面向数据分析的Python语言课程设计

本文旨在探讨面向数据分析的Python语言课程设计,让学生更好地适应大数据时代。阐述了当前的时代背景和Python语言课程的现状,并指出Python语言课程设计的教学改革的必要性。然后分析了行业的需求以及学生需要的技能和知识。指出要实现教学改革目标,可以从教学方法、教学内容、考核方案三个方面入手,最后指明了进一步研究的可能方向。

基于卷积神经网络的儿童自闭症面部特征分类

儿童自闭症是一种难以早期发觉的疾病,这种症状不及时采取治疗措施将会影响一生,因此尽早发现、尽早治疗有着重要意义。儿童自闭症的传统诊断方法通常是通过观察法,这种方法耗费人力物力,容易错过最佳治疗时期。对此,提出了一种基于卷积神经网络的儿童自闭症分类模型,该模型以经过伽马变换、边界增强等图像处理操作后的特征增强数据作为输入,实现了通过儿童面部特征分类自闭症患者。实验结果表明,该模型具有良好的分类性能。

基于Informer的电离层电子总量预测

电离层会影响卫星导航和通信信号的传播和反射,而电离层总电子含量(TEC)则是评估电离层异常扰动的关键指标,因此,精准预测电离层TEC具有重要意义。本研究从国际GNSS服务(IGS)电离层分析中心获取全球1999—2011年的电离层TEC的时间序列数据,时间分辨率为2小时。选取5个位置,构建了Informer模型预测未来24小时的TEC数据,为研究电离层异常扰动提供科学依据。在多个模型对比中,Informer模型的R-Squared和RMSE表现最佳,验证了Informer方法的可行性。

基于注意力机制LSTM的电离层总电子含量预测

电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)的预测是空间环境研究的重要内容,对卫星通讯和导航定位等有重要意义。设计了一个包含注意力机制的LSTM预测模型,利用连续5天的TEC来预测未来1天的TEC。在两个站点上将本文提出的模型与ARIMA和LSTM进行了对比实验。结果表明,所提模型的拟合程度可达0.9965,明显优于对比模型。