模式识别与智能系统学科简介
模式识别与智能系统简况
模式识别与智能系统简况模式识别与智能系统是二十世纪八十年代发展起来的新型交叉学科，该学科包含自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等多种学科。
该学科以信息处理与模式识别的理论技术为核心，探索对各种信息进行处理、分类、理解，并在此基础上构造出具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现。
该学科在经济建设和国防建设具有广泛的实际背景，二十多年来，已引起了国内外有关学者的极大重视，被称其为面向二十一世纪的控制科学。
本学科点开始于我校省级重点学科计算机应用学科，从该学科人工智能方向发展而来。
最早的团队可以追溯到二十世纪八十年初，从承担航空基金立体仓库机器人开始。
经过近三十年的发展，该学科逐步形成了稳定的研究方向，于2003年从计算机应用学科独立出来，成为独立的学科，2005年获得“模式识别与智能系统”硕士学位授予权。
主要研究方向包括：神经网络与模式识别、图象处理与模式识别、智能机器人与人工智能和智能检测与智能控制等。
当前正在筹建“自主武器技术平台研究中心”，这是目前我省唯一一所高等院校首次建立的平台研究中心，中心下设6个实验室分别为飞行器仿真与模拟技术实验室、智能机器人与目标探测技术实验室、综合健康管理技术实验室、任务设备检测技术实验室、武器应用环境仿真实验室和导弹实验室，其中，导弹实验室近2-3年内投资200万多万元，购置了3枚导弹等，实验室已初具规模。
本学科主要关注与武器平台自主运行有关的技术，即主要关注：自主控制、环境感知、导航制导、保障与健康管理、电源、部分任务的关键技术研究和工程验证研究，逐步发展对平台总体设计、搭载任务武器等技术研究和工程验证。
本学科具有一定师资力量基础，现拥有双聘院士1人，博士生导师5人（外校兼职，本学科点没有博士授予权），硕士生导师9人，教授12人，副教授16名，其中，具有博士学位的教师有20名。
目前本学科点已培养硕士研究生10多名，学科梯队结构合理，整体实力强。
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。
清华大学自动化系模式识别与智能系统专业
清华大学自动化系模式识别与智能系统专业第一篇：清华大学自动化系模式识别与智能系统专业清华大学自动化系模式识别与智能系统专业我是清华大学自动化系的硕士研究生，在这介绍一下参加我专业研究生入学考试的准备和复习情况，希望能对各位有志报考清华大学的同学有所帮助。
一、招生情况模式识别与智能系统专业下设三个研究方向，即信号处理理论和应用，模式识别、人工智能的理论和应用，智能控制的理论和应用，拥有国家重点实验室智能技术与系统实验室智能信息处理分室。
重点科研方向有地震信号处理、模糊神经网络、智能控制、ATM交通管制、网络信息处理、图象压缩、指纹识别、小波信号处理、信息检索与知识工程等。
自动化系每年对外招收研究生约十多名，每个方向都会扩大招生，就98年而言，虽然简章上是招收9人，实际大大超出，其中一部分是自筹。
而模式识别专业当年原则招收人数是2人，实际录取了4人，录取比例在15：1到20：1之间。
因此，这也是个十分热门的专业，但在此要告戒各位考生，不要因为招收人数少就先在心理上产生了畏惧，天道酬勤，只要有了付出就不会没有回报。
由于自动化系每年招生工作准备及早，在本系没有录取的学生一般都可以联系到比较好的系或专业，还可以转到别的重点大学。
当然我当年在报考的时候并不知道，但我相信只要想做，没有办不到的事。
对自己要有信心才是在考研中胜利的关键。
二、教材准备正确的教材有助于指导你的复习。
清华大学在教改以前设置5年制本科教学，因此在专业课程方面的要求是比较高的。
而且由于大多数考卷都属于保密，对外校尤其是外地的考生是一种无形的压力。
但就自动化近几年的考研情况而言，并没有对考生过高的要求，绝大多数的考试内容都会在指定参考教材范围内，在难度方面也是中等要求。
也就是说，只要你对教材的基本知识有一定的把握就能在考试中顺利发挥。
下面就是需要准备的课程教材：1．电路原理。
