模式識別與智能系統學科碩士研究生專業

　　本學科是控制科學與工程一級學科下的二級學科，同時也體現了多學科的交叉與融合的特色。該領域的研究與應用已證實：以仿生學研究為基礎，將人工智能技術、認知工程及神經網絡理論等智能化方法用于信息系統，可實現系統的故障診斷、建模與仿真，以及智能信息處理與控制等；把模式識別方法應用于電子工程系統的信息或信號(含語音、圖像和文字等)處理，采用高層次智能行為研究其知識表示和符號推理手段，可實現信號或信息的智能化處理。此外，神經網絡理論及其演化計算，與模糊邏輯相互滲透，已形成“計算智能”學科分支，其應用已遍及語音、圖像、聲納、雷達目標識別及智能控制系統等各個領域。

　　本學科與電子科學與技術、信息與通信工程、計算機科學與技術、儀器科學與技術、電路與系統、生物醫學工程等學科相互交叉，緊密聯系，是一邊緣交叉學科。本學科近年來發展勢頭良好，在智能控制、模式識別與信號處理以及計算智能等方面成果顯著，具有相當優勢。

　　一、培養目標

　　本學科培養具有良好的道德品質，愿意為社會主義事業服務，應具有堅實的模式識別與智能系統學科的基礎理論和系統的專門知識；對于模式識別與智能系統某一研究領域的進展和學術動態有較深的了解；能夠熟練利用計算機解決本學科的有關問題；具有從事模式識別與智能系統中的某一研究方向的科學研究或獨立擔負專門技術工作的能力，并取得有意義的成果；較為熟練地掌握一門外國語，將研究生分為三種類型（碩博連讀、理論型、工程型）進行培養。

　　二、研究方向

　　1．神經網絡及計算智能

　　2．復雜網絡系統信息處理技術

　　3．計算機機器視覺與模式識別

　　4．移動計算技術

　　5．虛擬與增強現實技術

　　6．人機交互技術

　　7．語音與圖像信號處理

　　8．數字廣播電視技術

　　9．虛擬制造技術及制造業信息化

　　10．智能系統建模與測試

　　11．仿生機器人技術

　　三、課程設置

　　學位課：自然辯證法、科學社會主義理論與實踐、碩士學位英語、隨機過程及應用、矩陣理論、最優化理論方法與應用、現代信號處理、系統辨識、線性系統理論

　　非學位課：模式識別、復雜系統性能評價和優化（英）、系統建模方法、智能控制理論及應用、非線性系統理論、計算機視覺、嵌入式系統設計。