一名正在攻读工程硕士的学生，我深切体会到在实际项目研究和工程应用中，如何准确、有效地处理海量测量数据是多么关键。这本书的出现，为我们提供了一个系统、严谨的学习框架。它不仅仅是简单罗列一些算法，更在于它深入浅出地阐述了这些方法背后的理论基础，让我们知其然，更知其所以然。我尤其欣赏书中对于不同测量误差来源的分析，以及针对这些误差如何进行建模和校正的详细论述。这对于我在毕业论文中处理实验数据，确保结果的可靠性，打下了坚实的基础。此外，书中对一些新兴的测量技术和数据处理方法也进行了探讨，这对于我们紧跟行业前沿，提升解决复杂工程问题的能力，具有重要的指导意义。很多时候，我们遇到的数据问题并非教科书上的标准模型，而是充满了各种不确定性和噪声，这本书恰恰能够引导我们从更深的层次去理解这些挑战，并提供切实可行的解决方案。它让我不再仅仅是数据的“使用者”，而是能够成为数据“背后的思想者”。

评分 ☆☆☆☆☆

经典。。

评分 ☆☆☆☆☆

跟摄影测量是一个系列的推荐啊

评分 ☆☆☆☆☆

就是速度好慢啊慢死了都开学了

评分 ☆☆☆☆☆

就是速度好慢啊慢死了都开学了

评分 ☆☆☆☆☆

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评分 ☆☆☆☆☆

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