模式识别与智能系统
模式识别与智能系统

模式识别与智能系统模式识别与智能系统模式识别与智能系统是一门研究如何使用计算机和数学工具来自动识别和解释复杂数据模式的学科。
它主要基于统计学、模型识别和机器学习的原理和方法。
模式识别与智能系统的发展对我们的生活产生了深远的影响。
模式识别是一种处理和分析数据的方法,该方法旨在发现和分类数据中的隐藏模式。
通过对大量数据进行分析,模式识别可以帮助我们了解事物的规律和趋势。
例如,在医学领域,模式识别可以帮助医生准确地识别出疾病的特定模式,从而提供更精确的诊断和治疗方案。
智能系统是基于人工智能技术的系统,它可以模拟人类的某些智能行为。
智能系统可以通过学习和适应来改善其性能,使其能够更好地处理复杂的任务和问题。
例如,智能系统可以用于自动驾驶汽车中的图像识别和语音识别,以便更好地感知和理解周围环境。
在模式识别与智能系统领域,有许多重要的技术和方法被广泛应用。
其中之一是统计学方法,它可以帮助我们分析和推断数据中的模式。
统计学方法可以通过计算概率和统计量来评估数据中的模式和结构。
此外,机器学习是一种重要的技术,它可以使计算机通过学习已知数据的模式来理解和预测未知数据的性质。
机器学习可以用于处理各种类型的数据,包括图像、文本、音频等。
模式识别与智能系统在多个领域有广泛的应用。
在医学领域,它可以帮助医生准确地诊断疾病和预测患者的病情。
在金融领域,它可以用于风险评估和市场预测。
在工业领域,模式识别与智能系统可以用于检测和预防故障,提高生产效率。
虽然模式识别与智能系统在许多领域都取得了重大的进展,但它还面临一些挑战和难题。
其中之一是数据质量问题,不完整或错误的数据可能会导致识别和预测的不准确性。
此外,计算资源和算法的选择也是一个重要的考虑因素。
为了有效地处理复杂的数据模式,我们需要选择合适的算法和合理分配计算资源。
总之,模式识别与智能系统是一门研究如何使用计算机和数学工具来自动识别和解释复杂数据模式的学科。
它在医学、金融和工业等领域有广泛的应用。
模式识别与智能系统 所属学科

模式识别与智能系统所属学科
模式识别与智能系统是一门跨学科的研究领域,它涉及了计算
机科学、人工智能、机器学习、统计学、模式识别、信号处理、神
经科学等多个学科的知识。
从学科分类的角度来看,模式识别与智
能系统可以被归类为计算机科学、人工智能、信息工程、电子工程
等学科的范畴。
在模式识别与智能系统中,研究者通过对数据进行分析和处理,利用计算机和数学模型来识别模式、进行分类和预测。
这一领域的
研究旨在开发能够模仿人类智能行为的系统,使计算机能够从数据
中学习并做出智能决策。
此外,模式识别与智能系统也涉及了大量的交叉学科知识,包
括模式识别理论、机器学习算法、神经网络模型、数据挖掘技术、
计算机视觉、自然语言处理等内容。
因此,它可以被视为一门综合
性的学科,其研究内容和方法涵盖了多个学科领域。
总的来说,模式识别与智能系统是一个涉及多个学科的综合性
研究领域,它不仅包括了计算机科学和人工智能等相关学科的知识,
还涉及了统计学、数学、工程学等多个学科领域的内容。
因此,可以说模式识别与智能系统是一个跨学科的研究领域。
模式识别与智能系统

模式识别与智能系统
模式识别与智能系统是计算机科学中的一个重要领域,它既涉及到计
算机算法的研究,也涉及到机器人技术的研究。
模式识别与智能系统的目
标是建立一个能够自动识别模式并实现智能处理的有效系统。
这种系统既
可以用于做决策,又可以用于确定不同物体间的关系。
一是模式分析与识别。
在模式识别中,首先要进行模式分析,即对输
入模式进行分析研究,确定不同模式之间的关系,并确定其特征,以便进
行模式识别。
模式识别的目标是能够从输入的模式中正确识别出特定模式。
二是智能处理。
智能处理是模式识别的核心,它包括一系列具有智能
能力的技术,如机器学习、模式识别、计算机视觉、自然语言处理、自动
控制等。
它们可以帮助机器识别出分类和注释的模式,实现自动控制,并
为机器人提供指令。
智能系统的目标是通过学习,达到能够模拟人的智能
行为。
三是模式识别与智能系统的应用。
模式识别与智能系统可以广泛应用
于人们的生活,如自动交通系统、智能家居系统、机器视觉检测系统、智
能机器人等。
总之,模式识别与智能系统是一个复杂而又庞大的计算机科学领域。
模式识别与智能系统081104

模式识别与智能系统(081104)
