第一篇：物流發(fā)展學(xué)科前沿講座心得

南京理工大學(xué)泰州科技學(xué)院

學(xué)科前沿講座 心得體會(huì)

學(xué) 號(hào)： 0906620110

姓 名： 韓 健 美

指導(dǎo)教師： 錢 敏

專業(yè)名稱： 市 場(chǎng) 營(yíng) 銷

所屬學(xué)院： 商 學(xué) 院

成 績(jī)：

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)體制改革的深入，經(jīng)濟(jì)全球化合我國(guó)日益融入WTO體系，物流業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)經(jīng)濟(jì)的重要支柱和組成部分，必將在我國(guó)得到空前發(fā)展，并成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)新的重要產(chǎn)業(yè)和新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。

物流以前不為人們所重視，然而，隨著新經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，管理觀念的更新，政府和社會(huì)對(duì)物流的重視，物流環(huán)境發(fā)生了變化，企業(yè)內(nèi)物流和企業(yè)間物流開(kāi)始建立，第三方物流企業(yè)正在蓬勃興起，現(xiàn)代物流業(yè)作為新興的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，已成為推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。隨著中國(guó)物流業(yè)全面開(kāi)放，越來(lái)越多的跨國(guó)物流企業(yè)、戰(zhàn)略投資者開(kāi)始關(guān)注和進(jìn)入中國(guó)物流市場(chǎng)，國(guó)際物流企業(yè)也更趨活躍。

在21世紀(jì)“誰(shuí)掌握了物流和配送，誰(shuí)就掌握了市場(chǎng)”，物流是第三利潤(rùn)的源泉，“物流管理是提交企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力和經(jīng)濟(jì)效益的有效途徑”，已經(jīng)成為人們新的共識(shí)。物流和物流管理，特別是現(xiàn)代物流管理，是當(dāng)代最有影響的新學(xué)科之一，它以物的動(dòng)態(tài)流轉(zhuǎn)過(guò)程為主要研究對(duì)象，揭示交通運(yùn)輸、物資倉(cāng)儲(chǔ)、包裝流通、裝卸搬運(yùn)及物流信息等活動(dòng)的內(nèi)在聯(lián)系，物流是管理工程和技術(shù)工程相結(jié)合的綜合學(xué)科，它運(yùn)用系統(tǒng)工程和相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的最新研究成果，對(duì)于提高效率，減少中間環(huán)節(jié)，加強(qiáng)物流管理，具有十分明顯的效果，因此，物流管理的復(fù)雜性也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出一般傳統(tǒng)的運(yùn)輸或倉(cāng)儲(chǔ)等業(yè)務(wù)所包含的知識(shí)和技術(shù)層面，物流管理是集現(xiàn)代運(yùn)輸、信息網(wǎng)絡(luò)、倉(cāng)儲(chǔ)管理、產(chǎn)品后道加工、營(yíng)銷策劃等儲(chǔ)存內(nèi)容于一體的一門多學(xué)科、多領(lǐng)域的綜合性管理學(xué)科。

《現(xiàn)代煙草物流管理發(fā)展趨勢(shì)》這次講座，從國(guó)內(nèi)外物流業(yè)發(fā)展的實(shí)況與現(xiàn)狀等出發(fā)，細(xì)致地分析和研究及綜合了煙草業(yè)對(duì)物流的需要以及供應(yīng)鏈管理、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在煙草物流應(yīng)用問(wèn)題。

在物流管理中，采購(gòu)與供應(yīng)占據(jù)著非常重要的位置。采購(gòu)和供應(yīng)不僅是物流系統(tǒng)一個(gè)不可或缺的環(huán)節(jié)，而且采購(gòu)成本在企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本中占據(jù)有很大的比重，更為重要的是，采購(gòu)與供應(yīng)管理能給企業(yè)帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。采購(gòu)與供應(yīng)工作形成了物流系統(tǒng)中的供應(yīng)物流，是生產(chǎn)物流與銷售物流的起點(diǎn)和重要保障。

隨著企業(yè)經(jīng)營(yíng)理念的轉(zhuǎn)變和信息技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的采購(gòu)與供應(yīng)管理方法發(fā)生了很大的變化，涌現(xiàn)出許多新趨勢(shì)和新理念，如利用JIT思想和信息技術(shù)對(duì)采購(gòu)流程進(jìn)行優(yōu)化，以降低采購(gòu)成本，提高采購(gòu)與供應(yīng)效率，將戰(zhàn)略管理思想應(yīng)用到采購(gòu)與供 2

應(yīng)管理中，以使其成為支撐企業(yè)戰(zhàn)略實(shí)現(xiàn)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)獲取的有力武器，本次講座的《安徽中煙供應(yīng)鏈管理環(huán)境中卷煙材料采購(gòu)案例》中，我籠統(tǒng)地總結(jié)歸納了學(xué)習(xí)的重點(diǎn)并從中汲取精華，使自己能夠?qū)ξ锪鞯恼J(rèn)識(shí)進(jìn)一步升華，也可能對(duì)日后的工作有所幫助。我認(rèn)為我們需要牢記一下幾點(diǎn)內(nèi)容: 1.傳統(tǒng)采購(gòu)模式存在問(wèn)題

易產(chǎn)生暗箱操作；不確定的采購(gòu)周期；采購(gòu)成本控制難度大；質(zhì)量控制不完整；與供應(yīng)商合作較困難存貨大、響應(yīng)需求慢 2.供應(yīng)鏈采購(gòu)的成效

