控制学科前沿讲座心得

第一篇：控制学科前沿讲座心得

控制学科前沿讲座学习心得

本学期学院为我们开设了控制学科前沿讲座，通过对本门功课的学习，我们对自动化专业有了更深的了解，对专业的学习有了更明确的目标和方向。同时也坚定了我们为祖国控制学科发展而奉献的决心。

控制科学与工程是一个覆盖面宽、层次跨度大的一级学科，它由控制理论与 控制工程、模式识别与智能系统、系统工程、制导·导航与控制、检测技术与自动化装置五个二级学科组成。控制科学是以控制论、信息论、系统论为其方法论基础的，因此它首先是一门科学，它研究的是人们实现有目的行为的一般原理和方法，在这个意义上，控制科学对于人们认识自然、改造自然具有普遍的意义，控制科学的精髓是它的概念和方法，特别是作为其核心的模型、控制、反馈、优化等概念和方法。控制工程是控制论一般原理在工程系统中的具体体现，因此必须从工程系统的角度进行技术的集成，必然涉及到各行各业的技术和工艺背景。所以，控制工程从来就不是控制学科的专利，它应该也必须在与各工程领域的结合和各种相关技术的集成中得到发展。控制科学与工程作为一门通用的技术学科，这一学科包含的内容软硬俱全，软可以软到控制数学，在抽象层面上以数学和逻辑为工具研究控制系统的一般规律，硬可以硬到到完全与硬件打交道，用元器件、集成电路搭建控制器与传感器和执行机构组合成一个实实在在的控制系统。

“自动化”顾名思义是指实现过程或系统的自动运行，但它比用机械取代人的肢体劳动即机械化有着更深更广的含义，其核心就是用控制论、系统论和信息论的思想去实现有目的的行为的过程。“信息化” 提出在60年代，它是培养、发展以计算机为主的智能化工具为代表的新生产力，并使之造福于社会的历史过程。信息资源是信息化的基础，开发利用信息资源是信息化的核心。“自动化”与“信息化”并不是同一回事，但是，两者既有联系，也有区别与特点。“自动化”与“信息化”两者的联系是：研究工作的时代相同，研究工作的理论基础相似，研究工作的基本工具相同，研究问题的领域交融。两者的区别是,首先，研究的对象明显不同。其次，研究“自动化”与“信息化” 两者的科学技术界的出发点不同，角度不同。再次，内涵与特点不同。“自动化” 信息化”双方既互为依托，同时也相互促进。信息时代里 “自动化”与“信息化”双方既互为依托，同时也相互促进。信息时代里，自动化就成了在机械化时代自动化的基础上的信息时代的自动化。在计算机用 于自动化之前，自动化的功能目标是以省力为目的，代替人的体力劳动。随着计算机和信息技术的发展，计算机和信息技术作为自动化技术的重要手段，自动化的视野大大扩展，自动化的功能目标不再仅仅是代替人的体力，而且可以代替人的部分脑力劳动。目前，国际上很多著名的工业自动化企业(厂商)纷至沓来，将他们信息技术用于企业产品设计、制造、管理和销售的全过程，以 提高企业在“全球化”的形势之下的市场应变能力和竞争能力。工业控制自动化技术正在向智能化、网络化和集成化方向发展。因此，从提高企业自动化系统工作层次的角度看，信息化的确是促进了自动化的提高，而且可以说，信息化是更高层次的自动化。

随着科技的发展和时代的进步，智能化深入人心，“物联网”的概念也随即产生。顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。“物联网”是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。其核心就是通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程的声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。因此，物联网的实现对“自动化”与“信息化”提出了更高的要求，也体现了两者结合的重要性。纵观20世纪人类有许多的大发现和大发明，而21世纪人类也必将有更大更新的大发现和大发明。我学院正在紧跟时代的步伐，考虑如何在科技与经济高速发展的21世纪将学院提高到一个更高的档次，于是物联网工程学院便诞生了！但是，现今物联网技术还没有发展成熟,还有很大的提升空间，我们难得的与西方发达国家站在同一起跑线上，所以，我们要抓住机遇赶超西方发达国家，让祖国的控制学科位于世界一流之列。同时，作为一名大学生，我一定要好好学习专业知识，为祖国控制学科的发展贡献一份微薄力量。