学科门类:工学(08)一级学科:控制科学与工程(0811)
模式识别与智能系统属控制科学与工程一级学科,以信息处理与模式识别的理论技术为核心,以数学方法与计算机技术为主要工具,探索对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法,并在此基础上研究构造具有某些智能特性系统的方法和途径。
本学科依托计算机科学与技术系、模式识别与智能系统研究所,主要从事智能信息处理、模式识别、人工神经网络、图形图像处理等领域的教学和科研工作。
一、培养目标
热爱祖国,有高尚的道德修养和求真务实的科学态度与作风;具有模式识别与智能系统学科坚实的基础理论、系统的专业知识和熟练的实验技能;对国内外本学科领域的研究进展和学术动态有较深的了解;能够熟练地使用人工智能方法与计算机工具解决本学科的有关问题;熟练地掌握一门外国语;能胜任科研院所、大专院校及相关领域的研究、应用开发、教学、管理等工作。
二、主要研究方向
1、计算智能
2、模式识别
3、图像处理
4、可视化计算
三、学制和学分
攻读硕士学位的标准学制为2.5年,学习年限实行弹性学制,最短不低于2年,最长不超过3.5年(非全日制学生可延长1年)。
硕士研究生课程由学位课程、非学位课程和研究环节组成。
硕士研究生课程总学分不少于32学分,其中学位课程不少于18学分,非学位课程不少于9学分,研究环节5学分。
四、课程设置
模式识别与智能系统学科硕士研究生课程设置。
模式识别与智能系统学科简介

模式识别与智能系统学科简介专业介绍模式识别与智能系统专业是一个新兴的交叉学科,是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等技术融合的产物。
这一学科在上世纪八十年代以来受到控制科学与工程学界的极大重视,被称为面向二十一世纪的控制科学。
本学科以各种传感器为信息源,以信息处理与模式识别的理论技术为核心,以数学方法与计算机为主要工具,探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现,以提高系统性能。
模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合,具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
本学科的研究方向包括:图像处理与模式识别、微智能执行器与自主系统、运载器综合健康管理、UCAV协同任务规划、生物特征识别技术。
业务培养要求本学位点主要培养具有人工智能和模式识别理论、微智能执行器及智能控制系统等专业知识、能够熟练应用相关知识解决实际系统问题能力的高级专门人才。
硕士研究生需掌握坚实的基础理论和系统的专业知识,掌握科学研究的基本方法和技能,具有独立分析和解决问题的能力,具有一定的创新能力。
具备查阅文献资料,了解学科现状和动向,归纳总结的能力。
具备独立进行实验方案设计、实验数据处理以及对实验结果概括处理的能力。
具备一定的科技文献写作能力,能够完成学术论文以及学位论文的写作。
熟练地阅读本学科领域内的外文资料,具备较好的外文论文写作能力。
具备一定的教学实践(课程辅导、辅导实验)、科研实践(指导课程设计或毕业论文等)、参加工程项目的实践或社会实践能力。
在人工智能和模式识别、智能微系统及飞行控制系统等领域内,掌握坚实的理论基础和系统深入的学科知识,具有良好的科研和实际应用能力,具有较强的从事高校教学、科研或独立担负专门技术工作的能力。
主干课程模式识别、智能控制、数字图像处理、数字信号处理、神经网络与人工智能、系统建模与仿真、飞行控制技术、系统辨识与自适应控制、故障诊断技术等。
模式识别与智能系统

以下是我对模式识别这一研究领域的了解和理解:一、初识模式识别:模式识别是一门研究对象描述和分类方法的学科。
从计算的早期起,人们就发现设计和执行算法来模仿人类对物体的描绘和分类能力是一项有趣而富有挑战性的任务。
它和多种学科有着紧密联系。
因而也吸引了许多来自不同领域的专家学者。
该学科以各种传感器为信息源,以信息处理与模式识别的理论技术为核心,以数学方法与计算机为主要工具,探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解。
其研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。