提高行業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行水平;節(jié)約交易成本;降低存貨;減少循環(huán)周期;增加收入和利潤(rùn);供應(yīng)鏈成員“多贏” 3.供應(yīng)商動(dòng)態(tài)管理的原則：

有升有降、有進(jìn)有出、優(yōu)勝劣汰 4.傳統(tǒng)供應(yīng)鏈 “牛鞭效應(yīng)”解決方法：

集成化、并行化、信息化、聯(lián)合庫(kù)存 5.供應(yīng)鏈采購(gòu)的成效

提高行業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行水平;節(jié)約交易成本;降低存貨;減少循環(huán)周期;增加收入和利潤(rùn);供應(yīng)鏈成員“多贏” 6.供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)估

(1)供應(yīng)鏈整體評(píng)價(jià)：

產(chǎn)銷率

整體庫(kù)存水平

供應(yīng)鏈產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)

(2)供應(yīng)鏈成員評(píng)價(jià)：

企業(yè)內(nèi)部績(jī)效

供應(yīng)鏈成員平均利潤(rùn)率和產(chǎn)品總增加值

對(duì)供應(yīng)鏈管理的貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)

煙草行業(yè)是個(gè)特殊的行業(yè)，其業(yè)務(wù)流程不太規(guī)范，管理上存在很多弊端，該煙草公司應(yīng)結(jié)合IT技術(shù)的最新發(fā)展，依托電子商務(wù)網(wǎng)站進(jìn)行工作，建立起自己的電子商務(wù)網(wǎng)站，借此平臺(tái)實(shí)現(xiàn)服務(wù)增值，使業(yè)務(wù)處理更加完善方便。

第二篇：學(xué)科前沿講座心得

桂林電子科技大學(xué) 學(xué)科前沿技術(shù)講座

心得體會(huì)

學(xué)號(hào)：10203110

5姓名：劉瑞

指導(dǎo)教師：王沖

專業(yè)名稱：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)

所屬學(xué)院：計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院

成績(jī)：

近年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注，其主要原因是存在大量數(shù)據(jù)，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)。獲取的信息和知識(shí)可以廣泛用于各種應(yīng)用，包括商務(wù)管理，生產(chǎn)控制，市場(chǎng)分析，工程設(shè)計(jì)和科學(xué)探索等。

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘這些年一直是計(jì)算機(jī)應(yīng)用方面研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)，首先要了解什么是數(shù)據(jù)挖掘，簡(jiǎn)單地說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。我一直對(duì)這方面的知識(shí)頗感興趣，這學(xué)期學(xué)院開(kāi)設(shè)的學(xué)術(shù)前沿講座的課程，很有幸聽(tīng)到了文益民教授對(duì)于自己在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方面研究的講座，讓我對(duì)這些知識(shí)有了深入淺出的理解，受益匪淺。

12月5號(hào)，文益民教授做了題為“大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類”的講座，在講座的最開(kāi)始，文教授提到了戈登·德萊頓《學(xué)習(xí)的革命》一書，皆在指導(dǎo)我們?nèi)绾畏e累知識(shí)如何思考如何學(xué)習(xí)如何去做研究，具有拋磚引玉的指導(dǎo)意義。在這之后，又對(duì)了解機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘首先要了解的知識(shí)做了簡(jiǎn)要的說(shuō)明，比如對(duì)于問(wèn)題的分類是分為線性問(wèn)題和非線性問(wèn)題；比如聚類的含義是將物理或抽象對(duì)象的集合分成由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過(guò)程；比如對(duì)于這個(gè)世界上計(jì)算機(jī)的分類可以只分成工人（maker）和思考者（thinker）兩類。至此正式進(jìn)入問(wèn)題的討論。

對(duì)于這次講座，文教授從四個(gè)方面進(jìn)行了講授。第一，實(shí)際應(yīng)用中的大規(guī)模數(shù)據(jù)分類問(wèn)題。第二，大規(guī)模數(shù)據(jù)給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)的挑戰(zhàn)。第三，大規(guī)模數(shù)據(jù)分類算法的研究。第四，展望發(fā)展前景。文教授主要是在第三點(diǎn)中做了很多工作也取得了可喜的成績(jī)。

在機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用中，大規(guī)模數(shù)據(jù)分類問(wèn)題一般會(huì)應(yīng)用在以下幾個(gè)方面，在高速高精度的工業(yè)圖像檢測(cè)方面，在專利分類方面，在生物信息數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)方面，在支持向量機(jī)參數(shù)選擇方面。

大規(guī)模數(shù)據(jù)給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)的問(wèn)題有：

1、算法一般不是收斂太慢就是難以收斂，訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。

2、海量數(shù)據(jù)無(wú)法一次裝入內(nèi)存。

3、算法可靠性得不到保證。

4、已經(jīng)訓(xùn)練好的學(xué)習(xí)器遇到心得訓(xùn)練樣本時(shí)需要重新訓(xùn)練。

在最重要的部分，文教授提到了幾個(gè)重要的研究方法，包括算法，這里面包含有：

1、基于并行計(jì)算的算法，2、以并行計(jì)算方法求解工作集方法中每個(gè)迭代步中二次規(guī)劃的子問(wèn)題，3、Meta-learning，最小最大模塊化支持向量機(jī)以及快

