模式识别与智能系统研究生课程设置
模式识别与智能系统研究生课程设置

博士生 必修
2 0835571 0835581 0835591 0835601 0835611 0835621 0835631 0835641 0835651 0835661 0835671 0835681 0835691 0835701 0835711 083572 1 083573 1 信息安全导论 数字集成电路设 计 模式识别与图像 处理实验专题 精确制导技术概 论 现代数字信号处 理专题 数据挖掘 图像与视频压缩 技术 数字图像处理系 统设计原理 航迹规划方法 专家系统原理 信息隐藏 创造性思维 图像分析实验专 题 医学图像处理和 分析 VTK/ITK 程序语 言设计 计算机光学 DSP 系统原理与设 计 32 16 3 2 3 2 1 6 2 4 2 4 1 6 3 2 1 6 1 6 1 6 1 6 2 4 1 6 3 2 2 4 2 2 1 1.5 1.5 1 2 1 1 1 1 1.5 1 2 1.5 2 1 秋 春 秋 秋 秋 秋 秋 春 春 春 春 秋 春 秋 春 秋 秋 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所
08 1 X
电 学
必 修
D 院 信 08 2 X 学 D 院 信 08 2 X 学 D 院 1 08 信 选 专业选 修 电 必 修 学分 专业必 电 必 修课6
0005
模、优化与 仿真
2
X D
电 学 院 信
修 修课至 少选修 8学分
1008 0013 现代传感器 技术 3 2 2
08 1 X
电 学
选 修
开 学 学 课
课 单
开 课
必 / 备注
法 G10 0013 01 自然辩证法 4 8 2 1 13 FZ 政 学 院 法 G10 0013 科学社会主 02 义 3 2 1 2 13 FZ 政 学 院 信 1008 0004 研究生专业 英语 3 2 1 08 3 X 学 D 院 信 1008 0027 控制工程研 究方法 1 6 1 08 1 X 学 D 院 信 1008 0023 工程中的矩 阵理论 G10 0012 随机过程 5 4 3 4 2 8 2 12 LI 08 1 X 学 D 院 理 学 必 修 修 11学分 电 基础理 论课与 必 专业课 修 电 必 修 电 必 必 修 必 修
《模式识别》课程教学大纲

《模式识别》课程教学大纲课程名称:模式识别/Pattern Recognition课程编号:Y08030D开课单位:理学院课程学时:36课程学分:2学生层次:硕士研究生授课方式:讲授适用专业:应用数学课程性质:选修课考试方式:考查教学大纲撰写人:魏明果预修课程:概率论,图象处理一、教学目标与要求《模式识别》是以图象处理技术为基础,研究计算机识别物体的机理,该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。
本课程主要介绍模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果,其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理,了解模式识别的具体应用、存在的问题和发展前景。
二、课程主要内容:(一)统计模式识别(二)句法模式识别(三)模糊模式识别其中统计模式识别又分为:(1)用似然函数进行模式识别;(2)用距离函数机型模式识别;(3)特征选择;句法模式识别又分为:(1)串文法的表达与分类;(2)句法识别;(3)文法推断。
课程的教学内容和基本要求第1章引论 21.1 模式识别概况1.2 模式识别应用举例1.3 模式识别方法第2章数学基础 22.1 多元正态2.2 随机变量的线性变换统计模式识别第3章用似然函数进行模式识别83.1 几钟统计决策规则3.2 错误率3.3 参数估计第4章用距离函数进行模式识别64.1最小距离分类法4.2 相似性度量和集群规则4.3 系统聚类4.4 动态聚类第5章特征选择 65.1 维数问题和类内距离5.2 聚类变换5.3 K_L变换5.4 分散度句法模式识别第6章句法模式识别206.1串文法的表达与分类6.2 句法识别6.3 文法推断6.4 混合模式识别模糊模式识别6第7章模糊模式识别三、教材名称:《模式识别》第二版,边肇祺,张学工等编著,清华大学出版社三、主要参考书:(1)J. T. Tou,《Pattern Recognition Principle》(2)Gonzalez, Thomason, 《Syntatic Pattern Recognition-an introduction》(3)Duda, Hart, 《Pattern Classifier & Scene Analysis》。
模式识别与智能系统 专业 培养方案

模式识别与智能系统专业培养方案下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改,请根据实际需要进行调整和使用,谢谢!本店铺为大家提供各种类型的实用资料,如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等,想了解不同资料格式和写法,敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!模式识别与智能系统专业培养方案1. 培养目标。
