模式识别与智能系统研究生课程设置

人工智能地研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势 摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词：人工智能，技术，模式识别，前景 Abstract：In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一，引言 如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。 人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。 二，现状 以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。 地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。 目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下，

DX3004模式识别与人工智能--教学大纲

《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能 课程性质：选修课 课程类别：专业与专业方向课程 适用专业：电气信息类专业 总学时： 64 学时 总学分： 4 学分 先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计 后续课程：语音处理技术；数字图像处理 课程简介： 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。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。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材： 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999； 参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010； 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。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。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容： （1）模式识别与人工智能基本知识； （2）贝叶斯决策理论； （3）概率密度函数的估计； （4）线性判别函数； （5）非线性胖别函数；

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。 （四）建筑智能化技术 本方向以建筑智能化技术为背景，主要研究智能建筑系统集成理论与技术、

企业管理专业硕士研究生课程设置简表

企业管理专业硕士研究生课程设置简表

企业管理专业硕士研究生培养方案 （学科专业代码：120202 授予管理学硕士学位） 一、学科专业简介 1．企业管理专业注重企业管理基础理论的研究。构建了从经济学、管理学、社会学、心理学、民商法学等多个学科交叉研究的范式。从改善企业管理绩效的角度对企业再造、组织文化的群体行为的变革，国有企业现代企业制度的完善，企业组织变革与公司董事制度，企业资源规划与电子商务等基础理论问题进行系统深入的研究。 2．注重职业生涯管理和绩效评价的研究。本专业的研究人员围绕职业生涯管理，对职业规划的发展特点、职业生涯管理的影响因素、员工自我职业生涯管理的结构、组织职业生涯管理与员工心理和行为的关系、薪酬管理、绩效评价等问题进行深入、系统的研究。 3．注重信息资源管理的基础理论研究。本专业的研究人员研究现代信息组织与知识管理的基础理论，以解决各种环境下信息的有效组织与检索问题；本专业研究从信息资源管理的角度探讨信息化企业竞争力的培育问题和信息资源管理应用系统设计与开发。将传统的管理信息系

统（MIS）与计算机辅助设计与开发（CAD）、专家系统（ES）、决策支持系统（DSS）等有机的结合起来，在信息资源管理的基础理论和原理指导下，采用数据库、人工智能、多媒体、多元化信息集成等最新的现代信息技术，为各类企业设计、开发各种能够满足企业个性化需求的信息资源管理系统。 二、培养目标 1．坚持德、智、体全面发展的方针，培养适应现代化建设需要，能从事企业的高、中层管理工作的应用型人才或者通过继续学习能从事本专业领域的科研、教学工作的研究型人才。 2．要求学生必须掌握本学科坚实的基础理论、系统的专门知识，掌握相应的技能、方法和相关知识；了解国内外企业管理、市场营销、财务管理、人力资源管理、企业信息管理等本专业领域的理论发展趋势和现代技术分析方法；具有在企业（公司）中从事调查研究、分析决策、组织管理或者在高等学校及相关研究机构中独立地进行科学研究、教学工作的能力。 3．此外，要求学生熟练的掌握一门外国语，并鼓励学习第二门外国语（达到初级以上水平）。

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,

模式识别与智能系统硕士点_研究生入学复试大纲pris_test

模式识别与智能系统硕士点 研究生入学复试大纲 复试笔试满分为150分，包括基本能力测试（45分）和专业基础知识测试（105分）两部分。采取闭卷考试，考试时间一般为2至3小时。 有关专业基础知识测试的说明 专业基础知识测试（105分）由21道题目组成，参加笔试同学可从中任意选择7道完成，每题15分。专业知识点包括以下七个方面： 一．图象处理(共3题) 考试知识点：数字图象直方图、基于直方图均衡化的图象增强、边缘检测算子、梯度大小/方向计算、频域滤波基础、频域滤波操作的基本步骤。 辅导材料：冈萨雷斯等，《数字图象处理》,第二版，电子工业出版社, 2003.3, ISBN 7-5053-8236-5。认真阅读该书的3.3, 4.2, 10.1。 二．信息安全(共2题) 考试知识点：信息熵的计算、信源编码。 辅导材料：《信息与编码理论基础》，万旺根，上海大学出版社。 三．人工智能(共2题) 考试知识点：人工智能的基本概念。 辅导材料：廉师友，人工智能技术导论（第二版）廉师友西安电子科技大学出版社, 2002.7, ISBN 7-5606-0811-6。认真阅读该书的第一章。 四．微型计算机原理(共5题) 考试知识点：80x86指令寻址模式及汇编指令的书写格式；不同进制数之间的转换；汇编程序的阅读；计数器模块8253及其编程；可编程中断控制器8259模块及其编程。 注：相关硬件模块控制字格式不需记忆。（提供）