速模塊化支持向量機(jī)，4、Cluster-SVM，Cluster-based-SVM，Cascade-SVM。文教授在第三和第四點(diǎn)中都有自己的工作和貢獻(xiàn)，在第三點(diǎn)中，他提出了分類面拼接算法，在第四點(diǎn)中，提出了分層并行支持向量機(jī)訓(xùn)練算法。對(duì)于分類面拼接算法我進(jìn)行了比較仔細(xì)的了解，并下載閱讀了文教授于2009年3月份在湖南大學(xué)學(xué)報(bào)上發(fā)表的論文“基于分類面的快速模塊化支持向量機(jī)研究”，對(duì)于分類面拼接算法有了初步的研究，下面說(shuō)說(shuō)我對(duì)這個(gè)算法的理解。

信息采集和信息處理技術(shù)的快速發(fā)展導(dǎo)致了諸如公共健康數(shù)據(jù)、信用交易數(shù)據(jù)、國(guó)家經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)等大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生。由于訓(xùn)練時(shí)間很長(zhǎng)和空間需求很大，現(xiàn)有的大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法很難被直接用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)。

這個(gè)算法是針對(duì)大多數(shù)現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理大規(guī)模問(wèn)題時(shí)需要的訓(xùn)練時(shí)間很長(zhǎng)和存儲(chǔ)空間很大的難點(diǎn)而提出的，英文名是psfnr SVMs，在訓(xùn)練階段，psfm2SVMs采用一簇平行超平面對(duì)大規(guī)模問(wèn)題實(shí)施軟劃分，然后針對(duì)每個(gè)子問(wèn)題并行訓(xùn)練支持向量機(jī)。在測(cè)試階段，測(cè)試樣本坐落于哪個(gè)子問(wèn)題所在空間中，就由該子問(wèn)題訓(xùn)練的支持向量機(jī)給出判別結(jié)果。在4個(gè)大規(guī)模問(wèn)題上的實(shí)驗(yàn)表明:與采取硬劃分的快速模塊化支持向量機(jī)(fm2SVMs)相比，軟劃分能夠使psfm2SVMs得到更加光滑的分類面，因而ps2fm2SVMs的泛化能力較高。在不增加訓(xùn)練時(shí)間的條件下，psfm2SVMs減少了由于訓(xùn)練集分割導(dǎo)致的分類器泛化能力下降。

支持向量機(jī)方法的本質(zhì)是在訓(xùn)練集的一個(gè)高維像空間中尋找最大間隔分類超平面，這個(gè)分類超平面對(duì)應(yīng)于訓(xùn)練集所在空間的一個(gè)光滑曲面。如果采用訓(xùn)練集分割的方法，將這個(gè)光滑曲面分段求出，然后進(jìn)行連接，就可以得到這個(gè)光滑曲面的近似曲面。

該算法使用平行超平面簇對(duì)訓(xùn)練集實(shí)施軟劃分，使得拼接后的分類面相比f(wàn)m2SVMs得到的分類面更光滑，更接近最優(yōu)分類曲面。因而，psfm2SVMs 的泛化能力比f(wàn)m2SVMs的泛化能力要高。在并行條件下，兩者的訓(xùn)練時(shí)間和測(cè)試時(shí)間相同。在多核計(jì)算技術(shù)快速發(fā)展的今天，本文提出的算法，提供了一種可行的并行機(jī)器學(xué)習(xí)框架，對(duì)于研制高速高精度的機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有一定的借鑒意義。未來(lái)計(jì)劃研究隨機(jī)向量w的方向?qū)sfm2SVMs泛化能力的影響，并將

該算法用于高速高精度工業(yè)圖像檢測(cè)。

這就是我的心得體會(huì)，在講座的最后，文教授還對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的未來(lái)進(jìn)行了展望，諸如現(xiàn)在流行的云計(jì)算，還有動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流學(xué)習(xí)，例外的發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)更復(fù)雜的函數(shù)，粒計(jì)算等等，都是今后發(fā)展的的熱點(diǎn)。聽(tīng)完這個(gè)講座，我感到責(zé)任重大，即使是一個(gè)點(diǎn)，也還有很多方面值得拓展和探索，作為研究生，研究是我們主要的工作，想要取得滿意的結(jié)果和優(yōu)異的成績(jī)，我們所要做的就是倍加努力，汲取現(xiàn)有的知識(shí)，在新的領(lǐng)域開(kāi)拓新的研究道路，積極探索，永不止步。

第三篇：學(xué)科前沿講座心得

學(xué)科前沿講座心得

08營(yíng)銷一班

湯申萍

0806100117 在科學(xué)技術(shù)和信息技術(shù)的帶動(dòng)下，經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)程逐步加快，企業(yè)面臨的競(jìng)爭(zhēng)已演變?yōu)閮r(jià)值鏈與價(jià)值鏈之間的競(jìng)爭(zhēng)，為了提高供應(yīng)鏈管理對(duì)我績(jī)效，要做到擁有高效運(yùn)行機(jī)制的同時(shí)建立一個(gè)科學(xué)合理的供應(yīng)鏈及其管理系統(tǒng)。因此，供應(yīng)鏈優(yōu)化勢(shì)在必行。

今天企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)之一，就是要對(duì)從未有過(guò)的需求變數(shù)做出快速的反應(yīng)。很多原因?qū)е铝水a(chǎn)品和技術(shù)的生命周期縮短，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)壓力也導(dǎo)致產(chǎn)品的頻繁變化。為了應(yīng)對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn)，企業(yè)需要集中力量做到比以前更敏捷，以便在更短的時(shí)間內(nèi)對(duì)產(chǎn)量和種類的變化做出反應(yīng)。一條快速的供應(yīng)鏈能夠是企業(yè)更加快速的發(fā)展。

