模式识别与智能系统专业硕士研究生培养方案.doc.docVIP

/模式识别与智能系统专业硕士研究生培养方案Power System and Automation(专业代码：081104 授工学学位)一、培养目标：培养德智体全面发展，具有坚实和系统的模式识别与智能系统理论知识和实践技能，了解模式识别与智能系统学科发展的前沿和动态，能够适应我国经济、科技、教育发展需要，面向二十一世纪的科学研究、工程技术和高等教育的高层次人才。具备从事模式识别、图像处理、信号分析处理、网络化智能技术与系统、人工智能、智能控制、智能传感系统、智能信息系统等方面的独立工作能力。注意理论联系实际，能够分析和解决现代经济建设和交叉学科中涌现出的新课题。熟练掌握一门外语，能够在模式识别与智能系统学科及相关学科领域独立开展研究工作。二、主要研究方向：1．信号分析处理与智能控制本研究方向涉及对各种确定、不确定性信息与数据进行分析处理，以及具有智能特征的控制算法与控制方案的研究。主要从事智能控制基本原理、基本方法以及复杂信号提取与分析处理的研究，包括网络环境下智能控制理论与技术，神经网络、模糊逻辑理论，智能信息处理技术与应用等。 2．图像处理技术及应用本研究方向主要应用图像工程的有关原理与技术，对图像获取、处理、分析、理解与辨识等功能的实现进行深入研究，其中主要包括图像信息的检测与分析、图像信息的挖掘与识别、图像处理、模式识别或图像识别、景物分析、图像理解等。此外，通过运用图像获取、抽取特征、比较和匹配等自动测量方法和融合技术，实现对人体特征的识别，进而达到认证个人身份的目的。三、学习年限与学分全日制攻读硕士学位的学习年限为2.5年，鼓励优秀学生提前答辩。总学分要求≥43学分，其中修课学分数要求≥28学分，研究环节要求≥15学分，具体学分分配如下图：总学分≥43学分修课学分≥28公共基础课≥12学分专业基础课≥8学分专业选修课≥8学分缺本科专业基础的，补修本科主干课2～3门，不计学分研究环节≥15文献阅读1学分实践环节1学分开题报告1学分学术报告1学分发表论文1学分学位论文10学分四、课程设置模式识别与智能系统专业研究生课程设置课程类别课程编号课程名称学时学分季节开课单位备注公共基础课　第一外国语　4秋春外语学院必修　科学社会主义理论与实践361秋人文学院　自然辩证法542秋人文学院　应用数学基础603秋理学院　计算机应用基础402秋计算机系　英语口语201　　公共选修课　第二外国语60　春外语学院　　数理方程402春理学院　随机过程402春理学院　　　　　　专业基础课　线性系统理论402秋自动化学院必修　数字信号处理402春自动化学院≥8　自适应控制系统402春自动化学院学分　模式识别原理及应用402春自动化学院　　智能控制导论402秋自动化学院　　　　　　　　专业选修课　知识发现与数据挖掘301.5春自动化学院必修　数据库技术301.5秋自动化学院≥8　数字图像处理402春自动化学院学分　人工神经网络201春自动化学院　　模糊控制201春自动化学院　　DSP技术及应用301.5春自动化学院　　人工智能402春自动化学院　　控制网络技术301.5春自动化学院　　故障诊断技术与方法402春自动化学院　　识别技术与接口技术201春自动化学院　研究环节　专业外语201春自动化学院　　文献阅读　1　　　开题报告　1　　　实践环节　1　　　学术报告　1　　　发表论文　1　　　学位论文　10　　补修课程　根据学生的教育背景和导师的研究方向选定, 安排在第一学期完成