辅导材料：微型计算机技术及应用（第3版），戴梅萼等，清华大学出版社，2003 五．多媒体信息处理(共4题) 考试知识点：1.多媒体基本概念 多媒体技术，多媒体系统的层次结构，多媒体系统的组成 2.多媒体数据压缩： 数据压缩算法概念及分类，统计编码，预测编码，变换编码，分形编码 静态图像压缩标准JPEG，运动图像压缩标准MPEG，音频压缩标准 3.音频信息处理 声音数字化，音频文件格式，声卡的组成与设计(含声卡的工作原理、硬件设计、软件结构、编程接口等) 4.视频信息处理 视频信号数字化，视频的文件格式，视频压缩卡的设计 辅导材料：多媒体技术基础及应用，钟玉琢等，北京：清华大学出版社，2006.2 六．生物特征识别(共2题) 考试知识点：生物信息学序列联配（双序列比对，多序列比对）。 辅导材料：David W. Mount，《生物信息学：序列与基因组分析（影印）》,Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Cold Spring Harbor Lab(CSHL) Press。认真阅读sequence alignment 的相关内容。 七．射频识别(共3题) 考试知识点：电子标签的基本概念。 辅导材料：纪震，李慧慧等，《电子标签原理与应用》,西安电子科技大学出版社, 2005.12, ISBN 705606-1599-6。认真阅读该书的第一章。

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的

目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有

模式识别与智能系统

模式识别与智能系统 Pattern Recognition & Intelligent System （专业代码：081104） 一、学科概况 本校模式识别与智能系统学科为国务院1993年批准的博士学位授予权学科，2001年经国务院学位委员会批准为国家级重点学科（二级学科）；本学科所在的控制科学与工程学科具有一级学科博士学位授予权,同时拥有一级学科博士后流动站。本学科主要从事模式识别与智能系统的理论与应用研究，为本校“211工程”重点建设学科。经过多年的建设，现有博士生导师七名，百余名的博士生研究队伍，和先进的教学与科研硬设备环境。多年来，一批科研成果达到国际与国内先进水平。 二、培养目标 本学科培养的模式识别与智能系统的硕士研究生应具有较宽广的基础理论及较深入的专业知识，能解决国家经济建设与国防中在本领域内的工程技术的应用课题，具有较好的理论联系实际的能力。 三、学制和学分 全日制硕士研究生实行以两年半制为主的弹性学制，原则上不超过5年。 总学分33学分，其中必修课程不少于14学分。

四、硕士课程设置 五、科研能力与水平 1. 掌握本学科的基础理论和专业知识，对所研究的课题有新的见解，取得新的成果。对于学术型学位的硕士研究生，还应熟悉国内外相关的学术研究动态。 2. 工作认真踏实，能独立进行科研工作并圆满完成科研任务。 3. 对于应用型、复合型学位的硕士研究生，能发现实践中与本学科相关的需求，能提出工程解决方案；对于学术型学位的硕士研究生，能提出和界定科学问题。