供應(yīng)鏈的定義是：供應(yīng)鏈?zhǔn)菄@核心企業(yè)，將供應(yīng)商、制造商、分銷商、零售商，直至最終客戶連成一個(gè)整體的功能網(wǎng)鏈結(jié)構(gòu)，通過(guò)對(duì)信息流、物流，資金流的控制，從采購(gòu)原材料開(kāi)始，制成中間產(chǎn)品以及最終產(chǎn)品，最后由銷售網(wǎng)絡(luò)把產(chǎn)品送到消費(fèi)者手中。供應(yīng)鏈管理的基本概念使供應(yīng)商、制造商、分銷商、零售商和最終 用戶形成整體的功能網(wǎng)鏈；包括所有加盟企業(yè)（節(jié)點(diǎn)企業(yè)）；從原材料供應(yīng)開(kāi)始，直至最終產(chǎn)品；通過(guò)供應(yīng)商到用戶的物料鏈、信息鏈和資金鏈，實(shí)現(xiàn)增值鏈，即使相關(guān)企業(yè)都有收益（多贏）。

首先，供應(yīng)鏈管理把產(chǎn)品在滿足客戶需求的過(guò)程中對(duì)成本有影響的各個(gè)成員單位都考慮在內(nèi)了，包括從原材料供應(yīng)商、制造商到倉(cāng)庫(kù)再經(jīng)過(guò)配送中心到渠道商。不過(guò)，實(shí)際上在供應(yīng)鏈分析中，有必要考慮供應(yīng)商的供應(yīng)商以及顧客的顧客，因?yàn)樗鼈儗?duì)供應(yīng)鏈的業(yè)績(jī)也是有影響的。

其次，供應(yīng)鏈管理的目的在于追求整個(gè)供應(yīng)鏈的整體效率和整個(gè)系統(tǒng)費(fèi)用的有效性，總是力圖使系統(tǒng)總成本降至最低。因此，供應(yīng)鏈管理的重點(diǎn)不在于簡(jiǎn)單地使某個(gè)供應(yīng)鏈成員的運(yùn)輸成本達(dá)到最小或減少庫(kù)存，而在于通過(guò)采用系統(tǒng)方法來(lái)協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈成員以使整個(gè)供應(yīng)鏈總成本最低，使整個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)處于最流暢的運(yùn)作中。

第三，供應(yīng)鏈管理是圍繞把供應(yīng)商、制造商、倉(cāng)庫(kù)、配送中心和渠道商有機(jī)結(jié)合成一體這個(gè)問(wèn)題來(lái)展開(kāi)的，因此它包括企業(yè)許多層次上的活動(dòng)，包括戰(zhàn)略層次、戰(zhàn)術(shù)層次和作業(yè)層次等。

盡管在實(shí)際的物流管理中，只有通過(guò)供應(yīng)鏈的有機(jī)整合，企業(yè)才能顯著地降低成本和提高服務(wù)水平，但是在實(shí)踐中供應(yīng)鏈的整合是非常困難的，這是因?yàn)椋菏紫龋?yīng)鏈中的不同成員存在著不同的、相互沖突的目標(biāo)。比如，供應(yīng)商一般希望制造商進(jìn)行穩(wěn)定數(shù)量的大量采購(gòu)，而交貨期可以靈活變動(dòng)；與供應(yīng)商愿望相反，盡管大多數(shù)制造商愿意實(shí)施長(zhǎng)期生產(chǎn)運(yùn)轉(zhuǎn)，但它們必須顧及顧客的需求及其變化并作出積極響應(yīng)，這就要求制造商靈活地選擇采購(gòu)策略。因此，供應(yīng)商的目標(biāo)與制造商追求靈活性的目標(biāo)之間就不可避免地存在矛盾。

供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€(gè)動(dòng)態(tài)的系統(tǒng)，隨時(shí)間而不斷地變化。事實(shí)上，不僅顧客需求和供應(yīng)商能力隨時(shí)間而變化，而且供應(yīng)鏈成員之間的關(guān)系也會(huì)隨時(shí)間而變化。比如，隨著顧客購(gòu)買力的提高，供應(yīng)商和制造商均面臨著更大的壓力來(lái)生產(chǎn)更多品種更具個(gè)性化的高質(zhì)量產(chǎn)品，進(jìn)而最終生產(chǎn)定制化的產(chǎn)品。

在聽(tīng)講座的時(shí)候老師講得很認(rèn)真，我也帶著解決以下五個(gè)問(wèn)題嘗試著學(xué)習(xí)。包括物流管理與供應(yīng)鏈管理的關(guān)系處理，物流企業(yè)和生產(chǎn)制造企業(yè)物流的視覺(jué)差異、物流管理戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)問(wèn)題的區(qū)分與協(xié)調(diào)、反映物流領(lǐng)域的最新研究與實(shí)踐成果及理論性與實(shí)用性相合共五個(gè)問(wèn)題。

