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《》教学大纲 一、课程基本信息 课程编号：220 课程中文名称 ：课程英文名称 ：课程类型：专业修课 总 学 时 ： 理论学时： 实验学时：学 分 ：适用专业：信息工程 先修课程：开课院系：学院 二、课程性质和任务 是现代信号处理、人工神经网络、模糊理论、人工智能等理论和方法的综合应用三、课程教学目标 在学完本课程之后，学生能够： 1； 2； 3掌握 4．掌握 5．掌握遗传算法的基本算法及改进算法，了解其应用； 6．掌握信息融合的模型与算法，了解其应用； 7．理解反向选择算法和人工免疫系统模型；了解人工免疫系统在计算机安全中的应用。 四、理论教学环节和基本要求 （一）1．理解并掌握人工智能的基本概念和范畴、基本原理和研究方法； 2．理解知识和知识表示的概念，掌握四种表示法； 3．了解常见的智能信息的处理方法及各个处理方法的应用 教学重点： 教学难点：（二）1．掌握模糊集合的基本概念、基本运算及隶属函数的确定方法； 2．理解 3．掌握。教学重点： ；。 教学难点： 。 （三） 1．理解人工神经网络所借鉴的生物学上的人脑神经元的信息处理模式；掌握人工神经网络的结构、特点、学习方式和工作方式； 2．掌握BP神经网络学习算法，及BP神经网络建模； 3．掌握贝叶斯神经网络算法； 4．了解Hopfield网络模型及其算法，熟悉用Hopfield神经网络优化方法求解TSF； 5．理解径向基函数（RBF）网络模型； 6．了解不同模型在实际中的应用。 教学重点： 。 教学难点： 。 （四）1．掌握粗糙集的理论基础：等价类、知识约简等。 2。 3掌握。教学重点： 。 教学难点： 。 （五） 2．掌握遗传算法的基本算法及改进算法； 3. 了解基于遗传算法的生产调度方法。 教学重点： 教学难点： （）1．理解 2．掌握用于目标识别和确认的算法：物理模型类识别算法、基于特征的推理技术和认知模型类识别算法； 3．掌握D-S证据理论的基本概念、相关术语及一些关键问题； 4．了解信息融合的应用领域及发展趋势。 教学重点： 。 教学难点： 。 （）1．了解生物免疫学基础； 2．理解反向选择算法和人工免疫系统模型；了解人工免疫系统在计算机安全中的应用； 3．了解人工免疫系统其他的应用领域。 教学重点： 。 教学难点： 五、实践教学环节和基本要求 六、有关教学环节的说明 （一）关于理论教学环节的说明 理论教学内容的选取注重基础性、实用性、先进性。在教学过程中，教师应根据教学大纲基本要求，结合专业特点和学科发展，及时补充更新内容，将学科研究的必威体育精装版成果充实到教学中来。 本课程的教学方式应注意以下几点： （1）。（2）注重采用现代教育技术进行教学，本课程在授课过程中应采用课堂讲授，多媒体教案、CAI课件等现代教学手段。（）对于教学的重点与难点内容要讲深讲透，以课堂讲授为主，结合课堂提问、课堂讨论、课堂测验，并充分利用现代化教学手段。讲解中必须十分重视培养学生自适应能力和创造性意识，摒弃传统的灌输式教学方法，而采用启发式教学方法。（）考核方式根据教学大纲所规定的教学内容，采取笔试与考核相结合的方法，其中笔试成绩占70%，平时作业0%。 七、学时分配 章 次 各教学环节学时分配 小 计 讲授 实验 上机 习题 讨论 课外 备 注 第一章： 第二章： 10 8 2 第三章：6 2 第四章： 10 8 2 第五章： 8 6 2 第六章： 10 8 2 第七章： 4 4 合 计 10 八、教材及主要教学参考书目 教材：[1]熊和金，陈德军编著.《智能信息处理北京：出版社，200[2]高隽.《智能信息处理方法导论北京：机械工业出版社，2004主要教学参考书： 王万森人工智能原理及其应用电子工业出版社2000年。 [2] 阎平凡，张长水编著.《人工神经网络与模拟进化计算》.北京：清华大学出版社，2000年. [3] 周明，孙树栋编著.《遗传算法原理及应用》. 北京：国防工业出版社，1999年. [4] 莫宏伟编著.《人工免疫系统原理与应用》.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2002年. 执笔人： 教研室主任： 教学院长：