电子科技大学数据科学复习资料合集

电子科技大学的数据科学资料，内容挺全的，作业参考、复习重点都整理得比较细。统计学、机器学习、数据库这些都有覆盖，练手的案例也不少，拿来复习或者查漏补缺挺方便的。 电子科技大学的数据科学课程内容还挺实在的，统计学、机器学习、数据库管理这些核心模块都有涉及。理论扎实，实操也跟得上，蛮适合想打牢基础的你。 比如学完概率论，接个实际数据集做假设检验，或者用 Python 数据集写个 pandas.describe() 做性统计，快就能把理论转成实践。 机器学习部分也比较全，像 决策树、神经网络、SVM 这些都提到了，配上代码练习理解起来还挺快的。用 sklearn 跑几个模型，看看效果差异就一目了然。

算法与数据结构 0 2025-07-05

Python UCI鲍鱼数据集回归建模实战

PythonUCI 鲍鱼数据集的流程，真的是蛮适合练手和理解回归模型的。如果你刚好在玩scikit-learn，这个项目挺值得一看：从数据预到建模评估，全流程都有，而且代码写得还挺规整，逻辑清晰不绕弯子。尤其对年龄预测这种连续型变量，有机会试试线性回归、随机森林、SVM这些模型，效果和差异一对比就出来了。训练过程里还提到了特征缩放、模型调参这些操作，挺实用的。

算法与数据结构 0 2025-07-05

熵权法与TOPSIS综合评价MATLAB程序

熵权法配 TOPSIS 法的组合用来做综合评价，真的是蛮实用的思路。我最近就用到了一份 MATLAB 程序，结构挺清晰，逻辑分明，分两步走：先用熵值法算权重，再把这些权重塞进 TOPSIS 模型里做最终排序。嗯，代码还挺干净的，没有一堆花里胡哨的变量，参数设置也方便。 程序的第一步是基于信息熵，看哪个指标变动大，就给它更高的权重——也合理，变动大的信息多嘛。比如你在评价不同供应商的服务质量、价格、交付周期，波动大的指标就更重要。这种赋权方式，蛮客观。 第二步就上TOPSIS了，说白了就是看谁离“理想值”最近。程序会把你的指标数据矩阵按权重计算出一个综合得分，帮你排个序——谁表现最好，一目了然。

算法与数据结构 0 2025-07-05

STC12C5A60S2实现Modbus通讯与触摸屏无实物调试

STC12C5A60S2 的 Modbus 通讯能力挺强，结合触摸屏还能做出不错的人机界面。文章里讲得比较细，连 PLC 程序怎么转都给你整明白了，适合动手派看看。尤其是没有实物也能调试的方式，蛮实用的。如果你平时用 FX1N 或者搞过触摸屏设计，这篇对你绝对有。

算法与数据结构 0 2025-07-05

小波神经网络交通预测模型实现

小波神经网络的交通预测模型代码，挺适合做短时序列预测的开发场景，尤其面对非线性、非平稳的数据时，表现还蛮不错。数据预到模型训练一整套流程都有，结构也比较清晰，适合你快速上手。如果你在做智能交通或者实时预测方向的项目，不妨看看这份代码，说不定就能帮上忙。

算法与数据结构 0 2025-07-05

57步进电机驱动板2025版编码器调速、SPI屏显与485通讯

57 步进电机驱动板的调速方案真挺实用的，编码器调速、SPI 屏显、485 通讯这些功能整合得蛮自然，调起来还挺顺手的。 4.5A 电流支持不算小了，用电位器或485 接口就能设定电流，调试方便，还能远程操作，省了不少来回跑线的事。 TMC5160 芯片的加入是亮点，静音模式加上启停/方向按键，对做精密机械的你来说真的香，机器运行的时候，声音小了，稳定性也更好了。 像是搞数控机床、工业机器人这类的工程，你要的精确调速、远程监控它都能扛得住。还有一点我觉得不错，通讯接口留得挺全，接别的系统也顺畅。 如果你平时在折腾自动化设备，想找个靠谱又不那么“折腾”的调速板，这一块真的可以试试。尤其是对步进电

算法与数据结构 0 2025-07-05

Matlab遗传算法求解混合流水车间调度问题

双种群策略的遗传算法，还挺适合搞混合流水车间调度问题的。用的是 Matlab 自带的 ga 函数，支持自定义适应度函数、交叉、变异啥的，灵活性还不错。你要是平时就用 Matlab 多，这套代码拿来就能跑，挺方便的。

算法与数据结构 0 2025-07-05

光伏SVPWM逆变并网系统仿真优化基于MPPT控制与LCL滤波器的MATLAB建模验证

基于 MPPT 控制的光伏并网系统仿真，做得比较扎实的一套资源，是用到了SVPWM控制和LCL 滤波器优化系统性能，思路清晰，仿真结果也比较靠谱。系统的核心是MATLAB/Simulink建模，MPPT 算法用了经典的扰动观察法，响应也快，代码也清爽。配合 SVPWM 之后，整体逆变效率和电网适应性都提了不少，蛮适合做研究或者毕设参考。还有一点挺好的，文档里不仅有模型结构，还有每个模块的逻辑，像 MPPT 部分、PWM 调制、滤波段的频率选择，讲得都挺细。你要是刚接触这块，建议从 MPPT 部分先看，比较好上手。相关的链接也整理了一下，像是光伏 MPPT 优化、IIR 逆滤波器设计这些都能配合

算法与数据结构 0 2025-07-05

LSTM多步多变量预测模型

多步预测的 LSTM 模型用起来真的还不错，尤其是你手上有一堆带时间标签的数据时，比如气象、股票、交通这些场景，简直太对口了。它能一次性搞定多个特征的多步预测，省心不少。时间序列的LSTM网络，厉害的地方在于它的“记忆力”——专治普通RNN容易忘事的问题。核心就三个门：输入门、遗忘门、输出门，分别决定保留什么、丢掉什么、输出什么，用起来有点像开关逻辑，挺巧妙。在多变量预测这块，它表现得还蛮稳定的。比如你要预测未来一周的温度、湿度、风速这些多维数据，只要喂给它过去一段时间的情况，基本都能给出一组还行的结果。你只要把数据整理成“输入序列”+“输出序列”的结构就行。，数据预也是个大头。什么归一化、缺

算法与数据结构 0 2025-07-05

COMSOL三相电力变压器电磁场与电路耦合仿真与应用

三相电力变压器的电磁场+电路耦合？用COMSOL搞定还挺方便的。这个模型结合了电磁场和电路模块，搭个耦合仿真环境，别说精度还真不错。拿来变压器中的涡流、磁通分布，还有通电状态下的电路行为，简直一举多得。 模型结构比较清晰，线圈、电芯、电路都有，耦合方式也比较灵活，能手动，也能自动联动。对，你也可以直接拖一个 SPICE 子系统进来，用虚拟电路搞反馈，嗯，响应也快，误差还能控制住。 仿真完直接出图，磁密云图、电流分布、等效电感这些指标通通能拉出来看，方便调参数。你要是手上有测量数据，还可以反过来做对比，定位偏差点位。这一套下来，评估设计、改结构，效率别提多高了。 想进一步拓展一下？你可以参考这几

算法与数据结构 0 2025-07-05