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2012级培养方案
自动化学院模式识别与智能系统2012级硕士研究生培养方案

发布日期: 2012-05-25 文章来源:研究生院 阅读次数:51

自动化学院
学科:控制科学与工程专业:模式识别与智能系统 代码:081104
一、培养目标
培养硕士学位研究生应坚持德、智、体全面发展,具体要求为:
1进一步学习和掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想,坚持四项基本原则;热爱祖国,遵纪守法;诚信公正,有社会责任感。
2本学科硕士研究生通过系统的课程学习和课题研究,应具有良好的学科基础和外语水平,掌握模式识别、数字信号与数字图像处理、智能系统分析与设计、智能机器人技术等方面的专门知识,具备综合运用本学科的理论、方法与技术创造性地研究和解决科学、工程实际问题的知识结构和能力,具有延伸和拓宽自己的知识和进行创造性工作的能力。可从事本学科及相关领域的教学、科研或科技开发工作,并具备进一步深造的学术基础。
3熟练掌握一门外国语;
4具有健康的体魄。
二、研究方向
1人工智能与模式识别;
2生物医学信息处理;
3图像处理和计算机视觉;
4智能机器人。
三、学习年限
本专业学习年限(学制)为2.5年,其中课程学习时间一般为1年,参加科研和撰写学位论文的时间为1.5年。
四、培养方式与原则
1、本专业学分要求
设置公共学位课、专业学位课、专业选修课、全校选修课、科研和实践必修环节等学习环节。学位课应修19学分,非学位课应修10学分,科研和实践必修环节应修3学分,合计应修32学分。
2、本专业学生培养能力与培养要求
硕士生的培养采取课程学习和研究工作相结合的方式,通过课程学习和论文研究工作,系统掌握“模式识别与智能系统”专业领域的理论知识,培养分析问题和解决问题的能力。
3、本专业导师负责制与培养要求
硕士生的培养实行导师负责制,鼓励以导师为主的指导小组集体培养。指导教师应由学术水平较高、在研究工作中有成就的教授或副教授(或相当职称的人员)担任。必要时,可聘请有高级职称的校内外专家共同指导。指导教师和指导小组成员名单应由学院审核批准并备案。课程学习实行学分制,在导师指导下按照本专业培养方案要求选修课程并制定个人培养计划。研究生的科研、论文工作要做到理论与实际相结合。
4本学科所在一级学科其它专业的专业学位课、专业选修课可以作为本专业的专业选修课,且允许学生在导师指导下,跨学科选修相关专业的研究生课程一至两门,作为专业选修课计算学分。
五、学位论
1论文形式
完成硕士论文研究任务一项,并以书面形式提供具有一定理论、实践水平的学位论文。
2、论文工作基本要求
研究生要在导师指导下开展论文工作,论文实际工作时间应不少于1年。并按规定完成文献综述、开题报告、中期检查等环节,并提交书面报告。发现问题及时处理和上报。论文工作要使硕士生在科学研究方面受到较全面的训练,培养从事科学研究或独立担负专门技术工作的能力。
3论文选题要求
学位论文的选题应当对经济建设或在学术理论上有实际意义,尽量结合导师及相关单位的科研任务进行,具有一定先进性、创新性,课题的难易程度和工作量要适当。研究生应在导师指导下,尽早制定学位论文工作计划。一般要求在第3学期末之前完成开题报告会,报告会由本学科和相关学科5名以上的专家参加,经开题报告会认可后,开题报告书及论文工作计划表各1份于第4学期3月底前报研究生学院备案。
4、论文答辩时间等要求
硕士学位论文在答辩之前应先进行论文盲审,盲审通过后可向学院提出答辩申请,论文答辩时间一般应在每年的1月底之前完成。答辩委员会一般由5至7名具有副高以上职称的同行专家组成,其中至少1名校外专家。答辩委员会根据答辩人的报告,就是否同意建议授予答辩人硕士学位以无记名投票方式进行表决,并评定成绩。
5、发表论文要求
研究生在论文工作期间参加科技工作的要求参照“杭州电子科技大学关于学术型硕士研究生参加科技工作的暂行规定”执行。

六、课程设置

类 别
课程编号
开课
学院
课 程 名 称
总学时
学分
开课学期及周学时数
考核方式
备 注
学位课
公共学位课
 
人文
中国特色社会主义理论与实践研究
32
2
2
 
 
 
 
考试
 
 
人文
自然辩证法概论
16
1
 
1
 
 
 
考试
二选一
 
人文
马克思主义与社会科学方法论
16
1
 
1
 
 
 
考试
 
外国语
英语
64
4
2
2
 
 
 
考试
 
专业学位课
 
自动化
数字信号处理
48
3
3
 
 
 
 
考试
二选一
 
自动化
线性系统理论
48
3
3
 
 
 
 
考试
 
自动化
应用随机过程
48
3
3
 
 
 
 
考试
 
 
自动化
小波分析与时频分析
48
3
 
3
 
 
 
考试
 
 
自动化
模式识别
48
3
 
3
 
 
 
考试
 
学位课应修                         19   学分
 
 
 
 
专业选修课
 
自动化
工程矩阵论
32
2
2
 
 
 
 
考试
 
 
自动化
人工智能
32
2
 
2
 
 
 
考查
 
 
自动化
应用泛函分析
48
3
3
 
 
 
 
考试
 
 
自动化
智能信息处理
32
2
 
2
 
 
 
考查
 
 
自动化
数据挖掘
32
2
 
2
 
 
 
考查
 
 
自动化
传感器与检测技术
32
2
 
2
 
 
 
考试
 
 
自动化
生物医学信息处理
32
2
 
2
 
 
 
