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计算机与信息工程学院硕士研究生课程内容简介

作者: 计算机与信息工程学院  |  发布日期:2012-10-11 15:05:00  |  阅读次数:

课程名称:数值分析                                  课程编号:Y140101 学分:2

英文名称:Numerical  Analysis                                        学时:36

数值分析系统地介绍了计算机中常用的数值计算方法及有关理论,它的基本内容为: 插值方法、数值逼近、数值积分与微分、线性方程组的直接求解法及迭代法、非线性方程的求根方法、特征值问题的数值方法、常微分方程数值解法等。通过课程的学习,要求学生能熟练应用FortranC C++ Matlab等算法语言进行数值模拟。

先修课程(或预备知识):高等数学、线性代数、算法语言

 

课程名称:组合数学                                         课程编号:Y140102    学分:2

英文名称:Combinatorial Theory                                                 学时:36

组合数学主要介绍各种组合方案的存在性证明和计数方法。存在性证明包括鸽巢原理和Ramsey定理的应用。计数方法包括排列组合公式,包含排斥原理和Polya定理的应用,以及递推关系和生成函数等工具的使用等等。

先修课程(或预备知识):离散数学

 

课程名称:随机过程                                  课程编号:Y140103 学分:2

英文名称:Stochastic Process                                         学时:36

准备知识、随机过程的基本概念与基本类型、泊松过程、马尔可夫链、更新过程

先修课程(或预备知识):《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》

 

课程名称:高级运筹学                                课程编号:Y140201 学分:2

英文名称:Advanced Operational Research                              学时:36

运筹学是一门应用科学,它广泛应用现有的科学技术知识和数学方法,解决实际中提出的专门问题,为决策者选择最优决策提供定量依据。具体的说它是通过建立数学模型的方法来解决各种经济问题、管理问题或生产问题。本课程大纲要求学生有一定的概率论与数理统计知识,针对在大学本科期间已学习过运筹学(大学本科运筹学大纲要求的主要内容有:线性规划、运输问题、目标规划、整数规划、图与网络规划)的有关知识的学生所制定。本课程主要学习各种较为复杂优化模型的建立和这些数学模型的性质、特点及其求解的算法以及计算机求解方法。特别要关注这些模型在解决交通运输系统、路桥水建筑管理系统和高速公路管理系统问题中的广泛应用。

先修课程(或预备知识):概率论与数理统计、运筹学

 

课程名称:数据库理论与技术                           课程编号:Y140202 学分:2

英文名称:Database Theory and Technology                             学时:36

本课程将介绍数据库研究中的新进展和研究方向,同时介绍新的数据库应用。本课程主要内容包括数据库的新的数据库模型面向对象的数据库,数据库技术的深入话题,如查询的优化,高级事务处理分布式数据库,最后结合市场应用十分广泛的Oracle商品化数据库系统进行实例研究,介绍oracle的基本工具等,重点介绍数据的原理与技术的结合应用。

先修课程(或预备知识):数据库的基本理论,面向对象的编程语言

 

课程名称:高级计算机网络                            课程编号:Y140203 学分:2

英文名称:Advanced Computer Networks                                 学时:36

采用系统方法自下而上系统地介绍了计算机网络的基本原理,体系结构、互连方法及原理,并给出了大量实例。介绍近年来迅速发展起来的各种网络技术,如InternetSONETADSLCDMAWLAN和蓝牙等,同时介绍了网络研究的最新进展。此外,针对当前计算机网络的发展现状以及计算机安全的重要性,介绍了计算机安全基本框架。本课程适用于计算机科学与技术、软件工程,信息管理等专业高年级本科生及研究生。

先修课程(或预备知识):计算机网络、高级编程语言与程序设计(C++/Java)、操作系统、计算机组成原理、数据结构

 