學(xué)習(xí)的過(guò)程可以分為兩個(gè)階段，一從被動(dòng)地聽(tīng)老師授課，起初就覺(jué)得講座理論性太強(qiáng)，而可感性又不高，難以更好的理解書中的理論，沒(méi)法更好地學(xué)習(xí)知識(shí)點(diǎn)，二對(duì)課本上所提到的案例加上老師的講解后，案例具體的指出存在的相關(guān)問(wèn)題，并提出的對(duì)應(yīng)的解決措施，我對(duì)課程理論的學(xué)習(xí)進(jìn)入了半知半解的狀態(tài)，有了一定的認(rèn)識(shí)、了解、感悟，通過(guò)聽(tīng)講座我對(duì)書本的理論又有了進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)，可感悟有了進(jìn)一步的提升。對(duì)比自己本學(xué)期所學(xué)到的知識(shí)及能力，感覺(jué)自己再具體提出相關(guān)解決措施的時(shí)候，沒(méi)辦法更好的調(diào)研、分析，得出解決的方案，理論與實(shí)際的兩者結(jié)合不夠，沒(méi)辦法列出更為具體且行的方式以解決問(wèn)題，提出方案的可操作性都有待提升。

自己學(xué)習(xí)方面的轉(zhuǎn)變由只是老師講解，轉(zhuǎn)變到了自己主動(dòng)去了解、學(xué)習(xí)。通過(guò)自己上網(wǎng)下載相關(guān)案例，學(xué)習(xí)更多的東西。這就是我這學(xué)期有學(xué)習(xí)進(jìn)步的地方。

不足之處：由于是第一次聽(tīng)這一類的講座，自己沒(méi)辦法去了解到哪些途徑與方法能夠更好的解決我們的問(wèn)題。通過(guò)本學(xué)期的學(xué)習(xí)，我明顯的感覺(jué)到了，在看待問(wèn)題，分析、解決具體問(wèn)題方面的能力，明顯不足，心態(tài)上有些急切，很想學(xué)習(xí)相關(guān)方面的具體解決問(wèn)題的知識(shí)，進(jìn)一步提升自己。

在進(jìn)一步學(xué)習(xí)的方面，我希望老師能再?gòu)?qiáng)化學(xué)生在這方面的意識(shí)，旨在合適的時(shí)候指出學(xué)生的不足和問(wèn)題，讓學(xué)生更好的意識(shí)到問(wèn)題，有何途徑去更好的解決問(wèn)題，灌輸樹立學(xué)生們樹立這方面的意識(shí)或習(xí)慣。

學(xué)生和老師的溝通不足，導(dǎo)致學(xué)生上課沒(méi)辦法更好的與老師所講解的內(nèi)容，能有知識(shí)。思想或思維上的碰撞，擦出思維碰撞的火花。在講座之前，老師能先提前跟下節(jié)課有關(guān)的案例，課后讓學(xué)生更好的在課前提出相關(guān)的問(wèn)題，講座上引導(dǎo)學(xué)生更好的在課前思考提出相關(guān)的問(wèn)題，講座上引導(dǎo)學(xué)生廣泛地參與到思考與討論中出現(xiàn)了什么問(wèn)題，為什么會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，怎么去解決問(wèn)題，為什么要這么去解決問(wèn)題，如何具體的提出相關(guān)可行具體的方案去落實(shí)。這樣子就能更好地讓學(xué)生對(duì)理論與運(yùn)用有更深地認(rèn)識(shí)了。

通過(guò)這次講座我不僅學(xué)習(xí)到了專業(yè)知識(shí)，也使得我的視野更開(kāi)闊了，學(xué)習(xí)能力也提高了。我覺(jué)得這是我踏上社會(huì)之前收獲的一筆財(cái)富。

第四篇：學(xué)科前沿講座心得

學(xué)科前沿講座—數(shù)據(jù)挖掘

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等非?；馃帷Ｂ?tīng)了老師所講的關(guān)于《數(shù)據(jù)挖掘》這塊的相關(guān)知識(shí)講解，頗有感受。下面就是我聽(tīng)過(guò)講座之后以及查閱資料之后，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的一些認(rèn)識(shí)。

隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，人們積累的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，而數(shù)據(jù)挖掘就是在這樣的背景下產(chǎn)生的。簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”出潛在的、有價(jià)值的知識(shí)、模型或者規(guī)則的過(guò)程。作為一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法，它利用了數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)等方面的技術(shù)。

在聽(tīng)講座時(shí)，老師主要講解了一下數(shù)據(jù)挖掘中的有關(guān)關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、分類的方法以及相關(guān)的算法。老師在講關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí)，提到了關(guān)于“尿布與啤酒”的故事。一般，按照我們常規(guī)思維，這兩種東西根本就是兩個(gè)毫無(wú)關(guān)聯(lián)的商品，但是借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)大量交易數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘之后，卻可以尋求到這一有價(jià)值的規(guī)律。從一定程度上可以表明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的巨大價(jià)值。

另外還講到了關(guān)聯(lián)規(guī)則算法---Apriori算法。Apriori算法使用頻繁項(xiàng)集的先驗(yàn)知識(shí)，使用一種稱作逐層搜索的迭代方法，k項(xiàng)集用于探索(k+1)項(xiàng)集。首先，通過(guò)掃描事務(wù)（交易）記錄，找出所有的頻繁1項(xiàng)集，該集合記做L1，然后利用L1找頻繁2項(xiàng)集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何頻繁k項(xiàng)集。最后再在所有的頻繁集中找出強(qiáng)規(guī)則，即產(chǎn)生用戶感興趣的關(guān)聯(lián)規(guī)則。其中，Apriori算法具有這樣一條性質(zhì)：任一頻繁項(xiàng)集的所有非空子集也必須是頻繁的。因?yàn)榧偃鏟(I)< 最小支持度閾值，當(dāng)有元素A添加到I中時(shí)，結(jié)果項(xiàng)集（A∩I）不可能比I出現(xiàn)次數(shù)更多。因此A∩I也不是頻繁的。