模式识别包含由特征和属性描述的对象的数学模型,也涉及到一般意义上对象间的相似性的抽象概念。
具体采用何种数学形式、模型和处理方法取决于所要解决的问题的类型。
从这个意义上讲,模式识别其实就是用数学解决实际问题。
二、系统框图和流程模式识别系统具有如图1-1所示的功能单元。
图1-1模式识别系统及其主要功能单元模式识别系统组成单元及其相应的工程任务有:模式获取单元,可以采取如下几种形式:信号或图像获取、数据采集。
特征提取单元,有度量形式、基元提取等。
预处理单元,有时特征值不能直接输入给分类器或描述器。
例如:在神经网络应用中经常要用某种方法对特征值标准化。
分类、回归、描述单元,这是模式识别系统的核心单元。
后处理单元,有时从模式识别核心单元输出的值不能直接应用,可能需要对其进行诸如解码之类的处理。
这些最后需要做的工作被称为后处理。
虽然这些任务被大致地连续组织好了,如图1-1所示,但还是存在着一些反馈,至少在设计阶段是存在的,因为各个单元所采取的措施是相互依赖的。
例如,模式获取所用的类型可能会影响特征的选择,其他单元之间也存在同样的问题。
有些影响是很微妙的,如,对输入到神经网络的特征所做的预处理类型将从某种程度上影响整个项目,而这又是很难预见的。
一个模式识别项目需要考虑所有提及的任务,并要按图1-2所示的各个阶段有计划的开展。
模式识别与智能系统专业大学毕业论文

模式识别与智能系统专业大学毕业论文摘要:本文主要探讨了模式识别与智能系统专业的大学毕业论文研究方向和相关领域的现状。
首先介绍了模式识别和智能系统的定义和基本原理。
随后,分析了该专业的发展趋势和应用领域,并对相关领域的研究进行了概述。
最后,总结了毕业论文的选题建议,并提出了未来发展的展望。
1. 引言模式识别与智能系统是一门涉及模式分类、特征提取和决策理论等内容的学科,可以应用于图像识别、语音识别、机器学习、人工智能等众多领域。
大学毕业论文是对学生四年学习成果的总结,对于模式识别与智能系统专业的学生来说,选择一个合适的研究方向是十分重要的。
2. 模式识别与智能系统的基本原理模式识别是基于对数据进行分析和学习,从数据中提取出隐藏的模式,并通过分类或聚类等方法将其与已知模式进行比较和匹配的一种技术。
智能系统是指使用人工智能和机器学习等技术,使计算机拥有类似于人类智能的能力,可以进行智能化的决策和学习。
3. 模式识别与智能系统专业的发展趋势随着人工智能和机器学习等相关技术的快速发展,模式识别与智能系统专业在社会经济的各个领域都有着广泛的应用。
例如,在医学领域中,智能诊断系统和医学图像分析技术可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
在机器人领域中,模式识别和智能系统可以使机器人具备感知和决策的能力。
此外,人脸识别、语音识别和自然语言处理等领域也需要模式识别和智能系统的支持。
4. 相关领域的研究概述在模式识别和智能系统专业中,有许多相关的研究领域,如图像处理、模式分类、模糊推理、机器学习等。
图像处理是模式识别中的一个重要组成部分,它可以对图像进行特征提取和处理,以支持模式的识别和分类。
模式分类是模式识别的核心内容,通过对数据进行分类和聚类,可以进行模式的识别和匹配。
模糊推理是一种处理不确定性和模糊性信息的方法,可以用于决策和推理。
机器学习是模式识别的重要工具,它可以让计算机从数据中学习和推理,为模式的识别和分类提供支持。
模式识别与智能系统

模式识别与智能系统(081104)一、培养目标培养热爱祖国,拥护中国共产党的领导,拥护社会主义制度,遵纪守法,品德良好,具有服务国家、服务人民的社会责任感,掌握本学科坚实的基础理论和系统的专业知识,具有创新精神、创新能力和从事科学研究、教学、管理等工作能力的高层次学术型专门人才。
模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。
该学科以各种传感器为信息源,以信息处理与模式识别的理论技术为核心,以数学方法与计算机为主要工具,探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现,以提高系统性能。
模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合,具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