课程名称:企业资源规划(ERP)                         课程编号:Y140204 学分:2

英文名称:Enterprise Resource Planning (ERP)                         学时:36

ERP从企业经营管理的需求出发,面向供应链,运用先进的IT技术,对企业的资源进行优化配置和合理使用,提高企业的盈利能力和核心竞争力。《企业资源规划》课程主要讲述ERP的管理思想、ERP的模块组成、ERP的实施中的各种问题。学完本课程以后,学生能够掌握企业如何通过部署和使用ERP来提高管理水平。能够从事ERP的规划、选型、实施中的项目管理等管理工作,也可以从事ERP的具体实施工作。

先修课程(或预备知识):企业管理理论、数据库技术、计算机网络

 

课程名称:建模与仿真                                课程编号:Y140205 学分:2

英文名称:Modeling and Simulation                                    学时:36

课程内容包括:以管理系统或物流系统为背景,介绍了系统建模与仿真的典型方法:离散系统仿真、连续系统仿真、多Agent系统仿真等方法的基本概念、原理和方法。目的是使学生掌握系统建模与仿真的基本原理,熟悉一种建模与仿真语言或软件平台。

先修课程(或预备知识):《概率论与数理统计》等数学方面的基础课程

 

课程名称:商务智能                                  课程编号:Y140206 学分:2

英文名称:Business Intelligence                                      学时:36

本课程主要讲授数据仓库和数据挖掘中的主要方法(回归分析、关联规则、聚类分析、判别分析、神经网络分析、决策树分析等), 数据挖掘与相关领域的关系。着重介绍商务智能系统如何从不同的数据源搜集的数据中提取有用的数据,并对这些数据进行清洗,对数据进行转换、重构等,将其存入数据仓库或数据集市中;然后运用适合的查询、分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等管理分析工具对信息进行处理,使信息变为辅助决策(DSS)的知识,并将知识以适当的方式展示在决策者面前,供决策者运筹帷幄。

先修课程(或预备知识):数据库原理

 

课程名称:信息系统工程                                                                       课程编号Y140208   学分:2

英文名称:Information Systems Engineering                                                                 学时:36

信息系统工程是管理科学与工程等有关专业的专业课程,属于专业高端课程,是为培养高层次管理人才服务的课程。本课程的目的是使学生了解和掌握最新的信息系统工程技术,提高学生对管理核心的认识、培养学生的综合能力,锻炼学生实际操作、应用、开发信息系统的能力。其主要内容有信息系统工程的概念、信息系统工程一般的技术、信息系统工程的体系结构,通过学习本门课程,使学生掌握信息系统工程的相关技术及具体应用,通过理论学习和上机练习,加强学生的动手实践能力,掌握信息系统最新发展趋势。

先修课程(或预备知识):计算机网络、数据库原理与技术、管理信息系统等

 

课程名称:知识管理                                  课程编号:Y140209 学分:2

英文名称:Knowledge Management                                       学时:36

知识管理是近年来发展迅速的一个研究领域。本课程主要介绍知识管理实施中所采用的关键技术、方法和应用。具体内容包括知识和知识管理总论、知识管理的理论框架、知识管理的技术基础(包括元数据、RDFXML、本体、语义网、知识网格)、知识管理系统、知识管理在电子政务、企业信息化、电子商务、项目管理、CRM中的应用等。通过学习,使学生了解企业知识管理的规划和实施方法,初步具备构建企业知识管理平台的能力。

先修课程(或预备知识):有计算机的理论和应用基础,已经修完计算机与信息管理专业的相关专业课程。

 

课程名称:统计分析方法及应用                         课程编号:Y140210 学分:2

英文名称:Method and Application of Statistics Analysis              学时:36

概述、数据的图表示、随机抽样、多元正态分布; 单因子方差分析、双因子方差分析; 一元线性回归、多元线性回归; 主成分、因子分析、典型相关分析; 相似性度量、谱系聚类法、逐步调整法; 时间序列预测法、回归预测法。

先修课程(或预备知识):高等数学、线性代数、概率论与数理统计

 