过控

0403

廖卫平

第二篇：控制学科前沿讲座

控制学科前沿

班 级：

姓 名：

学 号：

日 期：

讲座学习小结

2013年5月2号 本学期学院为我们开设了控制学科前沿讲座，主讲老师是大家慕名已久的杨慧中老师，总的来说，通过对这门课或者说是讲座的学习，我对自动化这个专业的一些问题有了更深的了解，让我对专业的学习有了明确的方向和目标。以下本人选取一个方面进行学习小结。选题：

以地铁工程项目为例，描述其中涉及到哪些控制的理论和技术。

摘要:地铁工程项目管理是一个大系统,具有规模大、实施过程复杂的特点。项目计划的科学化与项目控制的有效性显得尤为重要。文章就地铁工程项目计划与控制的实践进行讨论和研究,阐述了地铁工程项目的计划与控制要点,从实践中去丰富项目管理的思想和方法。

关键词:地铁工程 项目管理 项目计划 项目控制

0 引言

地铁工程是一项庞大而繁杂的系统工程,具有工程技术含量高、施工难度大、组织管理复杂等特点。因此,地铁工程的施工单位一般都是在工期紧、任务重、矛盾多、压力大的情况下进行项目管理。而施工单位几乎全都是国家特大型施工总承包单位,过去对大型项目的施工和管理具有丰富的经验。但随着市场机制的转变,建筑业和基本建设管理体制改革的不断深化,大型施工单位的生产方式和组织结构必须进行深刻的变革,必须运用科学的项目管理体系,使管理水平更上一个台阶,做到更加科学化和规范化。实事求是地说,目前国内在建的一些地铁工程项目中,相当一部分施工企业离项目管理的标准差距还较大,管理模式陈旧,缺少创新,表现为效率低下,执行力微弱。特别是项目的计划与控制技术,更是缺少科学的手段和方法。这样便很难生产出优质的产品,无法满足经济增长的要求。现就地铁工程中的项目计划与控制技术进行讨论和研究。1 地铁工程项目的特点

1.1 地铁工程项目具有系统性

地铁工程项目是一个大系统[1]。项目的系统性主要表现在项目范围的系统性、项目目标的系统性和项目实施过程的系统性。其项目管理首先是管理系统的运行,体现项目管理的科学理论,应以系统论、控制论和信息论为基础,并细化到项目实施的组织、计划、指挥、控制和协调的有效性上来。因此,地铁工程的项目管理活动要建立系统观念,运用系统方法进行系统管理。1.2 地铁工程项目具有一次性

地铁工程项目和其它大多数建设项目一样,从项目的实施开始到最终产品完成之间,不会产生完全相同的任务,也不容许重复,更不允许推倒重来。这也给地铁工程项目管理带来了较大的风险。只有充分认识这一特点,才能有针对性地根据项目的特殊情况和要求进行科学、有效地管理,以保证地铁工程的一次成功。1.3 地铁工程项目的空间固定性

地铁工程项目具有空间固定性。规划与设计的线路与地点一旦敲定,项目实施过程不管遇到什么障碍和阻力,均不会轻易改动。因为一个站台点的改动,牵一发而动全身,投资额将会成倍增加。那么对项目管理的要求更为严格,不管多大困难均要进行克服,确保按计划完成工作量,严格进行过程控制达到目标。1.4 地铁工程项目具有高投资性 地铁工程项目均是投资额巨大的项目,少则几十亿,多则过百亿。这就要求项目建设只能成功、不能失败,否则将带来严重后果,对地方或城市的经济发展带来巨大影响。

1.5 地铁工程项目具有较长的周期性

地铁工程项目由于规模大、工作量繁多、技术复杂、专业面宽。因此,其项目的周期也较长,从开工到运行一般需要3~5年时间,要求项目管理者在进行管理时具有长期作业的意识,计划应周详,过程控制应严谨,能承上启下。2 地铁工程项目计划

