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《近代測量數據處理與應用》是“十一五”國家級規劃教材。力圖涵蓋現代測量數據處理最常用的基本數據處理方法。其內容主要包括：近代數據處理發展概述、內涵及展望；數據處理中參數估計的幾種常用估計方法；秩虧自由網平差方法及其基準關系；針對不同類觀測值的驗後方差分量估計；觀測值中含有系統誤差的附加系統參數平差方法；處理粗差的數據探測與穩健估計法的原理與方法；針對隨機參數和動態數據的最小二乘配置與卡爾曼濾波；處理變量間相關關系的近代回歸分析等。
《近代測量數據處理與應用》可作為測繪工程專業本科生、研究生的教材，也可作為從事數據處理相關專業人員的參考書。
《近代測量數據處理與應用》可作為測繪工程專業本科生、研究生的教材，也可作為從事數據處理相關專業人員的參考書。
名人/編輯推薦
《近代測量數據處理與應用》是普通高等教育“十一五”國家級規劃教材之一。
目次
第1章 近代數據處理發展概論
1.1 數據處理與測量誤差
1.2 最小二乘與經典平差模型
1.3 近代測量數據處理進展
1.4 近代數據處理發展展望
第2章 參數估計方法
2.1 概述
2.2 極大似然估計
2.3 最小二乘估計
2.4 極大驗後估計
2.5 最小方差估計
2.6 線性最小方差估計
2.7 廣義測量平差原理
第3章 秩虧自由網平差
3.1 概述
3.2 普通秩虧網乎差
3.3 擬穩平差
3.4 加權秩虧自由網平差
3.5 自由網平差的基準
3.6 自由網平差結果的相互轉換
第4章 驗後方差分量估計
4.1 概述
4.2 定權誤差對數據處理結果的影響
4.3 赫爾默特方差分量估計
4.4 最小范數二次無偏估計
第5章 附加系統參數平差及有偏估計
5.1 概述
5.2 附加系統參數的平差
5.3 精度與準確度
5.4 附加系統參數的統計檢驗
5.5 有偏估計
第6章 數據探測和穩健估計
6.1 概述
6.2 多余觀測與可靠性
6.3 可靠性理論與數據探測法
6.4 多維粗差的估計和假設檢驗
6.5 穩健估計
第7章 最小二乘配置與卡爾曼濾波
7.1 概述
7.2 最小二乘配置的原理
7.3 協方差函數及其估計
7.4 最小二乘配置在GPS高程擬合中的應用
7.5 卡爾曼濾波
7.6 卡爾曼濾波的應用實例
第8章 近代回歸分析
8.1 概述
8.2 回歸分析的數學模型
8.3 回歸模型的參數估計和假設檢驗
8.4 半參數回歸
8.5 整體最小二乘回歸簡述
參考文獻
1.1 數據處理與測量誤差
1.2 最小二乘與經典平差模型
1.3 近代測量數據處理進展
1.4 近代數據處理發展展望
第2章 參數估計方法
2.1 概述
2.2 極大似然估計
2.3 最小二乘估計
2.4 極大驗後估計
2.5 最小方差估計
2.6 線性最小方差估計
2.7 廣義測量平差原理
第3章 秩虧自由網平差
3.1 概述
3.2 普通秩虧網乎差
3.3 擬穩平差
3.4 加權秩虧自由網平差
3.5 自由網平差的基準
3.6 自由網平差結果的相互轉換
第4章 驗後方差分量估計
4.1 概述
4.2 定權誤差對數據處理結果的影響
4.3 赫爾默特方差分量估計
4.4 最小范數二次無偏估計
第5章 附加系統參數平差及有偏估計
5.1 概述
5.2 附加系統參數的平差
5.3 精度與準確度
5.4 附加系統參數的統計檢驗
5.5 有偏估計
第6章 數據探測和穩健估計
6.1 概述
6.2 多余觀測與可靠性
6.3 可靠性理論與數據探測法
6.4 多維粗差的估計和假設檢驗
6.5 穩健估計
第7章 最小二乘配置與卡爾曼濾波
7.1 概述
7.2 最小二乘配置的原理
7.3 協方差函數及其估計
7.4 最小二乘配置在GPS高程擬合中的應用
7.5 卡爾曼濾波
7.6 卡爾曼濾波的應用實例