课程名称:高级软件工程                              课程编号: Y140301 学分:2

英文名称:Advanced Software Engineering            学时:36

高级软件工程是一门指导软件开发和维护的重要课程。本课程的目的是介绍与软件项目开发相关的理论、技术和工具。课程的主要内容包括:软件工程过程模型 、敏捷视角下的过程、系统工程、需求工程、构建分析模型、设计工程、进行体系结构设计、构件级设计建模、完成用户界面设计、软件测试策略、测试战术、产品度量、项目管理、过程和项目度量、估算、项目进度安排、风险管理、质量管理、变更管理等。另外,还要求学生跟随教学内容的进展,完成一个小型软件项目的开发。

先修课程(或预备知识)本课程要求选课学生已掌握数据库、程序设计语言。

 

课程名称:算法设计与分析                            课程编号:Y140302 学分:3

英文名称:The Design and Analysis of Computer Algorithms             学时:54

算法的设计与分析是一门面向设计,且处于计算机科学核心地位的教育课程。本课程的主要特点是既有严格的理论证明,又具有很强的构造性和应用性。课程以问题求解为主线索,围绕设计算法常用的基本数据结构和基本设计策略组织教学内容。

主要内容包括:算法概述、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法、概率算法、线性规划与网络流、NP完全性理论与近似算法等。

先修课程(或预备知识):数学分析(或高等数学)、离散数学和C++语言程序设计

 

课程名称:数据仓库与数据挖掘                         课程编号:Y140304 学分:2

英文名称:Data Warehouse and Data Mining                             学时:36

本课程的主要内容是从介绍数据库技术的高级理论入手,深入细致地讲述了数据库设计方法学,最后用一实例综合运用上属理论,是理论性和实践性相结合的典范,是属于高级的数据库技术。

先修课程(或预备知识):要求选课的学生先修过《数据库原理与设计》和《SQL Server 数据库设计》等课程。

 

课程名称:信息可视化                                课程编号:Y140305 学分:2

英文名称:Information Visualization                                  学时:36

信息可视化重点研究对大规模、多维抽象数据的可视化方法,是近年来出现的一个新研究领域。其目的是帮助人们理解和分析数据,探究数据之间的关系,辅助快速决策。本课程主要介绍信息可视化的概念、信息结构的提取与建模、信息可视化算法与交互技术、信息可视化的应用实例和系统、虚拟环境和虚拟现实、以及信息可视化的新进展等内容。通过采用调研报告、讨论和实验等环节培养学生的创新能力和实际动手能力,强化专业技能,为今后从事可视化领域的研究和开发工作打下基础。

先修课程(或预备知识):数据结构、程序设计(C++Java)、计算机图形学的基础知识

 

课程名称:嵌入式系统设计                            课程编号:Y140306 学分:2

英文名称:Embedded System Design                                     学时:36

本课程分为四个专题,分别讲授嵌入式系统设计基本理论、方法和工程应用,基于ARM7/ARM9/XScaleCPU的嵌入式硬件系统选型与设计,嵌入式操作系统(uC/OSIILinuxWinCE)的移植与应用,嵌入式系统硬件驱动设计与应用程序设计方法。其中基本理论部分介绍嵌入式系统的成熟理论、基本方法,重点结合工程应用介绍嵌入式系统的工程分析与设计;嵌入式系统设计离不开硬件,基于ARM7/ARM9/XScale,详细介绍嵌入式硬件系统的选型与设计方法;基于uC/OSIILinuxWinCE的嵌入式操作系统,具体分析操作系统的移植与应用,带领学生深入阅读和分析实时操作系统的源程序,了解和掌握操作系统的实现细节和技巧,有重点地引导学生掌握分析、实现和移植系统的方法;基于前面的平台,详细学习嵌入式系统硬件驱动设计与应用程序设计方法,以及学科前沿课题研讨,使学生了解学科发展脉搏和成果。

先修课程(或预备知识):《数字电路》、《计算机原理》、《操作系统》等课程

 