考查
 
 
自动化
数字图像处理
32
2
2
 
 
 
 
考查
 
 
自动化
机器人技术
32
2
 
2
 
 
 
考查
 
 
自动化
机器视觉
32
2
 
2
 
 
 
考查
 
 
自动化
机器人智能与多信息融合
32
2
 
2
 
 
 
考查
 
 
自动化
智能控制
32
2
 
2
 
 
 
考试
 
 
自动化
嵌入式系统
32
2
 
2
 
 
 
考查
 
 
自动化
软件工程
32
2
 
2
 
 
 
考查
 
 
自动化
通信与网络
32
2
 
2
 
 
 
考查
 
 
自动化
学科前沿专题
16
1
 
1
 
 
 
考查
 
 
自动化
科技创新方法与实践
16
1
 
1
 
 
 
考查
 
应修
8-10 学分
全校选修
 
外国语
英语听说
32
2
2
2
2
 
 
考查
 
 
外国语
日语
32
2
2
2
2
 
 
考查
 
 
人文
世界民族音乐文化
32
2
2
2
2
 
 
考查
 
 
人文
知识产权
32
2
2
2
2
 
 
考查
 
 
人文
职场中经济法律风险与防范
32
2
2
2
2
 
 
考查
 
 
人文
文学与人生
32
2
2
2
2
 
 
考查
 
 
体育部
户外拓展
32
1
2
2
2
 
 
考查
 
 
体育部
羽毛球
32
1
2
2
2
 
 
考查
 
 
体育部
体育舞蹈
32
1
2
2
2
 
 
考查
 
 
管理
企业运营管理
32
2
2
2
2
 
 
考查
 
 
图书馆
科技文献检索
16
1
2
2
2
 
 
考查
 
 
计算机
英文科技论文写作
32
2
2
2
2
 
 
考查
 
应修
0-2学分
非学位课应修                                10 学分
科研和实践必修环节
文献选读
 
1
 
 
 
 
考查
 
教学实践或工程实践
 
1
 
 
 
 
考查
 
科研论文与学术报告
 
1
 
 
考查
 
合计应修
32 学分

 

 

Course Summary for Pattern Recognition and Intelligent Systems

 

Type
Names of Courses
Class
Hours
Credits
Semester
Evaluation
Remarks
1
2
3
4
5
Master’s Degree Course
Common Course
Research on Theory and Practice of Socialism with Chinese Characteristics
32
2
2
 
 
 
 
Exam
 
Introduction to Dialectics of Nature
16
1
 
1
 
 
 
Exam
Select 1 from 2
Marxism and Social Science Methodology
16
1
 
1
 
 
 
Exam
English
64
4
2
2
 
 
 
Exam
 
Specialized Course
Digital Signal Processing
48
3
3
 
 
 
 
Exam
Select 1 from 2
Theory of Linear System
48
3
3
 
 
 
 
Exam
Wavelet and Time-Frequency Analysis
48
3
3
 
 
 
 
Exam
 
Applied Stochastic Process
48
3
3
 
 
 
 
Exam
 
48
3
 
3
 
 
 
Exam
 
Required Credits
19
Non-Master’s Degree Course
Specialized Elective Course
Engineering Matrix Theory
32
2
2
 
 
 
 
Exam
 
Artificial Intelligence
32
2
 
2
 
 
 
Test
 
Applied Functional Analysis
48
3
 
3
 
 
 
Test
 
Computational Intelligence
32
2
 
2
 
 
 
Test
 
Data Mining
32
2
 
2
 
 
 
Test
 
Sensors & Testing Technology
32
2
 
2
 
 
 
Exam
 
Biomedical Information Processing
32
2
 
2
 
 
 
Test
 
Digital Image Processing
32
2
2
 
 
 
 
Test
 
Robot Technology
32
2
 
2
 
 
 
Test
 
Machine Vision
32
2
 
2
 
 
 
Test
 
Robot Intelligence and Information Fusion
32
2
 
2
 
 
 
Test
 
Intelligent Control
32
2
 
2
 
 
 
Exam
 
Embedded System
32
2
 
2
 
 
 
Test
 
Software Engineering
32
2
 
2
 
 
 
Test
 
Communication and Network
32
2
 
2
 
 
 
Test
 
Lectures on Frontier of the Discipline
16
1
 
 
1
 
 
Test
 
Technological Innovation: Methods & Practice
16
1
 
1
 
 
 
Test
 
Required Credits
8-10
Common Elective Course
World Culture & Ethnic Music
32
2
2
2
2
 
 
Test
 
Intellectual Property
32
2
2
2
2
 
 
Test
 
Guard Against the Risks of the Economic in the workplace
34
2
2
2
2
 
 
Test
 
Literature and Life
32
2
2
2
2
 
 
Test
 
Badminton
32
1
2
2
2
 
 
Test
 
Dancing & Physical Training
32
1
2
2
2
 
 
Test
 
Outward-bound
32
1
2
2
2
 
 
Test
 
Enterprise Management
32
2
2
2
2
 
 
Test
 
Scientific Index Search
16
1
2
2
2
 
 
Test
 
Japanese
32
2
2
2
2
 
 
Test
 
English Speaking & Listening
32
2
2
2
2
 
 
Test
 
Writing Research Papers
32
2
2
2
2
 
 
Test
 
Required Credits
0-2
Required Credits
10
Required Procedure
Review on Special Information
 
1
 
 
 
 
Test
 
Teaching or Engineering Practice
 
1
 
 
 
 
Test
 
Scientific Research Thesis and Academic Report
 
1
 
 
Test
 
Total Credits
32

 
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