第8章 近代回歸分析
8.1 概述
8.2 回歸分析的數學模型
8.3 回歸模型的參數估計和假設檢驗
8.4 半參數回歸
8.5 整體最小二乘回歸簡述
參考文獻
書摘/試閱
1.1 數據處理與測量誤差
隨著計算機技術、傳感器技術、通信技術以及網絡技術的快速發展，當今世界已進入以信息技術為主要標志的信息化時代。數字信息采集與獲取、數字傳輸、數據處理與存儲、信息提取與分析以及信息發布等技術組合構成一個完整的信息鏈，而其中的數據處理貫穿整個信息化的過程，在其中起著確保信息正確獲取、提煉、分析與評價的關鍵作用。任何數據信息只有通過相應的數據處理和分析，才能最優地滿足各類用戶的需要。數據處理主要包含如下四個方面的內涵：
（1）現實世界的模型化。研究現實世界的本質、內在聯系與特征，采用正確的數字化方法并建立相應的數學模型來正確描述現實世界。
（2）模型的最優化方法與準則。研究如何基于數學模型再現現實世界模型。針對不同的數學模型，選擇合適的最優化準則及其解算的正反演算法和參數估計方法，研究采集數據及其所估計參數具有的統計性質。
（3）信息質量控制與評價。研究、分析數據的誤差統計規律，建立誤差理論和處理方法，其內容包括數據的誤差分布、精度指標、誤差估計、檢驗與控制，以及數據的可靠性理論與質量控制，由此實現對數據質量的控制和精度與可靠性評價。
（4）數據挖掘。研究如何從大量的、有噪聲的、模糊的隨機數據中發現和提取隱含在其中的有用的信息和知識的過程。數據挖掘涉及多學科技術的集成，包括數據庫技術、統計、機器學習、高性能計算、模式識別、神經網絡、數據可視化、信息提取、圖像與信號處理和空間數據分析。
測量數據來源于地球空間及其有關的信息。數據采集手段是現代化的對地觀測技術，包括以智能化全站儀、三維地面激光掃描儀為代表的地對地觀測，以攝影測量、激光雷達遙感和全球導航定位系統為代表的空對地觀測和衛星測量技術。測量數據的特點是多手段、多分辨率和多時態等，而且數據獲取方式是自動化和實時化。
隨著計算機技術、傳感器技術、通信技術以及網絡技術的快速發展，當今世界已進入以信息技術為主要標志的信息化時代。數字信息采集與獲取、數字傳輸、數據處理與存儲、信息提取與分析以及信息發布等技術組合構成一個完整的信息鏈，而其中的數據處理貫穿整個信息化的過程，在其中起著確保信息正確獲取、提煉、分析與評價的關鍵作用。任何數據信息只有通過相應的數據處理和分析，才能最優地滿足各類用戶的需要。數據處理主要包含如下四個方面的內涵：
（1）現實世界的模型化。研究現實世界的本質、內在聯系與特征，采用正確的數字化方法并建立相應的數學模型來正確描述現實世界。
（2）模型的最優化方法與準則。研究如何基于數學模型再現現實世界模型。針對不同的數學模型，選擇合適的最優化準則及其解算的正反演算法和參數估計方法，研究采集數據及其所估計參數具有的統計性質。
（3）信息質量控制與評價。研究、分析數據的誤差統計規律，建立誤差理論和處理方法，其內容包括數據的誤差分布、精度指標、誤差估計、檢驗與控制，以及數據的可靠性理論與質量控制，由此實現對數據質量的控制和精度與可靠性評價。
（4）數據挖掘。研究如何從大量的、有噪聲的、模糊的隨機數據中發現和提取隱含在其中的有用的信息和知識的過程。數據挖掘涉及多學科技術的集成，包括數據庫技術、統計、機器學習、高性能計算、模式識別、神經網絡、數據可視化、信息提取、圖像與信號處理和空間數據分析。
測量數據來源于地球空間及其有關的信息。數據采集手段是現代化的對地觀測技術，包括以智能化全站儀、三維地面激光掃描儀為代表的地對地觀測，以攝影測量、激光雷達遙感和全球導航定位系統為代表的空對地觀測和衛星測量技術。測量數據的特點是多手段、多分辨率和多時態等，而且數據獲取方式是自動化和實時化。
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