本学科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。
学位获得者业务上应具有具备从事在本学科及相关学科领域独立开发研究工作的能力,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;能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;较为熟练地掌握一门外国语;具有健康的体格。
二、研究方向(一)智能机器人系统主要进行智能机器人控制与决策系统的研究与开发,包括自主移动机器人、特种机器人、服务机器人、工业机器人等内容。
机器人的自主定位、导航、避障与多机器人协调控制为主要研究方向。
(二)系统仿真技术与应用主要研究方向为控制系统仿真与计算机辅助设计、半实物仿真与实时控制、分数阶与网络控制系统仿真、系统建模校验与验证及仿真算法和高层体系结构理论与应用技术、工业过程建模仿真和提高控制效果与系统性能的方法研究。
(三)图像处理与计算机视觉研究图像信息获取、处理、分析、理解与识别分类等理论与技术,研究图像处理技术在医学影像处理、动态目标识别与跟踪、智能交通系统、军事等领域的工程应用问题。
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模式识别与智能系统
(081104)
一、培养目标
培养热爱祖国,拥护中国共产党的领导,拥护社会主义制度,遵纪守法,品德良好,具有服务国家、服务人民的社会责任感,掌握本学科坚实的基础理论和系统的专业知识,具有创新精神、创新能力和从事科学研究、教学、管理等工作能力的高层次学术型专门人才。
模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。
该学科以各种传感器为信息源,以信息处理与模式识别的理论技术为核心,以数学方法与计算机为主要工具,探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现,以提高系统性能。
模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合,具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。
本学科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。
学位获得者业务上应具有具备从事在本学科及相关学科领域独立开发研究工作的能力,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;能够熟练利用计算机解决本学科的有关问题;较为熟练地掌握一门外国语;具有健康的体格。
二、研究方向
(一)智能机器人系统
主要进行智能机器人控制与决策系统的研究与开发,包括自主移动机器人、特种机器人、服务机器人、工业机器人等内容。
机器人的自主定位、导航、避障与多机器人协调控制为主要研究方向。
(二)系统仿真技术与应用
主要研究方向为控制系统仿真与计算机辅助设计、半实物仿真与实时控制、分数阶与网络控制系统仿真、系统建模校验与验证及仿真算法和高层体系结构理论与应用技术、工业过程建模仿真和提高控制效果与系统性能的方法研究。
(三)图像处理与计算机视觉
研究图像信息获取、处理、分析、理解与识别分类等理论与技术,研究图像处理技术在医学影像处理、动态目标识别与跟踪、智能交通系统、军事等领域的工程应用问题。
(四)建筑智能化技术
本方向以建筑智能化技术为背景,主要研究智能建筑系统集成理论与技术、
现场总线技术、建筑节能控制、建筑安全报警系统、电梯智能控制、分布式信息感知系统、建筑灾难救援技术等内容。
(五)无线传感器网络
本方向以突发灾难环境信息感知为背景,主要研究无线传感器网络节点及系统构建、移动目标定位与跟踪、跨层优化通信协议、多媒体传感器网络信息感知、机器人移动感知网络、智能空间的移动机器人导航等内容。
三、学制与学习年限
本学科学制为2.5年,最长学习年限不超过4年。
四、课程设置与学分要求
硕士生修课总学分不低于30学分,其中必修课不低于20学分。
备注1:硕士外语语种与研究生入学考试语种一致,硕士外语的语种包括:英、日、俄、德、法等语种;第一学期英语A班的学生,在第二学期可选择“硕士英语D班”,学院在第一学期末公布选课条件。