根据以上地铁工程项目各特点。施工企业应制订详细的工程项目的施工计划。2.1 地铁工程项目计划制订的必要性

项目管理的首要目标是制订一个构思良好的项目计划[2]。对于地铁工程,特别是在作出影响项目整个过程的主要决策的初始阶段,由于项目管理非同于作业,它很少具备重复性,它是一个创造性的过程。项目早期的不确定性很大,所以项目计划必须逐步展开和不断修正,这又取决于能否适当地对计划的执行情况作出反馈和进行控制。一个完善的项目计划可以将失败概率降至最低,将风险控制在一个合理的水平之上,还可以最大限度地保证在预期的时限内达到预期的效果。2.2 地铁工程项目计划制订时应考虑的因素 1)项目计划应具有可调性。即在制订进度计划时必须留有一定的余地。必须充分考虑到项目实施过程中的交叉,尽量避免冲突和干涉。能够根据预测到的变化和实际存在的差异,及时作出调整。

2)项目计划应具有创造性。充分发挥与利用想象力和抽象思维的能力,对分包商和业主进行充分的了解和掌握,通过创造性地管理和协调,满足项目发展的需要。

3)项目计划应具有分析性。以项目为核心,研究其内外部的各种因素,及时发现各种不利及有利因素。确定各种变量和分析不确定的原因。

4)项目计划应具有响应性。项目计划要以工程小组为核心,注意并行小组之间项目计划的协调。能及时地对项目实施过程中存在的问题作出快速反应,确定问题所在,提供计划的多种可行方案。

2.3 地铁工程项目WBS(WorkBreakdownStructure)为方便制订完善的网络计划,必须对项目工作进行分解[1]。地铁项目工作分解结构举例如图1。地铁工程的项目控制

3.1 地铁工程项目控制的涵义

所谓控制就是为了保证系统按预期目标运行,对系统的运行状态和输出进行连续的跟踪观测[3],并将观测结果与预期目标加以比较,如有偏差,及时分析偏差原因并加以纠正的过程,所以说项目的控制过程是极其复杂的。项目控制示意图见图2。

3.2 地铁工程项目控制的内容、目标及依据

地铁工程项目的控制内容绝不是简单的动力学上所说的控制,它需要许多不同的变量表示项目不同的状态形式。地铁工程项目往往有好多项作业同时进行,它的形态是多维的,其变量较难量测。同时由于地铁工程自身的特点及高度的社会影响力,除了要求地铁工程项目管理要超出常规的质量、进度、成本三大基本目标与任务外,还应增加安全控制和合同控制两大基本任务,即地铁工程施工项目管理需完成五大主要任务:进度控制、成本控制、质量控制、安全控制、合同控制。具体描述见表1。

3.3 地铁工程项目控制主要方法 1)会议制度。项目开始后,为了有效地控制项目,地铁指挥部会在各个重要的时间节点召开关键会议。会议的主要内容是总结上一阶段工作、分析问题、提出建议和要求。关键会议也是协调不同学科、不同工作小组、承包商和供应商之间的工作任务的重要手段。项目部还可利用此会议请求相关单位为项目解决一些靠自身无法解决的问题。这种会议是项目控制系统的润滑剂,同时项目部自己内部的各种例会也极为重要。

2)信息文件控制制度。加强信息文件管理也是项目控制的一项重要方法,如重要问题讨论的书面材料、专家论证会会议资料、所有的会议记录、完善的文件档案、文件的分发制度等。3)外联工作的重要性。传统的项目管理中,几乎不存在外联问题,但地铁工程大部分位于市区,作为岩土工程施工,将不可避免地引起环境工程地质问题,其表现为房屋和道路的变形或损坏,由此引起的纠纷和突发事件此起彼伏,修复、赔偿等问题的处理情况也严重影响项目的施工节点。因此,加强外联工作,消除和减少项目的外因影响已成为项目控制的又一种方法。结论

1)地铁工程作为大型工程项目,项目计划与项目控制是该工程项目管理的重要内容。在对项目进行科学的计划条件下,对实施过程进行自始至终的、随时随地的和全面的控制是确保项目成功的关键。