說(shuō)到數(shù)據(jù)挖掘，應(yīng)該了解數(shù)據(jù)挖掘包含哪些步驟？第一，要確定研究對(duì)象，這是數(shù)據(jù)挖掘的重要一步。數(shù)據(jù)挖掘的最后結(jié)是不可預(yù)測(cè)的，但是要探索的問(wèn)題是很明確的。第二，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段。具體包含以下步驟：

1)數(shù)據(jù)的選擇，即搜索所有與業(yè)務(wù)對(duì)象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息，并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的數(shù)據(jù)

2)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，即研究詩(shī)句的質(zhì)量，為進(jìn)一步分析做準(zhǔn)備，并確定將要進(jìn)行的挖掘操作的種類

3)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)分析模型，這個(gè)分析模型是針對(duì)挖掘算法建立的，能否建立一個(gè)真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵。

第三，數(shù)據(jù)挖掘階段。即對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，包括分析和預(yù)測(cè)，關(guān)聯(lián)分析以及聚類分析相關(guān)算法等。第四，結(jié)果分析階段，解釋并對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，通常使用到可視化技術(shù)。第五，知識(shí)的同化，將分析所得到的知識(shí)集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去，從而得到有價(jià)值的信息。

通過(guò)上網(wǎng)查詢資料，了解到數(shù)據(jù)挖掘有一下七種常用方法：

① 分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過(guò)分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別，使用到KNN算法。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等，如一個(gè)汽車零售商將客戶按照對(duì)汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營(yíng)銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊(cè)直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業(yè)機(jī)會(huì)。②回歸分析?；貧w分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問(wèn)題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。它可以應(yīng)用到市場(chǎng)營(yíng)銷的各個(gè)方面，如客戶尋求、保持和預(yù)防客戶流失活動(dòng)、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢(shì)預(yù)測(cè)及有針對(duì)性的促銷活動(dòng)等。③聚類。聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。使用到 K-means算法。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)的細(xì)分等。

④關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項(xiàng)在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。在客戶關(guān)系管理中，通過(guò)對(duì)企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫(kù)里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可以從大量的記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響市場(chǎng)營(yíng)銷效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價(jià)與定制客戶群，客戶尋求、細(xì)分與保持，市場(chǎng)營(yíng)銷與推銷，營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和詐騙預(yù)測(cè)等決策支持提供參考依據(jù)。

⑤特征。特征分析是從數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達(dá)了該數(shù)據(jù)集的總體特征。如營(yíng)銷人員通過(guò)對(duì)客戶流失因素的特征提取，可以得到導(dǎo)致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預(yù)防客戶的流失。

⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例，模式的例外，觀察結(jié)果對(duì)期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。在企業(yè)危機(jī)管理及其預(yù)警中，管理者更感興趣的是那些意外規(guī)則。意外規(guī)則的挖掘可以應(yīng)用到各種異常信息的發(fā)現(xiàn)、分析、識(shí)別、評(píng)價(jià)和預(yù)警等方面。

⑦Web頁(yè)挖掘。隨著Internet的迅速發(fā)展及Web 的全球普及，使得Web上的信息量無(wú)比豐富，通過(guò)對(duì)Web的挖掘，可以利用Web 的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，收集政治、經(jīng)濟(jì)、政策、科技、金融、各種市場(chǎng)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、供求信息、客戶等有關(guān)的信息，集中精力分析和處理那些對(duì)企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內(nèi)部經(jīng)營(yíng)信息，并根據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)管理過(guò)程中出現(xiàn)的各種問(wèn)題和可能引起危機(jī)的先兆，對(duì)這些信息進(jìn)行分析和處理，以便識(shí)別、分析、評(píng)價(jià)和管理危機(jī)。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過(guò)程，它通過(guò)高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。這對(duì)于一個(gè)企業(yè)的發(fā)展十分重要。

通過(guò)聽(tīng)此次學(xué)科前沿講座以及查閱相關(guān)資料，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘有了一個(gè)較為全面的了解。在這個(gè)信息化時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個(gè)發(fā)展很迅速的領(lǐng)域，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用，未來(lái)會(huì)有很多人投入到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的學(xué)習(xí)和研究中來(lái)。對(duì)我來(lái)說(shuō)，作為一個(gè)計(jì)算機(jī)專業(yè)的人，數(shù)據(jù)挖掘也是我繼續(xù)關(guān)注和學(xué)習(xí)的一個(gè)領(lǐng)域，現(xiàn)在應(yīng)該學(xué)習(xí)更多相關(guān)的知識(shí)，為將來(lái)打好基礎(chǔ)。

第五篇：學(xué)科前沿講座 心得

學(xué)科前沿講座報(bào)告

郝倚天 2011021142

報(bào)告人：電子工程學(xué)院 張福貴老師 地點(diǎn)：1104 時(shí)間：2014年12月1日（星期一）14:00 本次講座，張老師首先介紹了氣象雷達(dá)的發(fā)展歷史，接著介紹了相控陣?yán)走_(dá)的相關(guān)情況，最后詳細(xì)介紹了數(shù)字信號(hào)處理在氣象雷達(dá)中的應(yīng)用。