4. 硕士研究生在校期间应积极发表学术论文，参与学术交流。 六、开题报告 为确保学位论文的质量，指导教师应针对每个硕士研究生的类型和层次，确定选题范围。硕士研究生在导师的指导下，通过阅读文献、收集资料和调查研究后确定研究课题，提交开题报告。开题报告的主要内容包括： （1）课题来源及研究的目的和意义； （2）国内外在该方向的研究现状及分析； （3）主要研究内容； （4）研究方案及进度安排，预期达到的目标； （5）预计研究过程中可能遇到的困难和问题以及解决的措施； （6）主要参考文献。 提交开题报告的时间一般为第四小学期，开题报告字数应在5000字以上。开题报告的评议结果为通过或不通过。硕士研究生学位论文选题、开题的要求详见《南京理工大学硕士学位论文选题、开题及撰写的有关规定 七、学位论文 学位论文工作是研究生培养的重要组成部分，是对研究生进行科学研究或承担专业技术工作的全面训练，是培养研究生创新能力、综合运用所学知识发现问题、分析问题和解决问题能力的重要环节。 硕士学位论文要求概念清楚、立论正确、分析严谨、计算正确、数据可靠、文句简练、图表清晰、层次分明，能体现硕士研究生具有宽广的理论基础，较强的独立工作能力和优良的学风。在阐明论文的目的、意义和成果时，应有实事求是的科学态度。 硕士研究生的论文工作必须在导师指导下，由研究生独立完成。完成后应按照《中华人民共和国学位条理暂行实施办法》和《南京理工大学博士、硕士学位授予细则》的规定,组织论文评审和答辩。获准参加答辩的前提条件是：必须修满规定的学分，外语通过学位英语考试或通过国家英语六级考试，其余学科基础课程成绩不得低于70分并完成教学实践、科研实习。

人工智能中的模式识别

人工智能与模式识别 摘要：模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词:人工智能模式识别模式识别的方法模式识别的应用模式识别的发展潜力 正文: 模式识别的定义是借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数 值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。 此外，模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。 模式识别与很多学科都有联系，它与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别的方法主要有决策理论方法和句法方法，模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。 模式识别的应用非常广泛，比较典型的有：1 文字识别：在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。

东北财经大学硕士研究生培养方案

东北财经大学硕士研究生培养方案 为了满足国家经济建设、科技进步和社会发展对高层次人才的需求，根据《中华人民共和国学位条例》和教育部《关于修订研究生培养方案的指导意见》及《关于加强和改进研究生培养工作的几点意见》、《关于做好全日制硕士专业学位研究生培养工作的若干意见》文件精神，结合我校研究生教育发展的客观实际，特制定东北财经大学硕士研究生培养方案。 一、培养目标 我校硕士研究生的培养目标是：培养德、智、体全面发展，品学兼优，具有创新意识和创业精神，能够适应21世纪经济和社会发展需要的高素质学术型和应用型人才。 达到上述目标的具体要求是： 1.坚持以马列主义、毛泽东思想为指导，认真学习邓小平理论和“三个代表”重要思想，深入贯彻落实科学发展观，努力掌握并运用马克思主义的基本原理、方法及科学理论，解决我国经济建设和社会发展中的各种新问题；树立正确的世界观、人生观、价值观；树立不怕困难，勇于探索科学的精神；遵纪守法，热爱祖国。 2.学术型研究生应具有严谨的治学态度和不断探索的创新精神，掌握本专业坚实的基础理论和系统的专门知识，对攻读的研究方向有比较全面的了解和研究，熟悉本研究方向的新成果和发展趋势，对相关学科有比较全面深入的了解，有较宽的知识面；专业学位研究生应掌握本专业领域坚实的基础理论和宽广的专业知识，具有较强的解决实际问题的能力，能够承担专业技术或管理工作，具有良好的职业素养。 3.必须掌握一门外国语，能够熟练地阅读和翻译本专业的文献资料，具有一定的外语会话能力。 4.坚持体育锻炼，保持身心健康。

二、研究方向 硕士研究生的研究方向在二级学科下设定。 研究方向的设置要努力把握本学科发展的主流和趋势，注意突出学科特色和优势；应考虑本专业自身的优势和特点，密切关注经济、科技、社会发展中具有重大或深远意义的领域，并力求体现前瞻性、先进性和前沿性。 三、学习年限 我校研究生实行弹性学制。 学术型研究生基本学习年限为2.5年，弹性学习年限为2.5至4年。在基本学习年限内，前1.5年用于课程学习，后1年用于教学实践（社会实践）、学术活动、社会调查、撰写毕业论文及答辩。 专业学位研究生基本学习年限为2年，弹性学习年限为2至3年。在基本学习年限内，前1年用于课程学习，后1年用于实习、实践、社会调查、撰写毕业论文及答辩。 研究生逾期不能毕业者，按《东北财经大学研究生学籍管理工作实施细则》的相关规定处理。 四、课程设置 （一）课程设置的基本原则 1．基础性原则。课程设置要充分体现“厚基础、宽口径、精而新”的要求，注重基础性、宽广性和实用性。要重视专业基础学位课程的教学，加大其学时比重，适当压缩专业课程，按宽口径原则设置课程。 政治理论课程和外语课程的设置要按国家有关规定执行。 2．灵活性原则。根据硕士研究生培养目标的要求，考虑财经院校学科专业的特点和人才需求的实际情况，在课程设置中，应根据分类培养的需要，灵活设置学术类和应用类模块课程。学术类课程注重理论研究，应用类课程强调理论性与应用性课程的有机结合，突出案例分析和实践研究。 3．个性化原则。根据高层次人才培养的要求，指导教师应根据研究生本人的实际制订研究生个人课程学习计划。 4．创新性原则。课程设置要体现出培养学生的创新意识、创新精神和创新能力。