2)项目计划与项目控制的关系体现在计划控制中。它们之间存在着一种紧密的关系,计划实现的保障是由控制来承担的;同时它们还是彼此互为条件的,即没有控制的计划是毫无意义的,而没有计划的控制则是无法实现的。

3)对于地铁工程项目,必须重视项目计划和项目控制的实践性,真正地去完善项目管理行为。地铁工程项目中新的问题和事件层出不穷,一些传统的项目管理模式已经很难凑效。因此,要求在地铁工程项目管理实践中还要进一步丰富项目管理知识体系,以便更快提高项目管理水平,创造更为优质的产品。

参考文献

[1]卢向南.项目计划与控制[M].北京:机械工业出版社,2007.[2]朱宏亮.项目进度管理[M].北京:清华大学出版社,2002.[3]刘伊生.建设项目管理[M].北京:北方交通大学出版社,2001.

第三篇：学科前沿讲座心得

学科前沿讲座心得

08营销一班

汤申萍

0806100117 在科学技术和信息技术的带动下，经济全球化的进程逐步加快，企业面临的竞争已演变为价值链与价值链之间的竞争，为了提高供应链管理对我绩效，要做到拥有高效运行机制的同时建立一个科学合理的供应链及其管理系统。因此，供应链优化势在必行。

今天企业面临的最大挑战之一，就是要对从未有过的需求变数做出快速的反应。很多原因导致了产品和技术的生命周期缩短，企业间的竞争压力也导致产品的频繁变化。为了应对这个挑战，企业需要集中力量做到比以前更敏捷，以便在更短的时间内对产量和种类的变化做出反应。一条快速的供应链能够是企业更加快速的发展。

供应链的定义是：供应链是围绕核心企业，将供应商、制造商、分销商、零售商，直至最终客户连成一个整体的功能网链结构，通过对信息流、物流，资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中。供应链管理的基本概念使供应商、制造商、分销商、零售商和最终 用户形成整体的功能网链；包括所有加盟企业（节点企业）；从原材料供应开始，直至最终产品；通过供应商到用户的物料链、信息链和资金链，实现增值链，即使相关企业都有收益（多赢）。

首先，供应链管理把产品在满足客户需求的过程中对成本有影响的各个成员单位都考虑在内了，包括从原材料供应商、制造商到仓库再经过配送中心到渠道商。不过，实际上在供应链分析中，有必要考虑供应商的供应商以及顾客的顾客，因为它们对供应链的业绩也是有影响的。

其次，供应链管理的目的在于追求整个供应链的整体效率和整个系统费用的有效性，总是力图使系统总成本降至最低。因此，供应链管理的重点不在于简单地使某个供应链成员的运输成本达到最小或减少库存，而在于通过采用系统方法来协调供应链成员以使整个供应链总成本最低，使整个供应链系统处于最流畅的运作中。

第三，供应链管理是围绕把供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道商有机结合成一体这个问题来展开的，因此它包括企业许多层次上的活动，包括战略层次、战术层次和作业层次等。

尽管在实际的物流管理中，只有通过供应链的有机整合，企业才能显著地降低成本和提高服务水平，但是在实践中供应链的整合是非常困难的，这是因为：首先，供应链中的不同成员存在着不同的、相互冲突的目标。比如，供应商一般希望制造商进行稳定数量的大量采购，而交货期可以灵活变动；与供应商愿望相反，尽管大多数制造商愿意实施长期生产运转，但它们必须顾及顾客的需求及其变化并作出积极响应，这就要求制造商灵活地选择采购策略。因此，供应商的目标与制造商追求灵活性的目标之间就不可避免地存在矛盾。

供应链是一个动态的系统，随时间而不断地变化。事实上，不仅顾客需求和供应商能力随时间而变化，而且供应链成员之间的关系也会随时间而变化。比如，随着顾客购买力的提高，供应商和制造商均面临着更大的压力来生产更多品种更具个性化的高质量产品，进而最终生产定制化的产品。

