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081104模式识别与智能系统专业(自动化系)介绍

来源:passxmu.com   作者:聚英厦大考研网  浏览:1893  发布时间:2014/7/2

081104模式识别与智能系统专业(自动化系)

 

 

一、培养目标

为适应我国国民经济发展和社会主义建设的需要,培养德、智、体全面发展的控制科学与工程高层次专门技术人才,本学科培养的硕士研究生应满足以下基本要求:

1.在模式识别与智能系统学科领域内掌握坚实的基础理论和系统的专门知识;熟悉所从事研究方向的科学发展动向。

2.在模式识别与智能系统学科领域内具有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作及教学工作的能力;具有实事求是、科学严谨的治学态度和工作作风。

3.能比较熟练地运用一种外国语阅读模式识别与智能系统学科的外文资料,并能撰写论文摘要,具有初步的听说能力。此外,要熟练应用一门外语,参与科研与工程项目,为独立从事研究和新技术开发打下坚实的基础;全面了解高等院校控制科学与工程专业的人才培养过程;坚持体育锻炼,以健康的体魄,迎接未来IT业的挑战。

二、研究方向

1.人工智能与智能信息系统、数据挖掘技术及应用、计算机应用技术

主要开展软计算方法、智能信息系统、信息安全、知识发现等的研究和开发工作。

2.模式识别与机器学习

研究模式识别和机器学习的前沿理论和方法,以及在数据挖掘、机器视觉和图像处理、生物信息学等方面的应用工作。应用领域主要有生物医学工程、工业生产、金融工程、社会经济、信息安全、通信工程、网络经济等。

3.信号处理与智能控制

应用自适应信号处理和机器学习理论,研究不确定系统的控制和实现.应用智能控制方法解决非线性系统的自适应控制

4.智能传感器网络

智能传感器网络(物联网)就是把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。“物联网”被称为继计算机、互联网之后,世界信息产业的第三次浪潮。

三、学习年限与学分

学制:三年

学分要求:总学分小于等于32学分,其中:公共学位课学分大于等于8学分,专业学位课学分大于等于12学分,选修课学分大于等于10学分,培养环节学分等于2学分。

四、主要课程

人工智能原理与应用、数字图象处理、最优化方法、模式识别、人口资源环境与地理信息系统、神经网络设计、数据挖掘方法及应用、仿生算法及其应用、机器学习、算法设计与分析等。

五、社会实践基本要求

在第3-4学期进行教学实践,做本科毕业设计及课程教学辅导工作,不低于120学时,凭主讲老师、导师签署评语的教学实践登记表,记2学分。

六、科研能力基本要求

1.能掌握本专业的基础理论知识。

2.能把握所研究领域的动态,可阅读相关的专业技术文献。

3.辅助导师开展课题研究,并能独立承担一部分工作。

4.可撰写研究报告和论文,并在攻读硕士学位期间在正式刊物上至少发表一篇本专业学术论文。

七、学位论文基本要求

本专业硕士生的学位论文必须通过开题报告的审核程序,开题报告的审核程序安排在第三个学期末或第四学期初进行。•期中论文检查定期以学术讨论会的形式汇报研究过程。

学位论文要求无抄袭现象,遵守科研道德。论文内容完整合理,包括综述,背景知识介绍,所做的研究工作和解决的问题等。证明正确,仿真或实验数据可靠。创新点明确,有实际应用价值。书写规范,参考文献标注准确。

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