人工智能的模式识别与机器视觉

人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中，这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构，对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式，知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知

马克思主义中国化研究专业硕士生课程设置表 .doc

马克思主义中国化研究专业硕士生课程设置表 （3年制） 类别课程 编号 课程名称任课教 师 学 时 学 分 开课时 间 授 课 方 式 考 核 方 式 1 2 3 必修课公 共 课 0521801001 0121802003 0121802001 第一外国语 马克思主义与社会科学方法论 中国特色社会主义理论与实践 100 18 36 3 1 2 √ √ √ 专 业 基 础 课 77777777 0322802001 0322802002 博士生导师讲座 马克思主义基本原理 马克思主义发展史 周秀英 韩喜平 30 40 40 1 2 2 √ √ 专 业 课 0322802029 0322802030 0322802031 0322802032 0322802033 0322802034 中国化马克思主义理论专题研究 中共党史专题 当代社会发展理论研究 中外政党制度比较研究 中国化马克思主义发展史 中国化马克思主义文献阅读 宋连胜 杜君 韩广富 刘洁 吴自聪 陈方南 40 40 40 40 40 40 2 2 2 2 2 2 √ √ √ √ √ √ 讲 授 作 业 选修课0322802035 0322802036 0322802037 0322802038 0322802039 0322802040 0322802041 重大前沿理论问题研究 国外社会主义流派 现当代中国政治制度 国外中国化马克思主义研究动态 马克思主义在中国的传播史 中国化马克思主义与中国传统文 化 当代中国社会保障问题研究 刘洁 韩广富 吴自聪 陈方南 阎少华 盛海英 张淇 40 40 40 40 40 40 40 2 2 2 2 2 2 2 √ √ √ √ √ √ √ 讲 授 作 业 补 修 课

研究生课程设置

软件学院课程设置 课程设置 软件工程领域工程硕士课程体系遵循下述基本原则，即创新性、复合性和工程性，包括基础理论课程、技能培训课程、项目管理课程等。为加强软件人才的国际交流能力，要求不少于二分之一的课程采用双语（或英语）教学。 （一）必修课程（不少于23学分，其中考试学分不少于20学分） 1．自然辩证法（60610012）2学分（考试）2．外国语（60648003）3学分（考试）3．文献检索与论文写作（82558001）1学分（考查）4．学科前沿讲座（69998012）2学分（考查）5．基础理论课（不少于3学分） ●组合数学（74100043）3学分（考试） ●经济数学（74100093）3学分（考试） ●工程硕士数学（60428004）4学分（考试） 6．专业基础和专业课（不少于12学分） ●算法分析与设计（74100033） 3学分（考试） ●面向对象技术与应用（74100012） 2学分（考试） ●软件项目管理（84100062） 2学分（考试） ●软件体系结构（74100152） 2学分（考试） ●软件过程改进（84100072） 2学分（考试） ●计算机网络技术（74100022） 2学分（考试） ●网络与信息安全技术（74100102） 2学分（考试） ●软件测试技术（74100132） 2学分（考试） ●信息系统分析与设计（74100172） 2学分（考试） ●软件度量技术（74100142） 2学分（考试） ●数据库管理技术（74100062）2学分（考试） ●软件平台与中间件技术（74100082）2学分（考试） ●数据仓库与数据挖掘（74100072）2学分（考试） ●软件需求工程（84100102）2学分（考试）（二）选修课程（不少于6学分，考试学分不少于2学分。可用必修课程中的专业课代替，