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专业硕士研究生培养方案

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:四、课程设置模式识别与智能系统专业研究生课程设置。
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。
模式识别(研究生大纲)

模式识别课程编码:课程英文译名:Pattern Recognition课程类别:学位课开课对象:模式识别与智能系统开课学期:第2学期学分: 3 学分;总学时: 48 学时;理论课学时:48 学时;实验学时:0 学时;上机学时:先修课程:学习本课程之前,应先学习《概率论》、《线性代数》课程。
教材:《模式识别》清华大学出版社,2000年1月,第二版参考书:【1】《数字图像处理》 Kenneth.R.Castleman著,朱志刚等译,电子工业出版社 1998年9月一、课程的性质、目的和任务《模式识别》是模式识别与智能系统硕士生一门学位课。
模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类,在错误概率最小的条件下,使识别的结果尽量与事物相符。
本课程的任务是使学生掌握模式识别的基本原理和方法,了解模式识别在实际系统中的应用。
二、课程的基本要求通过本课程的学习,要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。
掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。
掌握特征提取和选择的准则和算法,掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。
基本掌握非监督模式识别方法。
了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。
掌握模式识别的应用和系统设计。
三、教学方式课程采用教师课堂讲授和学生课外自学相结合的教学方式。
教师课堂讲模式识别方面的核心内容,学生通过阅读参考书和文献资料,进一步深入了解课程的最新研究成果。
四、课程的主要教学内容和学时分配授课时数:48学时主要内容:第一章绪论1.1 模式和模式识别的概念1.2 模式识别系统1.3 关于模式识别的一些基本问题第二章贝叶斯决策理论2.1 几种常用的决策规则2.2 正态分布时的统计决策2.3 分类器的错误率分析第三章概率密度函数的估计3.1 参数估计的基本原理3.2 监督参数估计3.3非监督参数估计第四章线性判别函数4.1线性判别函数和线性分类器的基本概念4.2 常用准则函数的线性分类器设计4.3 多类问题第五章非线性判别函数5.1 分段线性判别函数的基本概念5.2 分段线性分类器设计5.3 二次判别函数5.4 近邻法第六章特征的选择与提取6.1 基本概念6.2 类别可分离性6.3 特征提取6.4 特征选择第七章非监督学习方法7.1 引言7.2 单峰子集(类)的分离方法7.3 类别分离的间接方法7.4 分级聚类方法第八章模式识别的发展与应用8.1 神经网络模式识别8.2 模糊模式识别方法8.3 识别方法在语音信号数字处理中的应用8.4 印刷体汉字识别中的特征提取五、习题及课外教学要求通过习题巩固和加深对所学知识的理解,培养分析能力计算能力,为此要布置适量的习题。
模式识别与智能系统专业硕士研究生课程设置表

54
3
√
信息工程学院
应自炉
矩阵理论
考试
54
3
√
计算机学院
吴明芬
专业课
线性系统理论
考试
54
3
√
信息工程学院
梁新荣
必修
现代控制理论
考试
54
3
√
信息工程学院
余义斌
模式识别
考试
54
3
√
信息工程学院
李霆
非学位课程
公
共任选课
第二外国语(日语)
考查
60
2
√
外语学院
选
修
模糊数学
考查
54
3
√
计算机学院
体育
考查
36
2
√
体育部
文献检索
考查
18
1
√
图书馆
专业任选课
智能信息处理(人工神经网络应用)
考查
54
3
√
信息工程学院
樊可清
工程测试及其信息处理
考查
36
2
√
信息工程学院
樊可清
现代信号处理(小波分析及其工程应用)
考查
54
3
√
信息工程学院
温浩
系统工程
考查
54
3
√
信息工程学院
罗兵
图像分析与计算机视觉应用
考查
54
3
√
信息工程学院
模式识别与智能系统专业硕士研究生课程设置表
学院:信息工程学院班级:YS201022
课程
类别
课程代号
课程名称
考核方式