课程名称:最优化方法                                         课程编号:Y140307   学分:2

英文名称:Optimization Methods                                                   学时:32

最优化方法是对诸多学科在理论和实际应用中涉及到的各种最优化问题,提出数学模型,然后采用各种有效可行的方法进行求解的一门课程,主要包括有:线性规划和非线性规划等问题的计算方法。本课程要求学习与掌握一些基本和经典的求解最优化问题的理论与方法,并力求能够应用于实际问题中。

在学习与掌握最优化方法的理论基础上,力求应用计算机程序设计的知识,编写出一些简单的算法程序,在计算机上实现。另外,结合近年来出现的一些有关计算机工具软件,如MATLABSCILAB等,学会熟练应用这些工具软件,利用这些工具软件来解决最优化方面的问题,以提高效率,减低难度。

先修课程(或预备知识):

 

课程名称:人工智能原理                              课程编号:Y140308 学分:2

英文名称:Principles Of Artificial Intelligence                      学时:36

人工智能原理课程的基本内容主要包括人工智能的研究与应用领域概况,知识表达方法,图搜索推理技术,谓词演算及其推理应用、不确定与非单调推理,人工智能系统规划方法,以及遗传算法、机器学习、神经网络及连接学习、自然语言理解、专家系统、智能决策支持系统等主要研究领域介绍。通过本课的学习,使学生掌握人工智能的基本知识、原理和技术以及人工智能系统的设计方法,了解人工智能的主要应用及当前的主要研究领域发展,并能在实际应用中采用人工智能方法来解决实际问题。

先修课程(或预备知识):高级程序设计语言、离散数学、数据结构、数据库原理

 

课程名称:网络与信息安全技术                              课程编号:Y140309 学分:2

英文名称:Network and Information Security                         学时:36

通过本课程的学习,使学生能够对信息安全有一个系统的、全面的了解。主要包括信息安全基础、密码学基础、公钥密码体制、数据库安全、网络安全、数字签名与认证机制、计算机病毒以及信息安全示例。学生应掌握信息安全的概念、原理和知识体系,掌握如何使用核心加密技术、密钥分配与管理技术等技术手段构建信息安全体系;同时结合信息安全领域的最新研究成果和解决方案,对信息安全软件应用、企业及个人信息安全、军队和国家信息安全等专题进行了研究和讨论。

先修课程(或预备知识):包括:计算机原理、计算机网络、C语言程序设计、数据库系统、操作系统等课程。本课程的学习应在学生掌握一定网络技术、程序设计技术的基础上进行。

 

课程名称:数字图像处理                              课程编号:Y140310 学分:2

英文名称:Digital Image Processing                                   学时:36

数字图像处理是计算机和电子学科的重要组成部分,人类75%的信息从图像中获得,数字图像处理研究数字图像的采集、表达;图像的各种基本变换技术(几何变换、频域变换);图像增强,图像的压缩编码、图像边缘信息的提取等方面的基础理论、技术和方法。通过本课的学习和实践,使学生对与图像相关的应用及当前的研究热点有一个初步认识,较全面地了解数字图像处理系统的构成原理,并能进行基本的设计,为今后从事数字图像处理领域的研究和开发工作打下基础。

先修课程(或预备知识):数学基础知识(如高等数学、线性代数、概率论等),数据结构、程序设计语言

 

课程名称:互联网数据挖掘                            课程编号:Y140311 学分:2

英文名称:Web Data Mining                                            学时:36

互联网数据挖掘是一门研究从互联网超链接、网页内容和使用日志中寻找有用信息方法的重要课程。本课程的目的是介绍与互联网数据挖掘相关的理论、技术和工具。互联网挖掘的任务可以划分为三种主要类型,互联网结构挖掘,互联网内容挖掘和互联网使用挖掘。依据这三大任务,课程的主要内容包括:数据挖掘基础 、互联网信息采集、互联网信息抽取、互联网信息检索、链接分析、观点挖掘、互联网使用挖掘等。另外,合成还要求学生跟随教学内容的进展,完成一个小型互联网数据挖掘应用。