中国科学院大学研究生课程设置的指导意见-研究生部

附件1 中国科学院大学 研究生课程设置的指导意见 （2015年3月16日校长办公会议通过） 为充分发挥中国科学院的科技创新优势在高等教育和人才培养方面的作用，秉承“科教融合、育人为本、协同创新、服务国家”的办学理念，提高研究生教学质量，中国科学院大学(简称“国科大”)拟在前期调研和试点运行的基础上，从2015-2016学年开始全面实行新的研究生课程体系。 一、指导思想 新课程体系以《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》和《中国科学院大学学位授予工作细则》为基本依据，通过调整课程类型、授课方式、学时和学分、课程和学分在集中教学和科研实践两个阶段的分配等，实现如下目标： 1.进一步促进研究生对学科知识体系的系统掌握，准确了解相关研究领域的最新进展和存在问题，加强研究生科研基本技能的训练。 2.强化启发式和互动式教学方式，进一步提高研究生的独立思考、自主学习和逻辑思维能力，进一步加强研究生质疑精神和科技原创意识的培养。 3.启发研究生培养严谨、严格、规范的科研理念，发扬

勤奋刻苦、认真负责、团结合作的敬业精神，训练优秀的社会和人文素质、遵循诚信的科研道德和学风，树立正确的人生观和价值观。 4.进一步强化国科大校部与院属科研院所在研究生科研实践阶段的教学互动和配合,充分发挥科研院所在研究生教学中的自主性和积极性。 5.加强课程的网络化建设，进一步促进国科大校部和科研院所的教学资源共享。 二、课程类型 新课程体系包括专业核心课、专业普及课、专业研讨课、研究生科学前沿讲座、公共必修课和公共选修课六类课程。其中，专业核心课、专业普及课、专业研讨课可以作为专业学位课。 1.专业核心课 专业核心课旨在使研究生系统掌握所在学科的完整知识体系、理论框架、发展历史与现状，是本学科研究生的学位必修课，亦可作为其它相关学科研究生的选修课。专业核心课须同时强调基础性、前沿性和系统性，尤其要避免把核心课开设成系统性不足的学术讲座组合。 2.专业普及课 专业普及课定位于拓展研究生的知识面，提高学生在科研工作中的学科交叉能力，是各学科研究生的专业选修课。

图像校正与分割处理软件设计与实现模式识别与智能系统方案

图像校正及分割处理软件设计与实现《图像分析与模式识别》课程期末大作业报告 课程名称：图像分析与模式识别

目录 图像校正及分割处理软件设计与实现 (1) 1 软件需求 (1) 1.1 操作界面需求分析 (1) 1.2 图像几何校正需求分析 (1) 1.2 ISODATA聚类算法的图像分割需求分析 (2) 2 算法原理及流程图 (2) 2.1 Hough变换 (2) 2.1.1 Hough变换原理 (2) 2.1.2 图像几何校正流程 (3) 2.2 ISODATA算法原理 (3) 2.2.1 ISODATA算法原理步骤 (3) 2.2.1 ISODATA算法流程图 (5) 3 程序设计框图 (6) 4 实验结果及分析 (7) 4.1 图像几何 (7) 4.1.1 支票图像几何校正结果 (7) 4.1.1 支票图像几何校正结果分析 (8) 4.2 图像分割 (8) 4.2.1图像分割结果 (8) 4.2.1图像分割结果分析 (10) 附录： (11) 附录一：图像几何校正代码 (11) 附录一：ISODATA聚类算法图像分割代码 (11) 附录一：MATLAB的GUI操作界面代码 (17)