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模式识别与智能系统研究生课程设置课程类别编号课程名称学时学分开课时间开课单位备注通识课程硕士生第一外国语3秋、春外语系硕士生必修1330111自然辩证法322 秋人文学院1330131 科学社会主义理论与实践241 春人文学院人文课程161秋、春人文学院1350011科技英语写作 2秋、春外语系博士生必修1350031 现代科学技术革命与马克思主义322 秋人文学院1330141矩阵论483 秋数学系硕士生≥3学分1330171随机过程483 秋数学系1330151数理统计483 秋数学系1330181 泛函分析及其应用483 春数学系0835511 图像处理中的数学方法322 春图像所学位要求课程0835521模式识别原理322 秋图像所硕士生≥4学分0835531人工智能原理322 春图像所0835541数字图像处理322 秋图像所0835551图像分析322 春图像所0835561 计算机视觉3 2 春图像所20835571信息安全导论322 秋图像所0835581 数字集成电路设计322 春图像所0835591 模式识别与图像处理实验专题161 秋图像所0835601 精确制导技术概论241.5 秋图像所0835611 现代数字信号处理专题241.5 秋图像所0835621数据挖掘161 秋图像所0835631 图像与视频压缩技术322 秋图像所0835641 数字图像处理系统设计原理161 春图像所0835651航迹规划方法161 春图像所0835661专家系统原理161 春图像所0835671信息隐藏161 春图像所0835681创造性思维241.5 秋图像所0835691 图像分析实验专题161 春图像所0835701 医学图像处理和分析322 秋图像所0835711 VTK/ITK程序语言设计241.5 春图像所0835721计算机光学32 2 秋图像所0835731 DSP系统原理与设计16 1 秋图像所0835741 图像处理中的数据组织241.5春图像所博士生跨一级学科课程2 博士生必修博士生专题研讨 6 图像所非学位要求课程补修课程信号与线性系统64 4 电信系模拟电子技术(II)563.5电信系通信电子线路563.5电信系数字信号处理48 3 电信系数字电路与逻辑设计563.5电信系自动控制原理48 3 自控系微机原理64 4 自控系微机接口技术563.5计算机系操作系统原理64 4计算机系数据结构563.5计算机系计算机网络48 3计算机系导师指定的其他本科课程研究环节文献阅读与选题报告(硕、博)1 图像所在学术会议上作学术报告(硕)1 图像所论文中期进展报告(博)1 图像所发表论文(硕、博)1 图像所学位论文(硕)1图像所学位论文(博)15图像所检测技术与自动化装置课程设置(2010版)检测技术与自动化装置学科学术型硕士学位研究生课程设置表(2010版)课程类型课程编码课程名称学时学分开课学期开课单位编号开课单位必/选修备注学位课程G10001401 研究生英语精读136 31-214WY外国语学院必修公共课8学分G10001403 研究生英语口语32 1114WY外国语学院必修G10 001301自然辩证法48 2113FZ法政学院必修G10 001302科学社会主义32 1213FZ法政学院必修10080004 研究生专业英语32 1308XD信电学院必修10080027 控制工程研究方法16 1108XD信电学院必修基础理论课与专业课11学分10080023 工程中的矩阵理论54 3108XD信电学院必修G100012随机过程482212LI理学必修04 院10080001 线性系统理论54 3208XD信电学院必修10080024系统辨识48 2208XD信电学院必修非学位课程10080006 计算机测控网络系统32 2108XD信电学院必修专业必修课6学分10080003 现代检测理论与技术32 2208XD信电学院必修10080007 现代数字信号处理32 2208XD信电学院必修1008工业过程建3 2 1 08信选专业选0005 模、优化与仿真2 XD电学院修修课至少选修8学分10080013 现代传感器技术32 2108XD信电学院选修10080010 分布式工业控制技术32 2108XD信电学院选修10080021 数字图像处理32 2108XD信电学院选修10080016 建筑设备节能技术32 2208XD信电学院选修10080022虚拟仪器与仿真32 2208XD信电学选修院10080009DSP及应用32 2208XD信电学院选修10080026模式识别32 2208XD信电学院选修10080012 神经网络理论与应用32 2208XD信电学院选修10080025人工智能32 2108XD信电学院选修10080017模糊控制32 2208XD信电学院选修1008嵌入式系统3 2 2 08信选0019 2 XD 电学院修10080002 最优控制与最优估计32 2208XD信电学院选修10080011 建筑智能化技术32 2308XD信电学院选修10080028计算机视觉32 2208XD信电学院选修G10 001404德语64 01-214WY外国语学院选修不计学分G100014日语64 01-214W外国选修05 Y 语学院必修环节10000001 教学或科研实践 108XD信电学院必修导师考核10000002 选题报告(含文献综述) 108XD信电学院必修评议组考核10000003学术报告 108XD信电学院必修导师考核10000004学术论文 108XD信电学院必修导师考核10000005学位论文 008XD信电学必修学位审批院其他说明:1、同等学力或跨专业考入的硕士研究生还须完成2-3门补修课程的学习,由导师会同学科组在学生制定个人培养计划时提出学习要求;2、因研究课题需要,导师可于第三学期面向所指导研究生增开1-2门课程(均按16学时计,不计学分)。
