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第九期全國MATLAB數據及圖像處理與機器學習會議

發布時間:2019-03-18 09:42:15

2019年3月28日-31日 天津
 
 
各企事業單位、科研院所及高等院校:
        MATLAB是由美國MathWorks公司推出的一款應用于騰訊分分彩計算和工程仿真的交互式編程軟件,它有包羅萬象的工具箱和草稿紙式的編程語言,將符號計算、數值分析、矩陣計算、騰訊分分彩數據可視化、數據處理與機器學習、圖像處理、信號處理、計算金融學、計算生物學以及非線性動態系統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環境中,為騰訊分分彩研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多騰訊分分彩領域提供了一種全面的解決方案。為解決廣大科研及工程技術人員在使用MATLAB過程中遇到的技術問題,特舉辦“全國MATLAB數據及圖像處理與機器學習會議”。本次會議以科研和工程應用實例為主線,結合典型問題,從零到進階式的系統研討MATLAB應用技巧,幫助參會人員順利掌握MATLAB,利用MATLAB平臺進行科研或工程技術研發工作。本次會議采用小班教學研討方式,名額有限,歡迎感興趣的科研人員、工程技術人員及研究生盡早報名!
一、會議目標
1. 從零基礎起步,深入研討MATLAB的基本操作和各種編程技巧;
2。 通過實例講解騰訊分分彩計算及其可視化,參會人員將學習MATLAB的各種作圖技巧,為國內外期刊論文插圖提供必要的技術支持;
3。 通過典型案例的分析練習,參會人員將討論如何用MATLAB進行大數據的管理和挖掘,并使用常見的分析工具分析數據,為騰訊分分彩研究提供更可靠的數據分析能力;
4。 結合工程應用實例討論MATLAB優化建模與求解;
5. 基于MATLAB最新版本,通過具體案例的分析與討論,參會人員還將學會常用的機器學習(如深度學習)算法及其應用、圖像處理方法。
二、時間地點
1. 時間:
2019年3月28日 —— 2019年3月31日, 天津
(時間安排:28日報到,29日-31日開會研討)
2. 會議地點:天津雅尚商務酒店(城廂東路與鼓樓東街交口西南側新隆軒36-1)
交通線路一:天津火車站坐5路(24路、634路、觀光3路)公交車,鼓樓東站下車即到。
交通線路二:天津火車站坐地鐵二號線,鼓樓站D口出,左拐沿南馬路→城廂東路步行約8分鐘即到。
交通線路三:濱海國際機場坐地鐵二號線,鼓樓站D口出,左拐沿南馬路→城廂東路步行約8分鐘即到。
交通線路四:天津西站坐地鐵一號線,在西南角站轉地鐵二號線,鼓樓站D口出,左拐沿南馬路→城廂東路步行約8分鐘即到。
交通線路五:天津南站坐地鐵三號線,在天津火車站轉地鐵二號線,鼓樓站D口出,左拐沿南馬路→城廂東路步行約8分鐘即到。
三、會議特色
1. 資深專家深入講解MATLAB相關操作技能,由淺入深、從理論到實踐全面解析;
2。 分組研討,全程互動,專家面對面分享經驗、答疑解惑;
3. 面對面上機操作,注重軟件實現。
注:參會人員需自帶筆記本電腦。
四、參會對象
各省市、自治區從事數據處理、圖像處理、人工智能程序設計、工程計算、控制設計、醫療衛生、信號處理與通訊、信號檢測、金融建模設計與分析、生物信息處理等領域相關人員;各國內、省市重點大學相關專業的研究生及老師。
五、費用標準
3200元/人,學生憑證2800元/人。(費用包含會議費、資料費)食宿可統一安排,費用自理。
六、報名聯系方式
聯系人: 何老師               手 機:13512834413
報名QQ:  80785298           E_mail:80785298@qq.com(請將MATLAB報名回執表.doc發送到此郵箱。)
七、主講教師
資深MATLAB培訓師,MATLAB技術論壇創始人之一,十多年MATLAB編程經驗,已出版書籍《MATLAB統計分析與應用:40個案例分析》、《MATLAB從零到進階》、《新編MATLAB/Simulink自學一本通》。長期從事MATLAB相關課程的教學與培訓。精通MATLAB、SAS、R語言等軟件,擅長多種軟件協同作戰,有著扎實的理論基礎和豐富的實戰經驗。
八、主辦單位                                               