《电路》(上、下册)，邱关源，高教版（高等教育出版社）；《电路原理》(上下册)，江泽佳，高教出版社2．数字信号出理(信号与系统)。
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。
华北电力大学简介
控制科学与工程系一、院系简介1、学院历史华北电力大学于1958年建校之初（北京电力学院）便开设国内第一个热工测量及自动化专业，并以此为基础开始“工业自动化”学科建设。
1978年开始在“发电厂工程”专业下招收“热工测量及控制”方向硕士研究生。
1990年开始在“热能工程”专业下招收“热工过程控制”方向博士研究生。
经过近半个世纪的建设与发展，“工业自动化”学科已经发展成具有很强整体实力和鲜明电力行业特色的学科，并从多方面形成了自己的优势，创造了一个良好的教学和科研环境；1996年原电力工业部批准“工业自动化”学科为立项建设的部级重点学科，2001年通过了评估验收，被确立为国家电力公司部级重点学科。
同时学科所属的“工业过程仿真与控制”实验室被批准为国家电力公司部级重点实验室。
为了适应大学“多科性、研究性、国际化”的建设目标，北京校区于2000年以“工业自动化”学科为基础成立自动化系。
2002年大学进行统一的院系规划调整，以“工业自动化”所涉及的“控制科学与工程”一级学科为名称成立学院，北京和保定校区分设自动化系。
学院现有教职员工108人，其中教师74人，实验人员19人；国家百万千人才计划1人、教育部新世纪优秀人才1人；教授30人（博士生导师5人），副教授31人。
学院拥有“控制科学与工程”一级学科硕士点及“控制理论与控制工程”二级学科博士点、控制理论与控制工程北京市重点学科、电站设备状态监测与控制教育部重点实验室、工业过程仿真与控制部级重点实验室。
近几年，获得国家级科技进步二等奖1项、国家级教学成果二等奖1项、省部级科技进步奖多项，火电厂仿真技术被国家科委等六单位联合评选为“全国十大科技成就”之一。
2、学科简介“控制科学与工程”是一门研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。
它是20世纪最重要的科学理论和成就之一，它的各阶段的理论发展及技术进步都与生产和社会实践需求密切相关。
控制科学以控制论、信息论、系统论为基础，研究各领域内独立于对象的共性问题，即为了实现某些目标，应该如何描述和分析对象与环境信息，采取何种控制与决策性为。
“模式识别与智能系统”学科基本情况简介
“模式识别与智能系统”学科基本情况简介（自动化学院部分）1．基本情况本学科现有教授1名，兼职教授2名，均为博导；副教授1名；讲师1名；在读博士研究生15名；硕士研究生36名；形成了具有一定规模和发展活力的研究队伍。
在当前以信息化带动工业化的经济建设大发展时期，这一学科正以空前的速度向前发展。
根据一级学科发展目标的要求，结合国家中长期发展规划的重大需求以及北航的实际背景和基本情况，我们提出本学科的主要发展方向如下：（1）智能化目标识别，图象处理与理解主要内容：面向航空航天背景的目标探索、识别与跟踪；基于动态成象的精确制导技术；医学图象处理与识别；生物特征信息处理、分析理解与识别；反恐识别技术。
（2）复杂系统的智能优化控制与决策主要内容：面向空天飞行器的复杂系统智能优化控制；面向武器系统的复杂系统智能控制；面向大规模复杂工业系统的智能优化控制与决策。
复杂系统的故障诊断、容错控制及健康管理。
（3）网络环境下的智能自动化主要内容：互联网上的智能化资源管理和信息服务；复杂网络系统的智能优化控制与决策；面向军事应用的天基信息网络智能控制与智能管理。
（4）复杂巨系统的智能优化管控与人工计算实验主要内容：基于多智能体系统（Multi-Agent Systems: MAS）技术的大规模复杂巨系统的综合集成建模与智能优化控制；从定性到定量的综合集成与智能优化决策；复杂巨系统中从微观到宏观的涌现（Emergence）机制；人工平行系统（Artificial Parallel Systems）与计算实验（Computational Experiment）。
以上四个方面是根据本学科的建设目标，结合当前的实际情况而确定的主要发展方向。