开课申请须于第二学期末提出,经分管院长批准后报研究生处备案检测技术与自动化装置专业硕士研究生培养方案admin 发表于:2011-11-11 10:21 点击:126检测技术与自动化装置专业硕士研究生培养方案一、培养目标根据教育要“面向现代化、面向世界、面向未来”的指导方针,为培养德、智、体全面发展的、能适应社会、经济和科学技术发展需要的高层次专门人才,对本专业硕士研究生的培养提出如下要求:1、掌握马克思主义基本理论,热爱祖国,遵纪守法,具有良好的道德品质和较强的事业心,积极为社会主义现代化建设服务。
2、树立实事求是和勇于创新的科学精神,掌握信号检测与信息处理和自动控制等基础理论,掌握智能化、网络化测控装置与系统的相关技术、设计方法等专业知识;能够创造性地研究和解决与本学科有关的理论和实际问题,具有进行现代检测技术与自动化装置方面的科学研究能力和实验技能,具备大型科研和设计项目的协调组织才能或独立担负专门技术工作的能力,能胜任高等院校、科研院所、工厂企业等教学、科研、技术支持和技术管理等工作。
3、掌握一门外国语,并能熟练地运用于本专业。
4、具有健康的体魄。
二、研究方向1、DSP技术在测控系统中的应用本研究方向依托吉林大学与美国德洲仪器公司DSP联合实验室,开展DSP在电机控制、信号采集与处理、机电类产品升级等方面的应用研究。
开发DSP嵌入式系统、工业控制总线接口、无线通讯接口及软件。
本研究方向带头人:程德福。
2、传感器数字化智能化及应用本方向集成微电子与微处理器技术,研究传感器数字化、自补偿、自诊断等智能化及多传感器融合方法,研究网络化智能传感器IEEE1451国际标准、硬件模块和软件模块,研究多传感器技术在环境与灾害检测等领域的应用。
本研究方向带头人:王君。
3、光电检测技术与装置研究基于声光调制和声光可调谐滤波原理的集成化光电测控装置,包括人体生物信息提取,光电精密测量,光电扫描成像,声光信号处理,新型光谱探测技术,汽车光电子,光电编码器,光学传感设计与光电信息处理等。
本研究方向带头人:刘光达。
三、学习年限及时间分配1、本专业硕士研究生的学制一般为两年,在职研究生的学习可适当延长一年。
对于特别优秀的硕士研究生提前完成培养计划,经本人申请,导师同意,学院审批后报研究生院批准,可申请提前答辩,获得学位;由于客观原因不能按时完成学业者,须提前三个月向有关部门提出申请,经导师同意,学院审批,研究生院批准,可延期毕业,但硕士研究生在校学习总年限一般不得超过三年。
没有提出延期申请或延期已满仍未完成硕士论文工作者,按结业处理。
2、课程学习和论文工作的时间分配。
课程学习实行学分制,总学分不少于26学分,其中必修课学分18学分。
硕士研究生的课程学习与论文工作的时间约各占一半,课程学习与论文工作交叉进行,完成规定的学分要求方可申请论文答辩。
3、硕士生用于科学研究和撰写论文的时间一般不应少于一年。
四、课程设置及时间要求1、公共课:第一外国语(英语、日语、俄语);100学时3学分;开课学期为第一学期。
自然辩证法;40学时2学分;开课学期为第一学期。
科学社会主义理论与实践;20学时1学分;开课学期为第二学期。
2、专业基础课:数值计算方法;60学时3学分;开课学期为第一学期;随机信号分析与处理;60学时3学分;开课学期为第二学期。
3、专业课:检测技术及应用;40学时2学分;开课学期为第二学期;传感器工程;40学时2学分;开课学期为第二学期;专业文献阅读及报告:第二学期进行;开题报告:第二学期末。
4、选修课:在课程设置表列出11门课程中,根据研究方向、个人兴趣和开课情况,至少选8学分。
5、补修课:传感器及检测技术、信号与系统、自动控制原理Ⅰ。
五、文献阅读本专业要求学生必须阅读与硕士研究生论文工作相关的外文和中文文献各不少于1万字和参加学院组织的“学术报告”活动。
研究生出席学术交流(听、讲及讨论)时间不少于20学时,记1学分。
考核办法是做本学科、专业发展综述报告、中期研究报告等。
六、开题报告本专业硕士生开题报告的时间为第2学期6月底进行,通过查阅文献、收集资料,准备开题报告,报告内容应就选题的背景、目的、意义、研究内容、预期目标、研究方法、课题条件等做出论证,写出开题报告,并在硕士点导师组统一安排的开题报告会上作公开报告、答辩,经审核通过者方可进入学位论文研究阶段;对开题报告未通过者,应在第三学期开学初(10月1日前)重新做开题论证报告。
七、中期考核在第四学期开学初,由学院统一组织对硕士研究生论文工作的中期考核,考核研究工作进展,是否按开题报告所提出的计划安排进行,存在的主要问题。