 

九、會議內容

 

主題

課程

會議內容

一、 MATLAB編程基礎

1MATLAB數組運算

2MATLAB程序設計

1)變量的定義與賦值,數組運算

2MATLAB語言的流程結構

3)編寫腳本文件與函數文件

4)程序調試

5)匿名函數、子函數與嵌套函數

6)現場練習與答疑

二、MATLAB數據管理

3講 管理工作空間數據

4講 讀寫數據文件

5講 數據清洗與預處理

1)保存工作空間數據

2)讀取TXT文件數據

3)讀寫Excel文件數據

4)讀寫語音信號數據

5)讀寫圖像數據

6)讀取網絡數據

7)合并數據集

8)數據的平滑處理

9)數據的標準化變換

10)數據的歸一化變換

11)缺失數據處理

12)現場練習與答疑

三、MATLAB繪圖與騰訊分分彩計算可視化

6MATLAB繪圖

7講 交互式編輯圖形

8講 圖形的打印與輸出

9講 動畫制作

1)句柄式圖形對象

2)獲取圖形對象屬性名稱和屬性值

3)設置圖形對象屬性值

4MATLAB二維和三維繪圖函數

5)常見二維圖形(散點圖、線形圖、條形圖、面積圖、餅圖、誤差條圖、直方圖、對數坐標圖和半對數坐標圖、多軸圖、極坐標圖、帕累托圖、火柴桿圖、階梯圖、玫瑰花圖、函數的圖形)

6)繪制子圖以及多個坐標系的聯動

7)二維圖形修飾和添加注釋(添加標題、坐標軸標簽、文本注釋對象、圖例、線條和箭頭,設置坐標軸相關屬性)

8)繪制三維線圖

9)繪制三維網目圖和三維面圖

10)三維圖形的場景效果(顏色、染色方式、透明度、鏤空、燈光、光照效果、視點位置)設置

11)交互式編輯圖形(圖形對象的選取、剪切、復制、粘帖、平移、縮放和旋轉)

12)繪圖代碼自動生成

13)把圖形復制到剪貼板

14)把圖形導出到文件

15)打印圖形

16)制作多種形式動畫

17)現場練習與答疑

四、數據統計與優化建模

10講 描述性統計量和統計圖

11講 參數估計與假設檢驗

12講 基本優化建模方法

13講 遺傳算法與粒子群算法

14講 蟻群算法

1)描述性統計量

2)分組統計

3)頻數與頻率分布表

4)統計圖

5)參數估計與分布擬合

6)假設檢驗

7)無約束優化問題建模與求解

8)線性及非線性規劃問題建模與求解

9)整數規劃問題建模與求解

10)多目標規劃問題建模與求解

11)遺傳算法基本原理及MATLAB實現

12)粒子群算法基本原理及MATLAB實現

13)蟻群算法基本原理及MATLAB實現

14)常用智能優化算法實例

15)現場練習與答疑

五、機器學習與數據挖掘

15MATLAB數據擬合

16MATLAB聚類問題求解

17MATLAB模式識別與分類問題求解

18MATLAB深度學習

1)插值擬合

2)回歸分析

3)基于人工神經網絡的數據擬合

4)層次聚類

5K均值聚類

6)模糊C均值聚類

7)基于人工神經網絡的聚類分析

8)距離判別

9)貝葉斯判別

10Fisher判別

11)基于人工神經網絡的模式識別

12)基于支持向量機的模式識別

13)深度學習基礎

14)深度卷積神經網絡

15)遷移學習

16)現場練習與答疑

六、圖像處理

19講 圖像處理

1)圖像數據的讀取與顯示

2)幾何變換與圖像配準

3)圖像增強

4)圖像分割與區域分析

5)圖像模式識別

6)深度學習在圖像模式識別中的應用

7)現場練習與答疑

七、輔助教程

1)分組討論(2)關鍵問題解析(3)學后交流

 

會議時間2019-03-28至2019-03-31
會議地點天津

聲明:

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