模式识别与智能系统研究生课程设置
《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。
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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。
模式识别与智能系统-南京理工大学研究生院
南京理工大学研究生培养方案计算机学院分册南京理工大学研究生院二〇一四年九月目录1、博士研究生培养方案模式识别与智能系统 (2)计算机科学与技术 (10)软件工程 (18)2、学术型硕士研究生培养方案模式识别与智能系统 (25)计算机科学与技术 (31)生物医学工程 (37)软件工程 (43)3、全日制专业学位硕士研究生培养方案计算机技术 (50)软件工程 (56)生物医学工程 (60)4、来华留学生培养方案Doctoral Program in Computer Science and Technology (65)Master Program in Computer Science and Technology (67)博士研究生培养方案模式识别与智能系统Pattern Recognition & Intelligent System（学科代码：081104）一、学科简介本学科始于1979年创办的计算机系，1993年经国务院批准，获博士学位授予权，2001年获批国家级重点学科；拥有一级学科博士后流动站，教育部“高维信息智能感知与系统”重点实验室及江苏省“社会安全图像与视频理解”重点实验室，教育部创新引智基地，及江苏省社会公共安全协同创新中心。
本学科师资力量雄厚，主要从事模式识别、计算机视觉与图像分析、智能机器人、智能科学与技术的理论与应用研究，承担了一批以国家973计划、863计划为代表的高层次项目，科研成果达到国内领先国际先进水平，2009年曾获国家自然科学二等奖，先后获得省部级科技进步一等奖4项。
二、培养目标培养的博士研究生在模式识别以及人工智能等方面掌握坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识，具有独立从事模式识别理论、智能机器人技术、图像分析与机器视觉等科学理论研究和解决实际问题的能力，具有组织科学研究、技术开发与专业教学的能力，熟悉本学科最新研究成果和发展动态，能够熟练运用一门外语进行学术写作和交流，具有终身学习的能力，并具有强烈的科学探索与创新精神、高度的社会责任感、德才兼备的模式识别与智能系统学科的高级专门人才。
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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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
04
院 信
1008 2 0001 线性系统理 1008 0024 系统辨识 4 8 2
08 2 X
电 学
必 修
D 院 信
1008 0006 计算机测控 网络系统 非 学 位 课 程 1008 0007 现代数字信 号处理 1008 工业过程建 3 2 2 3 2 1008 0003 现代检测理 论与技术 3 2 2 3 2 2
模式识别与智能系统研究生课程设置
课程 类别 语 通识 课 程 1330131 1330111 自然辩证法 科学社会主义理论 与实践 人文课程 1350011 1350031 1330141 1330171 1330151 1330181 0835511 0835521 学 位 要 求 课 程 0835531 0835541 0835551 0835561 科技英语写作 现代科学技术革 命与马克思主义 矩阵论 随机过程 数理统计 泛函分析及其应 用 图像处理中的数 学方法 模式识别原理 人工智能原理 数字图像处理 图像分析 计算机视觉 3 2 4 8 4 8 4 8 4 8 3 2 3 2 3 2 3 2 3 2 3 3 2 2 4 1 6 编号 课程名称 硕士生第一外国 学 时 学 分 3 2 1 1 2 2 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 开课 时间 秋、 春 秋 春 秋、 春 秋、 春 秋 秋 秋 秋 春 春 秋 春 秋 春 春 开课单 位 外语系 人文学 院 人文学 院 人文学 院 外语系 人文学 院 数学系 数学系 数学系 数学系 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 图像所 硕士生 ≥4学分 硕士生 ≥3学分 硕士生 必修 备注
选 修
D 院 信
1008 0010 分布式工业 控制技术 3 2 2
08 1 X
电 学
选 修
D 院 信
1008 0021 数字图像处 理 3 2 2
08 1 X
电 学
选 修
D 院 信
1008 0016 建筑设备节 能技术 3 2 2
08 2 X
电 学
选 修
D 院 08 信 选 电 修 D 学
1008 虚拟仪器与 0022 仿真 3 2 2
1 1 1 1 1 0
图像所 图像所 图像所 图像所 图像所
研 究 环 节
学位论文（博）
1 5
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）
开 课 程 类 型 课程 课程名称 编码 时 分 学 期 位 编 号 外 G10 0014 学 位 课 程 G10 0014 03 研究生英语 口语 3 2 1 1 14 W Y 01 研究生英语 精读 1 3 6 3 1-2 14 W Y 国 必 语 修 学 院 外 国 必 语 修 学 院 公共课 8学分 单 位
2
X
院 信 1008 0009 DSP 及应用 3 2 2 08 2 X 学 D 院 信 1008 0026 模式识别 3 2 2 08 2 X 学 D 院 信 1008 0012 神经网络理 论与应用 3 2 2 08 2 X 学 D 院 信 1008 0025 人工智能 3 2 2 08 1 X 学 D 院 信 1008 0017 模糊控制 1008 嵌入式系统 3 2 2 3 2 2 08 08 2 X 学 D 院 信 选 修 电 选 修 电 选 修 电 选 修 电 选 修 电 选
083574 1
图像处理中的数据 组织 博士生跨一级学科 课程 博士生专题研讨 信号与线性系统 模拟电子技术 （II） 通信电子线路 数字信号处理
24
1. 5 2 6
春
图像所
博士生必 图像所 电信系 电信系 电信系 电信系 电信系 自控系 自控系 计算机 系 计算机 系 计算机 系 计算机 系 修
64 56 56 48 56 48 64 56 64 56 48
4 3. 5 3. 5 3 3. 5 3 4 3. 5 4 3. 5 3
非 学 位 要 求 课 程 补 修 课 程
数字电路与逻辑设 计 自动控制原理 微机原理 微机接口技术 操作系统原理 数据结构 计算机网络 导师指定的其他本 科课程 文献阅读与选题报 告（硕、博） 在学术会议上作学 术报告（硕） 论文中期进展报告 （博） 发表论文（硕、 博） 学位论文（硕）