先修课程(或预备知识):本课程要求选课学生已掌握数据库、程序设计语言。

 

课程名称:面向对象的分析与设计                       课程编号:Y140312 学分:2

英文名称:Object-Oriented Analysis and Design      学时:36

面向对象分析与设计方法学,代替传统的面向过程的结构化分析与设计方法,也已逐渐成为现代软件工程领域中的主流方法。特别是随着90年代末统一建模语言UML的广泛应用,基于UML的面向对象分析与设计方法在国内外学术界和产业界普遍受到重视,成为软件工程三个要素之一。课程的主要内容包括:面向对象方法的基本知识,面向对象的分析(OOA)的过程指导和工程策略,软件复用及其与OOA的关系,面向对象的设计(OOD)方法概貌,OOD模型各个组成部分的设计方法,统一建模语言(UML)。结合业界对人才的要求和最新技术发展成果,课程组在原有基础上进行了扩展和深化,新增了面向对象分析的内容和同步实际案例,并设置了配套的实验课,利用其工程化教学特点、以及业界和国外师资的综合资源优势,旨在将“面向对象分析与设计”建设成为一门软件工程专业基础核心课程,同时也为计算机专业提供教学共享资源。

先修课程(或预备知识)程序设计、软件工程

 

课程名称:线性系统理论                              课程编号:Y140401 学分:2

英文名称:Linear Control System Theory                               学时:36

本课程系统地阐述用状态空间法分析和综合线性控制系统的理论和方法。以线性连续定常系统为主要研究对象,同时考虑非线性系统和时变系统。主要内容有,用状态空间法建立系统的状态模型,求解系统的状态方程,矩阵指数的计算,系统的能控性和能观性判定,能控性与能观性的对偶关系,系统的结构分解,用李亚普诺夫方法分析系统平衡状态的稳定性,通过状态反馈实现系统的极点配置,系统镇定问题,系统解耦问题,状态观测器的设计,带状态观测器的闭环控制系统。

先修课程(或预备知识):自动控制理论、线性代数。

 

课程名称:系统辨识                                  课程编号:Y140402 学分:2

英文名称:System Identification                                学时:36

本课程将讲授系统辨识的基本概念、基本理论、基本方法和应用。介绍系统辨识的原理及步骤,数学模型与随机信号的形式。在对古典辨识进行讲授的同时,重点讲解现代系统辨识方法。对参数估计、阶次判断、时域辨识、频域辨识等理论及应用将进行较全面和系统地讲解,对多变量系统和闭环系统的辨识进行简单介绍。了解控制与观测和辨识之间的对偶关系及设计方法,学习相应的计算机仿真方法及实验的基本技能。

先修课程(或预备知识):自动控制原理、线性系统理论、概率统计与随机过程

 

课程名称:人工神经网络                              课程编号:Y140403 学分:2

英文名称:Artificial Neural Network                                  学时:36

系统地学习人工神经网络的主要理论、设计基础及应用实例,了解神经网络的发展背景和研究对象,理解和熟悉它的基本原理和主要应用,掌握它的模型和基本设计方法,为以后深入研究和应用打下基础。主要内容包括:人工神经网络的生物学基础、人工神经元模型、多层前馈网络(BP网和RBF)、自组织网络(SOM网、LVQ网和ART)、反馈网络等三类常用神经网络的拓扑结构、学习算法、设计方法和应用实例。作为扩充知识,本课还将介绍遗传算法及应用。

先修课程(或预备知识):线性代数

 