在听讲座的时候老师讲得很认真，我也带着解决以下五个问题尝试着学习。包括物流管理与供应链管理的关系处理，物流企业和生产制造企业物流的视觉差异、物流管理战略和战术问题的区分与协调、反映物流领域的最新研究与实践成果及理论性与实用性相合共五个问题。

学习的过程可以分为两个阶段，一从被动地听老师授课，起初就觉得讲座理论性太强，而可感性又不高，难以更好的理解书中的理论，没法更好地学习知识点，二对课本上所提到的案例加上老师的讲解后，案例具体的指出存在的相关问题，并提出的对应的解决措施，我对课程理论的学习进入了半知半解的状态，有了一定的认识、了解、感悟，通过听讲座我对书本的理论又有了进一步的认识，可感悟有了进一步的提升。对比自己本学期所学到的知识及能力，感觉自己再具体提出相关解决措施的时候，没办法更好的调研、分析，得出解决的方案，理论与实际的两者结合不够，没办法列出更为具体且行的方式以解决问题，提出方案的可操作性都有待提升。

自己学习方面的转变由只是老师讲解，转变到了自己主动去了解、学习。通过自己上网下载相关案例，学习更多的东西。这就是我这学期有学习进步的地方。

不足之处：由于是第一次听这一类的讲座，自己没办法去了解到哪些途径与方法能够更好的解决我们的问题。通过本学期的学习，我明显的感觉到了，在看待问题，分析、解决具体问题方面的能力，明显不足，心态上有些急切，很想学习相关方面的具体解决问题的知识，进一步提升自己。

在进一步学习的方面，我希望老师能再强化学生在这方面的意识，旨在合适的时候指出学生的不足和问题，让学生更好的意识到问题，有何途径去更好的解决问题，灌输树立学生们树立这方面的意识或习惯。

学生和老师的沟通不足，导致学生上课没办法更好的与老师所讲解的内容，能有知识。思想或思维上的碰撞，擦出思维碰撞的火花。在讲座之前，老师能先提前跟下节课有关的案例，课后让学生更好的在课前提出相关的问题，讲座上引导学生更好的在课前思考提出相关的问题，讲座上引导学生广泛地参与到思考与讨论中出现了什么问题，为什么会出现问题，怎么去解决问题，为什么要这么去解决问题，如何具体的提出相关可行具体的方案去落实。这样子就能更好地让学生对理论与运用有更深地认识了。

通过这次讲座我不仅学习到了专业知识，也使得我的视野更开阔了，学习能力也提高了。我觉得这是我踏上社会之前收获的一笔财富。

第四篇：学科前沿讲座心得

学科前沿讲座—数据挖掘

近年来，大数据、云计算等非常火热。听了老师所讲的关于《数据挖掘》这块的相关知识讲解，颇有感受。下面就是我听过讲座之后以及查阅资料之后，对数据挖掘的一些认识。

随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多，而数据挖掘就是在这样的背景下产生的。简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”出潜在的、有价值的知识、模型或者规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等方面的技术。

在听讲座时，老师主要讲解了一下数据挖掘中的有关关联规则、聚类、分类的方法以及相关的算法。老师在讲关联规则时，提到了关于“尿布与啤酒”的故事。一般，按照我们常规思维，这两种东西根本就是两个毫无关联的商品，但是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘之后，却可以寻求到这一有价值的规律。从一定程度上可以表明数据挖掘技术的巨大价值。

另外还讲到了关联规则算法---Apriori算法。Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规则。其中，Apriori算法具有这样一条性质：任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。因为假如P(I)< 最小支持度阈值，当有元素A添加到I中时，结果项集（A∩I）不可能比I出现次数更多。因此A∩I也不是频繁的。

说到数据挖掘，应该了解数据挖掘包含哪些步骤？第一，要确定研究对象，这是数据挖掘的重要一步。数据挖掘的最后结是不可预测的，但是要探索的问题是很明确的。第二，数据准备阶段。具体包含以下步骤：

1)数据的选择，即搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据

2)数据的预处理，即研究诗句的质量，为进一步分析做准备，并确定将要进行的挖掘操作的种类

3)数据的转换，将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，能否建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。