一、氣象雷達(dá)發(fā)展概況

美國(guó)在80年代初開(kāi)始研制全相干脈沖多原普勒天氣雷達(dá)，1988年開(kāi)始批量生產(chǎn)，并由此組成的美國(guó)下一代天氣雷達(dá)網(wǎng)(NEXRAD)作為美國(guó)氣象現(xiàn)代化的重要組成部分開(kāi)始實(shí)施。WSR-88D多普勒天氣雷達(dá)不僅提高了探測(cè)能力，還具備了獲取風(fēng)場(chǎng)信息的功能，并提供了豐富的監(jiān)測(cè)和預(yù)警產(chǎn)品。2000年NEXRAD業(yè)務(wù)布網(wǎng)完成，包括了158部業(yè)務(wù)雷達(dá)，分布在美國(guó)本土以及近海和島嶼，雷達(dá)間的最大距離為250海里。NEXRAD網(wǎng)的布設(shè)，大大提高了對(duì)災(zāi)害性天氣，尤其是暴雨的預(yù)報(bào)能力，對(duì)龍卷形成前奏-中尺度氣旋和機(jī)場(chǎng)附近的下?lián)舯┝鞯淖R(shí)別具有特殊的能力。上世紀(jì)末，美國(guó)開(kāi)始NEXRAD Open System的改進(jìn)工作，重點(diǎn)在雙線偏振技術(shù)的引入和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進(jìn)。計(jì)劃在2010年完成WSR-88D雷達(dá)的雙線偏振雷達(dá)改造。

加拿大自1998起的6年時(shí)間內(nèi)完成了“國(guó)家多普勒雷達(dá)計(jì)劃”，主要沿人口密集、災(zāi)害性天氣頻發(fā)并造成巨大災(zāi)害的海岸線布設(shè)了30部多普勒雷達(dá)，其中11部多普勒雷達(dá)是完全新建的，其余19部則是原有的常規(guī)雷達(dá)翻建成具有多普勒雷達(dá)功能的。雷達(dá)的有效探測(cè)距離為240 km，多普勒模式下為120 km。目前加拿大正在進(jìn)行將多普勒模式下的作用距離加大到240 km的技術(shù)開(kāi)發(fā)。雷達(dá)網(wǎng)的建成，使得對(duì)龍卷的預(yù)報(bào)從幾乎不可能到提前15~20 min，對(duì)風(fēng)暴位置和雨雪量級(jí)做出了比以前更為準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)。歐洲國(guó)家由于國(guó)土緊密相連，采取聯(lián)合方式建立雷達(dá)網(wǎng)，使雷達(dá)探測(cè)資料在天氣預(yù)報(bào)中得到充分利用。從1970年代后期，歐盟COST-72(Cooperative in Science and Technology Project 72)項(xiàng)目開(kāi)始實(shí)施并持續(xù)了6年，至1980年代中后期的COST-76項(xiàng)目，歐洲形成了世界上兩大雷達(dá)網(wǎng)之一，共有130多部雷達(dá)，其中一半具有多普勒雷達(dá)能力，并建立了風(fēng)廓線雷達(dá)網(wǎng)，進(jìn)行歐洲大面積降水監(jiān)測(cè)和風(fēng)廓線觀測(cè)。COST717項(xiàng)目的主要目的是對(duì)先進(jìn)的雷達(dá)信息進(jìn)行評(píng)估、演示和記錄，如將徑向速度、垂直風(fēng)廓線、反射率、估算出的降水等作為參數(shù)，對(duì)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)和水文模式進(jìn)行評(píng)估。

二、相控陣天氣雷達(dá)

相控陣多普勒天氣雷達(dá)，主要優(yōu)勢(shì)是可以提高獲取資料的時(shí)間分辨率、進(jìn)一步提高探測(cè)能力。一般雷達(dá)均基于機(jī)械掃描體制，這種掃描方法一般在6 min內(nèi)完成14層的掃描，對(duì)于快速變化的中小尺度天氣過(guò)程如冰雹、龍卷、微下?lián)舯┝?、風(fēng)切變等過(guò)程，用這種傳統(tǒng)的方法很難同時(shí)滿足高時(shí)空分辨探測(cè)天氣過(guò)程三維結(jié)構(gòu)和發(fā)展演變的需求。

相控陣天氣雷達(dá)快速而精確地轉(zhuǎn)換波束的能力使該雷達(dá)能夠在1 min內(nèi)完成全空域的掃描，同時(shí)獲取大量的氣象信息。所采用的陣列天線是由大量相同的輻射單元組成的孔徑，每個(gè)單元在相位和幅度上是獨(dú)立控制的，能得到精確可預(yù)測(cè)的輻射方向圖和波束指向。若干個(gè)固態(tài)發(fā)射機(jī)通過(guò)功分網(wǎng)絡(luò)將能量分配到每個(gè)天線單元，移相網(wǎng)絡(luò)又控制每個(gè)天線單元的初相位，通過(guò)大量獨(dú)立的天線單元將能量輻射出去并在空間進(jìn)行功率合成。接收時(shí)，各天線單元將接收到的目標(biāo)回波信號(hào)進(jìn)行相位相加進(jìn)入接收機(jī)?；夭ㄐ盘?hào)經(jīng)接收機(jī)放大、濾波后進(jìn)入信號(hào)處理機(jī)進(jìn)行多種模式的信號(hào)處理。對(duì)信號(hào)處理機(jī)提取的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行二次處理得到氣象預(yù)報(bào)需要的氣象要素資料。相控陣天氣雷達(dá)具有常規(guī)天氣雷達(dá)所不具有的許多優(yōu)點(diǎn)：可以實(shí)現(xiàn)跳躍式電掃描波束和天線方向圖形狀的自適應(yīng)控制，從而實(shí)現(xiàn)多功能探測(cè)能力；可充分地將雷達(dá)時(shí)間和能量資源應(yīng)用于微弱目標(biāo)探測(cè)能力、目標(biāo)數(shù)據(jù)率、分辨率、精度等等技術(shù)性能上，因而具有能對(duì)付多目標(biāo)、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、反應(yīng)時(shí)間短、功能多、數(shù)據(jù)率高、抗干擾能力強(qiáng)、可靠性高等特點(diǎn)。相控陣?yán)走_(dá)跟蹤孤立的目標(biāo)是成熟的，但相控陣天氣雷達(dá)對(duì)分布體目標(biāo)的強(qiáng)度場(chǎng)和速度場(chǎng)的探測(cè)能力有待研究；即使是技術(shù)上可行，相控陣天氣雷達(dá)的陣面天線造價(jià)十分昂貴，近期在發(fā)展中國(guó)家難以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)化和組網(wǎng)。