课程名称:最优控制                                  课程编号:Y140404 学分:2

英文名称:Optimum Control Theory And System                          学时:36

泛涵分析与变分学基础,泛涵的极值;最优控制中的无约束条件变分问题、有约束条件变分问题;Lagrange乘子法的基本原理,连续系统的最小值原理、离散系统的最小值原理;非线性系统的最短时间控制、线性时不变系统的最短时间控制,双积分装置的最短时间控制系统;非线性系统的最少燃料控制、线性时不变系统的最少燃料控制,双积分装置的最少燃料控制系统,双积装置的时间与燃料优化控制系统;二次型性能指标优化控制系统的状态调节器问题、输出调节器问题、跟踪问题;动态规划的基本概念和基本原理。

先修课程(或预备知识):《自动控制理论》、《线性控制系统》、《矩阵分析》等先修课程

 

课程名称:智能控制                                           课程编号:Y140405   学分:2

英文名称:Intelligence Control                                                   学时:36

智能控制是自动控制领域前沿学科之一,是综合性很强的多学科交叉的新兴学科,被称为自动控制理论发展的第三阶段。本课程主要讲授智能控制基本概念、工作原理、设计方法和实际应用。包括:智能控制基本概念、专家控制系统、模糊控制数学基础、基于模糊推理的智能控制、模糊控制系统的MATLAB仿真、神经元与神经网络、基于神经网络的智能控制、智能控制应用。通过智能控制课程的学习为解决复杂非线性、不确定系统控制问题开辟了一条新的途径。

先修课程(或预备知识):线性代数、控制原理

 

课程名称:DSP技术                                  课程编号:Y140406 学分:2

英文名称:Digital Signal Processing Technique                         学时:36

DSP技术是一门实践与理论相结合的课程,主要从应用角度介绍TMS320C55×DSP的硬件结构、指令系统、各种硬件接口设计、DSP的仿真集成环境CCS的应用、系统调试,最后围绕DSP对语音信号处理实例介绍TMS320C55×DSP应用系统设计。通过本课程的学习,让学生掌握TMS320C55×DSP器件的结构和组成以及DSP系统的基本结构,DSP应用技术基本概念和方法,侧重于通过练习达到学习DSP应用开发技术的目的。本课程适用专业:控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置。

先修课程(或预备知识):微机原理及应用、单片机原理及应用、C语言程序设计

 

课程名称:现代检测理论与技术                                课程编号:Y140407  学分:2

英文名称: Modern Detection Theory And Technology                              学时:36

电检测技术是现代检测技术,是光、机、电、计算机相结合的新技术,光电检测技术利用光电传感器实现各类检测,并综合利用信息传送技术和信息处理技术,最后完成对各类物理量进行在线和自动检测。用光电方法便于信息的控制和存储,易于实现自动化,易于与计算机连接,易于实现智能化,在通信、雷达、精导、导航、测量等领域获得广泛应用。本课程讲授光电器件原理,包括:光电导器件、光生伏特器件、光电发射器件、热辐射探测器件、发光器件与光电耦合器件。光电信息变换,包括:光电信息变换、光电变换电路的分类、几何、物理方法的光电信息变换、时变光电信息的调制。图像信息的光电变换,光电信息数据采集与处理,光电信息变换技术的典型应用。

先修课程(或预备知识):

 

课程名称:混沌理论及其应用                           课程编号:Y140409 学分:2

英文名称:Linear Control System Theory                               学时:36

本课程阐述控制学科、非线性系统、密码学、通信等多学科交叉的混沌理论,及其应用的领域。阐述混沌的概念、特点,典型混沌系统,判断混沌的李亚普诺夫指数方法,混沌的产生和控制方法,混沌同步的方法,混沌同步保密通信系统及其应用,混沌密码学与混沌密码的设计方法,相空间重构法,混沌预测方法及其应用。

先修课程(或预备知识):线性系统理论、微分方程。

 