第三，数据挖掘阶段。即对经过预处理的数据进行挖掘，包括分析和预测，关联分析以及聚类分析相关算法等。第四，结果分析阶段，解释并对结果进行评估，通常使用到可视化技术。第五，知识的同化，将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去，从而得到有价值的信息。

通过上网查询资料，了解到数据挖掘有一下七种常用方法：

① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别，使用到KNN算法。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。使用到 K-means算法。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。数据挖掘是一种决策支持过程，它通过高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。这对于一个企业的发展十分重要。

通过听此次学科前沿讲座以及查阅相关资料，对数据挖掘有了一个较为全面的了解。在这个信息化时代，数据挖掘技术是一个发展很迅速的领域，随着数据挖掘技术在各个领域的发展和应用，未来会有很多人投入到数据挖掘技术的学习和研究中来。对我来说，作为一个计算机专业的人，数据挖掘也是我继续关注和学习的一个领域，现在应该学习更多相关的知识，为将来打好基础。

第五篇：学科前沿讲座 心得

学科前沿讲座报告

郝倚天 2011021142

报告人：电子工程学院 张福贵老师 地点：1104 时间：2014年12月1日（星期一）14:00 本次讲座，张老师首先介绍了气象雷达的发展历史，接着介绍了相控阵雷达的相关情况，最后详细介绍了数字信号处理在气象雷达中的应用。

一、气象雷达发展概况

美国在80年代初开始研制全相干脉冲多原普勒天气雷达，1988年开始批量生产，并由此组成的美国下一代天气雷达网(NEXRAD)作为美国气象现代化的重要组成部分开始实施。WSR-88D多普勒天气雷达不仅提高了探测能力，还具备了获取风场信息的功能，并提供了丰富的监测和预警产品。2000年NEXRAD业务布网完成，包括了158部业务雷达，分布在美国本土以及近海和岛屿，雷达间的最大距离为250海里。NEXRAD网的布设，大大提高了对灾害性天气，尤其是暴雨的预报能力，对龙卷形成前奏-中尺度气旋和机场附近的下击暴流的识别具有特殊的能力。上世纪末，美国开始NEXRAD Open System的改进工作，重点在双线偏振技术的引入和数据网络结构的改进。计划在2010年完成WSR-88D雷达的双线偏振雷达改造。

加拿大自1998起的6年时间内完成了“国家多普勒雷达计划”，主要沿人口密集、灾害性天气频发并造成巨大灾害的海岸线布设了30部多普勒雷达，其中11部多普勒雷达是完全新建的，其余19部则是原有的常规雷达翻建成具有多普勒雷达功能的。雷达的有效探测距离为240 km，多普勒模式下为120 km。目前加拿大正在进行将多普勒模式下的作用距离加大到240 km的技术开发。雷达网的建成，使得对龙卷的预报从几乎不可能到提前15~20 min，对风暴位置和雨雪量级做出了比以前更为准确的预报。欧洲国家由于国土紧密相连，采取联合方式建立雷达网，使雷达探测资料在天气预报中得到充分利用。从1970年代后期，欧盟COST-72(Cooperative in Science and Technology Project 72)项目开始实施并持续了6年，至1980年代中后期的COST-76项目，欧洲形成了世界上两大雷达网之一，共有130多部雷达，其中一半具有多普勒雷达能力，并建立了风廓线雷达网，进行欧洲大面积降水监测和风廓线观测。COST717项目的主要目的是对先进的雷达信息进行评估、演示和记录，如将径向速度、垂直风廓线、反射率、估算出的降水等作为参数，对数值天气预报和水文模式进行评估。

二、相控阵天气雷达

相控阵多普勒天气雷达，主要优势是可以提高获取资料的时间分辨率、进一步提高探测能力。一般雷达均基于机械扫描体制，这种扫描方法一般在6 min内完成14层的扫描，对于快速变化的中小尺度天气过程如冰雹、龙卷、微下击暴流、风切变等过程，用这种传统的方法很难同时满足高时空分辨探测天气过程三维结构和发展演变的需求。

