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》课程标准精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版《模式识别》课程标准一、课程概述1.课程性质《模式识别》是人工智能技术服务专业针对人工智能产业及其应用相关的企事业单位的人工智能技术应用开发、系统运维、产品营销、技术支持等岗位，经过对企业岗位典型工作任务的调研和分析后，归纳总结出来的为适应人工智能产品开发与测试、数据处理、系统运维等能力要求而设置的一门专业核心课程。
2.课程任务《模式识别》课程通过与各类特征识别应用案例开发相关的实际项目学习，增强学生对本专业智能感知与识别算法知识的认识，训练他们养成良好的解析思维习惯，在理解理论知识的基础之上，根据实现情况分析与设计出最优解决方案，再用编程方式实现特征提取和识别算法并加以应用的能力，从而满足企业对相应岗位的职业能力需求。
3.课程要求通过课程的学习培养学生智能感知与识别算法应用方面的岗位职业能力，分析问题、解决问题的能力，养成良好的职业道德，为后续课程的学习打下坚实的基础。
二、教学目标（一）知识目标（1）了解模式识别的概念，掌握通过编程实现模板匹配算法来解决简单的模式识别问题的能力；（2）了解常用模式识别算法的原理，能初步利用该类算法解决具体模式识别问题的一般方法；（3）理解特征提取与降维的概念及主要方法，并能够在解决模式识别问题的过程中加以应用；（4）详细了解BP神经网络的原理，熟练掌握利用该算法解决手写体识别问题的方法；（5）详细了解朴素贝叶斯分类器算法的原理，熟练掌握利用该算法解决打印体文字识别问题的方法；（6）详细了解基于隐马尔可夫模型的语音识别原理，熟练掌握利用该模型解决语音识别问题的方法；（7）详细了解基于PCA和SVM模型的人脸识别原理，熟练掌握利用该模型解决人脸识别问题的方法。
（二）能力目标（1）会识读程序流程图，能看懂案例程序代码；（2）会使用Python语言实现“模式识别”常规算法；（3）能按照任务要求，设计程序流程图，编写程序代码；（4）能够根据系统功能要求对程序进行调试；（5）能够对所编写的程序故障进行分析，提出解决方案并进行故障排除：（6）能根据系统工作情况，提出合理的改造方案，组织技术改造工作、绘制程序流程图、提出工艺要求、编制技术文件。
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-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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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
0019
2
X D
电 学 院 信
修
1008 0002 最优控制与 最优估计 3 2 2
08 2 X
电 学
选 修
D 院 信
1008 0011 建筑智能化 技术 3 2 2
08 3 X
电 学
选 修
D 院 信
1008 0028 计算机视觉 3 2 2
08 2 X
电 学
选 修
D 院 外
G10 0014 04 德语 G10 0014 日语 6 4 0 6 4 0 1-2
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
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
14 W Y
国 选 语 修 不计学 学 分 院来自1-214 W
外 国
选 修
05
Y
语 学 院 信
1000 0001 教学或科研
08 X
电 学
必 导师考 修 核
D 实践 1 院 信
1000 0002 选题报告(含
08 X
电 学
必 评议组 修 考核
D 文献综述) 1 院 信
必 修 1000 环 0003 节 学术报告 1 08 X 学 D 院 信 1000 0004 学术论文 1 08 X 学位论文 0 D 08 X 学 D 院 信 必 学位审 电 修 学 批 修 核 电 必 导师考 修 核
电
必 导师考
1000 0005
院 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 其 他 说 明: 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
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
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。对于未通过中期考核者， 令其调整，并延期毕业论文答辩。 八、论文工作 论文工作应与课程学习交叉进行，硕士生用于科学研究和撰写论文的累计时间一般不应 少于一年。导师要全面掌握硕士研究生的论文工作进度，根据实际需要对论文工作计划进行 及时和必要的调整。硕士论文的具体要求按学校学位管理条例规定执行。
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
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
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
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）
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。