图像校正及分割处理软件设计与实现 摘要：设计一种图像几何校正及图像分割处理软件，实现对倾斜支票图像校正为水平，及对已给的图像进行分割。图像几何校正主要通过边缘检测、Hough 变换、求倾斜角、图像旋转等算法实现；图像分割采用ISODATA聚类算法实现。实验结果表明，实现了对倾斜支票图像几何校正和对图像的分割功能。 关键词：边沿检测；Hough变换、图像旋转、ISODATA算法；图像分割； 1 软件需求 需求分析是指对要解决的问题进行详细的分析，弄清楚问题的要求，包括整个系统所要实现的功能。 根据题目，设计需要编写带有操作界面的图像处理软件，功能包含图像几何校和基于ISODATA聚类算法的图像分割。开发工具使用MATLAB。根据MATLAB的特点及需要实现的软件功能，软件需求分析如下： 1.1 操作界面需求分析 软件实现的功能是图像处理，因此操作界面中需要一个按钮，用于选择待处理的图像，称为“图像选择”按钮；选择的原始图像需要在操作界面中显示，因此需要一个用于显示原始图像的坐标控件；由于软件需要实现多功能，需要一个下拉框实现功能的选择；一个开始功能处理的按钮，称为“开始处理”按钮；一个用于显示图像处理结果的坐标控件。最后需要一个退出操作界面的按钮，称为“退出”按钮。 1.2 图像几何校正需求分析 原始图像在拍照时出现了倾斜，需要将图像校正，消除倾斜。通过对图像的观察，图像是一支票，支票上存在表格。因此想法是通过检测支票表格边框线的倾斜角，就是整图像的倾斜程度，然后根据这个倾斜角旋转，便可得到校正的水平图像。要检测支票图像表格边框直线。需要对图像的边缘进行检测，图像的边缘检测方法很多，如：sobel算子边缘检测，prewitt算子边缘检测，roberts 算子边缘检测，log算子边缘检测，canny算子边缘检测等，由于原图的噪声并不是很严重，因此上面这些边缘检测办法都能胜任，这里使用log算子进行边缘检测，为了适应其它边缘检测方法，本设计需要尽量在改变边缘检测方法时尽可能少地修改代码。边缘检测后，采用Hough变换提取直线，然后在提取的直线上找两个点，计算出直线的倾斜角度。最后根据这个倾斜角度对图像进行旋转。

模式识别学习心得体会

模式识别学习心得体会 篇一：最新模式识别与智能系统专业毕业自我总结 最模式识别与智能系统专业大学生 毕业自我总结优秀范文 个人原创欢迎下载 模式识别与智能系统专业毕业论文答辩完成之际，四年大学生活也即将划上一个句号，而我的人生却仅仅是个逗号，我即将开始人生的又一次征程。作为×××大学（改成自己模式识别与智能系统专业所在的大学）毕业生的我即将告别大学生活，告别亲爱的模式识别与智能系统专业的同学和敬爱的老师，告别我的母校——×××大学。 回顾在×××大学模式识别与智能系统专业的求学生涯，感慨颇多，有酸甜苦辣，有欢笑和泪水，有成功和挫折！大学——是我由幼稚走向成熟的地方，在此，我们认真学习模式识别与智能系统专业知识，拓展自己的知识面，培养自己的模式识别与智能系统实践活动能力。 在思想道德上，×××大学（改成自己就读模式识别与智能系统专业所在的大学）学习期间我系统全面地学习了思政课程的重要思想，不断用先进的理论武装自己的头脑，热爱祖国，热爱人民，坚持四项基本原则，树立了正确的人生观、价值观、世界观，使自己成为思想上过硬的模式识别与智能系统专业合格毕业生。

在模式识别与智能系统专业学习上，我严格要求自己，刻苦钻研 篇二：最新模式识别与智能系统专业毕业自我个人小结优秀范文原创 最模式识别与智能系统专业大学生 毕业个人总结优秀范文 个人原创欢迎下载 在×××（改成自己模式识别与智能系统就读的大学）模式识别与智能系统专业就读四年青春年华时光，匆匆而过。四年的时间足以证明了，我爱上了×××（改成自己模式识别与智能系统就读的大学）的一草一木，一人一事。回想四年里有过多少酸甜苦辣、曾经模式识别与智能系统班级里的欢声笑语，曾经期末考试备战中的辛勤汗水……所有的一切都历历在目。在模式识别与智能系统专业各位老师的启发教导下，我在德智体方面全面发展，逐渐从幼稚走向成熟。 在思想政治上，我有坚定信念和正确的立场，热爱祖国，热爱党，认真学习、与时俱进。平时本人踊跃参加模式识别与智能系统专业组织的各项社会公益活动，主动投入模式识别与智能系统班级捐款救灾等活动行列，用微薄的力量，表达自己的爱心，争做合格有为青年。 学习方面，我努力认真地学好每一门模式识别与智能系统专业课，基本掌握了模式识别与智能系统理论方面的一些