相控阵天气雷达快速而精确地转换波束的能力使该雷达能够在1 min内完成全空域的扫描，同时获取大量的气象信息。所采用的阵列天线是由大量相同的辐射单元组成的孔径，每个单元在相位和幅度上是独立控制的，能得到精确可预测的辐射方向图和波束指向。若干个固态发射机通过功分网络将能量分配到每个天线单元，移相网络又控制每个天线单元的初相位，通过大量独立的天线单元将能量辐射出去并在空间进行功率合成。接收时，各天线单元将接收到的目标回波信号进行相位相加进入接收机。回波信号经接收机放大、滤波后进入信号处理机进行多种模式的信号处理。对信号处理机提取的气象数据进行二次处理得到气象预报需要的气象要素资料。相控阵天气雷达具有常规天气雷达所不具有的许多优点：可以实现跳跃式电扫描波束和天线方向图形状的自适应控制，从而实现多功能探测能力；可充分地将雷达时间和能量资源应用于微弱目标探测能力、目标数据率、分辨率、精度等等技术性能上，因而具有能对付多目标、机动性强、反应时间短、功能多、数据率高、抗干扰能力强、可靠性高等特点。相控阵雷达跟踪孤立的目标是成熟的，但相控阵天气雷达对分布体目标的强度场和速度场的探测能力有待研究；即使是技术上可行，相控阵天气雷达的阵面天线造价十分昂贵，近期在发展中国家难以实现业务化和组网。

三、数字信号处理的应用

雷达信号处理则是为完成雷达数字信号检测和信息提取功能所采取的实施手段。物体的反射回波是微弱的高频信号,经过变频、放大和滤波等处理变成具有一定强度的模拟信号（时间上连续，幅度上可为任意实数值）。数字处理须采用模拟-数字转换器,把模拟信号转换成为数字信号（时间上离散，幅度上分层），然后进行各种运算和处理。早期的雷达信号处理，几乎全部是模拟的。50年代出现利用计算机进行信号处理的雷达系统。这是雷达数字信号处理的开端，功能还仅限于自动检测。

同模拟信号处理相比，采用数字信号处理的优点是：①把许多功能综合设计在一部处理机中，可以根据外来指令或预先编好的程序灵活地选择和组合使用。②精度仅与字长有关，不像模拟处理那样，性能与使用人员的调整有关，因此性能稳定可靠。③有利于高速大规模集成电路的应用，从而可使信号处理机的重量减轻和体积缩小。同其他领域的数字信号处理相比，雷达数字信号处理的特点是信号带宽大,因而采样率高,并且实时输出。因此，单位时间内的处理量（或称吞吐率、解题率）极大。

数字转换器把模拟视频信号转换成数字信号,从原理上可分为三个步骤，即采样、保持和分层。在脉冲雷达中，数字信号处理可划分为周期内处理和隔周期处理两大部分。周期内处理是指对一个周期之内的回波脉冲进行匹配或最佳滤波处理，使单个脉冲的信-噪比达到最大;隔周期处理是指对多个周期中回波脉冲串的复包络进行匹配或最佳滤波处理，使整个脉冲串中某时刻的信－噪比达到最大。对于周期内处理，采样周期应小于或等于测时延（距离）的分辨单元。对于隔周期处理，采样周期可以长达一个重复周期。

数字信号处理可分为四类，即线性非时变、线性时变、非线性非时变和非线性时变。在理论上最容易解决的是线性非时变型的处理。这一类型的模拟处理用线性常系数微分方程描述，从而可以用傅里叶级数或傅里叶变换求解。同样，这一类型的数字处理可以采用线性常系数差分方程描述,从而可以用Z变换或离散傅里叶变换求解。

采用状态变量法解决线性时变型数字处理的分析问题效果较好。这种方法尤其适用于利用电子计算机进行仿真分析。关于含有非线性性质的数字处理，只能对特定问题进行计算机仿真计算，而不能应用叠加原理。

信号处理方法有两种，一种是信号依次进入而形成信号流，另一种是执行完一条指令再执行下一条指令，形成指令流。雷达中的数字信号处理机可采用这两种方法中的任一种，也可以兼用两种方法。一般来说，采样速度高而功能较简单者宜用前者；采样速度较低而功能复杂者则宜采用后者。