备注2:①“学术道德与论文写作”包括学术道德与科研诚信、专利与知识产权保护、学术论文与学位论文写作规范、论文写作实践四个专题,各占4个学时,学生根据公布的各专题时间安排上课。
②“学术报告与讲座”包括参加学术会议、听专题学术报告、做学术报告等内容。
学院不组织统一授课,学生需填写《信息科学与工程学院学术报告与讲座打分表》,在第二学期5月前完成课程。
备注3:第一外国语为非英语的硕士研究生必修二外英语。
备注4:研究生专业与本科专业不同的硕士、非本科毕业的硕士须补修研究生专业所对应的本科专业的主干专业课两门以上。
备注5:导师可根据硕士生具体课题研究需要,指导学生选择其他学科培养方案中课程,作为跨学科选修课,选择合计不能超过6学分,修课通过后计入总学分。
五、学位论文工作
(一)文献综述报告
结合模式识别与智能系统学科特点和培养需求,按照选定的研究方向与导师的具体要求,文献综述报告应包括研究背景及意义、国内外研究现状与发展趋势、结论、参考文献等内容。
文献综述报告应有综述的名称、中英文摘要和关键词;字数不少于3000字;参考文献不少于30篇,其中近3年文献不少于10篇,外文文献不少于10篇,并在文中顺序标注。
文献综述包括对文献的“综”和“述”两个方面。
“综”是要求对文献资料进行综合分析、归纳整理,使材料更精练明
确、更有逻辑层次;“述”就是要求对综合整理后的文献进行比较专门的、全面的、深入的、系统的评述。
文献综述应包括综述题目、综述正文、文献资料等几方面内容。
正文由前言部分、主题部分和总结部分构成,其中前言部分是简要介绍本课题研究的意义和将要解决的主要问题;主题部分是文献综述的核心部分,应在归类整理的基础上,对自己搜集到的有用资料进行系统的综合性介绍,阐述其方法特点及应用情况;总结部分对上述研究成果进行概括与评价。
此部分应着重点明本课题已有的研究基础(已有成果为自己的研究奠定了怎样的基础或从中受到怎样的启发)与尚存的研究空间(本课题已有研究中存在的空白或薄弱环节)。
文献资料的运用要恰当合理。
文献综述报告在学位论文开题答辩过程中进行考核,按百分制打分。
(二)开题报告
开题报告以文献综述报告为基础,基本内容一般包括课题来源、主要参考文献、课题的国内外研究概况及发展趋势、课题研究的目的和意义、课题的技术路线和实施方案、论文工作计划安排、预期成果等。
学位论文开题在第二学期末进行,由学院统一组织,以各二级学科为单位组成开题评审组,实行导师回避原则。
开题主要对前期工作、选题、研究内容、预期成果、开题报告写作质量及开题答辩情况等方面进行考核。
论文答辩过程中,需将论文内容与开题预期成果进行对照。
(三)中期检查
中期检查内容一般包括课程学习、文献综述、开题报告的完成情况及学术研究成果、学位论文研究进展等情况。
中期检查应在第四学期的4月底前完成,由研究所负责组织。
(四)学术研究成果要求
鼓励硕士生在读期间取得具备一定理论深度的研究成果。
认定的学术成果包括:
1.硕士生本人为第一作者(或导师为第一作者、本人为第二作者)在国内核心期刊及以上刊物上发表的学术论文,或硕士生本人为第一作者(或导师为第一作者、本人为第二作者)发表的被SCI、EI检索的学术论文;
2.以东北大学为第一单位,且硕士生位列发明人前三名申请的发明专利;
3.获得的市级及以上科技奖励,以获奖证书为准(自然科学奖、技术发明奖、科技进步奖);
4.获得的科技成果证书,以证书为准。
具体要求及鼓励方法详见《信息科学与工程学院全日制硕士研究生学术成果计算办法》。
(五)学位论文撰写、评阅与答辩
硕士生完成并通过文献综述、开题报告、中期检查、学术研究成果要求等培养方案规定的所有环节,课程成绩合格,达到培养方案规定的学分要求,方可申请参加学位论文答辩。
学位论文应在导师的指导下,由研究生本人完成。
论文应有一定的系统性和完整性,有自己的新见解,表明作者具有从事研究工作或独立担负专门技术工作的能力。
选题应尽量为实际课题,即纵向课题或横向课题。
如无合适的实际课题,也可选择有理论或实际意义的自选课题。
硕士生的学位论文工作应与研究所承担的科研任务、科研方向和导师专长相结合,并充分考虑可能的物质条件。
学位论文撰写、评阅与答辩要求按照《东北大学关于研究生学位论文书写格式与提交归档论文的基本要求》、《东北大学授予研究生学位的工作细则》的规定执行。