三、數(shù)字信號(hào)處理的應(yīng)用

雷達(dá)信號(hào)處理則是為完成雷達(dá)數(shù)字信號(hào)檢測(cè)和信息提取功能所采取的實(shí)施手段。物體的反射回波是微弱的高頻信號(hào),經(jīng)過(guò)變頻、放大和濾波等處理變成具有一定強(qiáng)度的模擬信號(hào)（時(shí)間上連續(xù)，幅度上可為任意實(shí)數(shù)值）。數(shù)字處理須采用模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換器,把模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成為數(shù)字信號(hào)（時(shí)間上離散，幅度上分層），然后進(jìn)行各種運(yùn)算和處理。早期的雷達(dá)信號(hào)處理，幾乎全部是模擬的。50年代出現(xiàn)利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行信號(hào)處理的雷達(dá)系統(tǒng)。這是雷達(dá)數(shù)字信號(hào)處理的開(kāi)端，功能還僅限于自動(dòng)檢測(cè)。

同模擬信號(hào)處理相比，采用數(shù)字信號(hào)處理的優(yōu)點(diǎn)是：①把許多功能綜合設(shè)計(jì)在一部處理機(jī)中，可以根據(jù)外來(lái)指令或預(yù)先編好的程序靈活地選擇和組合使用。②精度僅與字長(zhǎng)有關(guān)，不像模擬處理那樣，性能與使用人員的調(diào)整有關(guān)，因此性能穩(wěn)定可靠。③有利于高速大規(guī)模集成電路的應(yīng)用，從而可使信號(hào)處理機(jī)的重量減輕和體積縮小。同其他領(lǐng)域的數(shù)字信號(hào)處理相比，雷達(dá)數(shù)字信號(hào)處理的特點(diǎn)是信號(hào)帶寬大,因而采樣率高,并且實(shí)時(shí)輸出。因此，單位時(shí)間內(nèi)的處理量（或稱吞吐率、解題率）極大。

數(shù)字轉(zhuǎn)換器把模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào),從原理上可分為三個(gè)步驟，即采樣、保持和分層。在脈沖雷達(dá)中，數(shù)字信號(hào)處理可劃分為周期內(nèi)處理和隔周期處理兩大部分。周期內(nèi)處理是指對(duì)一個(gè)周期之內(nèi)的回波脈沖進(jìn)行匹配或最佳濾波處理，使單個(gè)脈沖的信-噪比達(dá)到最大;隔周期處理是指對(duì)多個(gè)周期中回波脈沖串的復(fù)包絡(luò)進(jìn)行匹配或最佳濾波處理，使整個(gè)脈沖串中某時(shí)刻的信－噪比達(dá)到最大。對(duì)于周期內(nèi)處理，采樣周期應(yīng)小于或等于測(cè)時(shí)延（距離）的分辨單元。對(duì)于隔周期處理，采樣周期可以長(zhǎng)達(dá)一個(gè)重復(fù)周期。

數(shù)字信號(hào)處理可分為四類，即線性非時(shí)變、線性時(shí)變、非線性非時(shí)變和非線性時(shí)變。在理論上最容易解決的是線性非時(shí)變型的處理。這一類型的模擬處理用線性常系數(shù)微分方程描述，從而可以用傅里葉級(jí)數(shù)或傅里葉變換求解。同樣，這一類型的數(shù)字處理可以采用線性常系數(shù)差分方程描述,從而可以用Z變換或離散傅里葉變換求解。

采用狀態(tài)變量法解決線性時(shí)變型數(shù)字處理的分析問(wèn)題效果較好。這種方法尤其適用于利用電子計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真分析。關(guān)于含有非線性性質(zhì)的數(shù)字處理，只能對(duì)特定問(wèn)題進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真計(jì)算，而不能應(yīng)用疊加原理。

信號(hào)處理方法有兩種，一種是信號(hào)依次進(jìn)入而形成信號(hào)流，另一種是執(zhí)行完一條指令再執(zhí)行下一條指令，形成指令流。雷達(dá)中的數(shù)字信號(hào)處理機(jī)可采用這兩種方法中的任一種，也可以兼用兩種方法。一般來(lái)說(shuō)，采樣速度高而功能較簡(jiǎn)單者宜用前者；采樣速度較低而功能復(fù)雜者則宜采用后者。