在实际运行过程中，我们将根据国防建设和国民经济建设的需要，面向工程应用和技术开发，组织精锐队伍开展扎扎实实的研究工作，争取以优异的科研成果促进学科发展。
2．成果积累和基础优势本学科在以下几个方面曾经开展了较多的研究工作，具有良好的成果积累，形成了一定的基础优势。
模式识别与智能系统和计算机科学与技术
模式识别与智能系统和计算机科学与技术
模式识别与智能系统是一门涉及多个学科领域的学科，其核心是对各种媒体信息进行处理、分类和理解，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
该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为主要工具，研究对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统。
计算机科学与技术则是一门研究计算机的设计、制造和应用的学科，主要关注计算机系统的基本理论、算法设计和实现方法等方面。
计算机科学与技术专业涵盖了计算机的各个方面，包括计算机系统、算法设计、数据结构、编译原理、计算机网络等。
模式识别与智能系统和计算机科学与技术是两个相互关联的学科领域。
模式识别与智能系统需要借助计算机科学与技术来实现其智能系统的设计和实现，而计算机科学与技术也可以通过模式识别与智能系统的理论和方法来提高其应用的智能化水平。
在人工智能领域中，这两个学科领域的交叉应用非常广泛，例如在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，模式识别与智能系统和计算机科学与技术都是不可或缺的技术基础。
总之，模式识别与智能系统和计算机科学与技术都是非常重要的学科领域，它们在人工智能领域中相互促进、交叉应用，为推动智能技术的发展和应用做出了重要贡献。
模式识别与人工智能
模式识别与人工智能第一点：模式识别在人工智能中的应用模式识别是指机器通过对大量数据的学习和分析，从中提取出有用的信息，并对这些信息进行处理和理解，从而实现对未知数据的预测和分类。
在人工智能领域，模式识别是一项核心技术，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、医学诊断、智能控制等领域。
在图像识别中，模式识别技术可以帮助机器识别出图片中的物体、场景和行为，从而实现自动驾驶、人脸识别等功能。
在语音识别中，模式识别技术可以帮助机器识别出语音信号中的音素、词汇和句子，从而实现智能语音助手、自动字幕等功能。
在自然语言处理中，模式识别技术可以帮助机器理解文本中的语义和情感，从而实现情感分析、机器翻译等功能。
此外，模式识别技术在医学诊断中也起到了重要作用。
通过分析医学影像数据，模式识别技术可以帮助医生发现病灶和异常，从而提高诊断的准确性和效率。
在智能控制领域，模式识别技术可以通过对传感器数据的分析，实现对设备的智能控制和优化。
第二点：人工智能在模式识别中的助力人工智能是指通过模拟人类的智能行为，使机器能够自主学习和适应环境，从而实现对未知数据的处理和理解。
在模式识别领域，人工智能技术可以帮助机器更好地完成任务，提高识别的准确性和效率。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过构建深度神经网络模型，实现对大量数据的自动特征提取和分类。
在模式识别中，深度学习技术可以帮助机器从原始数据中学习到复杂的特征，从而提高识别的准确性和效率。
此外，强化学习是人工智能领域的另一个重要分支，它通过让机器在实际环境中进行尝试和探索，从而学习到最优的行为策略。
在模式识别中，强化学习技术可以帮助机器在复杂的环境中快速适应，从而提高识别的效率和鲁棒性。
总之，模式识别与人工智能是相辅相成的两个领域，模式识别技术在人工智能中的应用可以提高机器的智能水平，而人工智能技术在模式识别中的助力可以提高机器的识别能力。
随着技术的不断发展和创新，模式识别与人工智能将会为人类带来更多的便利和效益。
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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。