课程名称:嵌入式系统                                课程编号:Y140410 学分:2

英文名称:Embedded System                                            学时:36

了解嵌入式系统的定义、嵌入式系统分类、发展历程、特点、应用领域、发展趋势。理解嵌入式硬件系统的组成、嵌入式微处理器的特点、主流的嵌入式微处理器系列、嵌入式系统存储器结构。理解嵌入式软件的特点和分类,嵌入式操作系统结构、组成、功能和特点。理解并掌握任务管理与调度中的任务定义、任务的分类、主要特性及内容,任务管理机制,优先级反转及解决方法。理解并掌握同步、互斥与通信机制、中断和时间管理及内存管理和I/O管理。熟悉嵌入式软件开发工具的分类、交叉开发环境、开发过程及开发工具。理解嵌入式系统的开发模式,任务划分的方法。

先修课程(或预备知识):模拟电子技术、数字电子技术、微机原理及应用

 

课程名称:物流控制工程                                课程编号:Y140411   学分:2

英文名称:Logistics Control Engineering                                学时:36

本课程讲授物流控制工程的系统概念、相关理论知识、控制和管理技术、系统设计方法和系统集成方法。在介绍物流控制工程的系统概念及物流系统组成的基础上,重点讲解物流控制工程中的各个子系统的组成、作用及设计方法;在全面介绍物流控制工程中涉及到的各种信息技术的基础上,讲解组成物流控制系统的重要自动化设备及控制技术;介绍物流信息系统特点、功能和分类,讲述信息系统的分析与设计方法;介绍物流控制系统的仿真软件及应用,优化策略及实现。

先修课程(或预备知识):自动控制原理、自动检测技术、计算机控制系统、智能控制。

 

课程名称:网络测控方法与系统                                 课程编号Y140412 学分:2

英文名称:The Methodology And System Of Network Measurement And Control       学时:36                                    

测控技术的网络化是现代测控技术的发展趋势之一,本课程系统地介绍了网络化测控技术及其应用。教学内容包括:现代网络化测控系统概述、测控网络通信基础、网络化测控系统体系结构、网络化虚拟仪器、网络化测控系统软件开发技术、网络化远程控制技术、网络化远程故障诊断技术、网络化测控系统安全与可靠性设计、网络化测控系统集成、网络化测控系统设计实例等。本课程是检测技术及自动化装置、电气、自动化、电子等相关专业研究生培养的重要专业课程之一。

先修课程(或预备知识):计算机控制系统、检测技术、网络技术及通信原理、自动控制原理、数字信号处理等。

 

课程名称:多传感器数据融合技术                       课程编号:Y140413 学分:2

英文名称:Multi-sensor Data Fusion Technology                        学时:36

本课程重点介绍多传感器融合的基本概念、应用领域、研究方向;掌握多传感器数据融合基本原理:多传感器的数学描述、检测性能分析、信息获取与预处理、信息数据结构、融合系统模型、信息融合过程;掌握基于Kalman滤波多传感器融合方法、基于Bayesian推理的多传感器融合方法;基于D-S证据论的多传感器融合方法;基于神经元网络技术和模糊逻辑的多传感器融合方法,了解基于选举理论的多传感器融合方法、基于小波变换的多传感器融合方法等;了解多传感器融合技术的应用。

先修课程(或预备知识):线性系统理论、概率统计与随机过程、系统辨识

 

课程名称:建模、软测量与仿真                         课程编号:Y140414 学分:2

英文名称:Modeling,Soft Measurement and Simulation                学时:36

本课程主要讲述四部分内容:(1)建模理论,讲述数学建模的方法论、模型的转换与简化,系统建模的理论;(2)软测量建模方法、软测量工程化实施技术、软测量模型校正;(3)仿真的基本方法,仿真的模型,时间模型仿真、事件模型仿真、仿真结果分析;(3)建模与仿真的工具,Matlab Simulink,建模与仿真前沿技术,基于Agent的建模与仿真、Petri网和分布建模与仿真等。通过该课程的学习,使学生掌握建模、软测量与仿真的基本理论、方法和常用工具,了解建模、软测量与仿真的最新技术和发展趋势。结合自己的研究方向和课题内容,将建模与仿真方法作为深入研究课题的内容或手段。

先修课程(或预备知识):线性系统理论、数值分析、计算机原理及技术等课程