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时间: 2009-5-10 13:24

作者: 阿Feng 标题: [求助][讨论][讨论]关于通信研究方向的学习

通信与信息系统专业中的研究方向——智能信息处理要学些什么理论和工具呢？先谢谢了！

[ 本帖最后由阿Feng 于 2009-5-10 13:29 编辑 ]

时间: 2009-5-11 08:04

作者: 设计院新丁 标题: 智能信息处理——浙江工商大学信电学院研究生教学大纲

（Intelligence Information Processing Technology）

一、编写说明
本课程3个学分，总课时51，为研究生学位课，重点将介绍用于信息处理的各种智能技术，主要有：人工神经网络、模糊理论、信息融合技术、粗糙集理论等等。
（一）、本课程的教学目的和要求
智能信息处理就是将不完全、不可靠、不精确、不一致和不确定的知识和信息逐步改变为完全、可靠、精确、一致和确定的知识和信息的方法。它涉及到信息科学的多个领域，是现代信号处理、人工神经网络、模糊理论、包括人工智能等理论和方法的综合应用，同时也是一门不断发展的学科。通过本课程的学习，要求同学要了解智能信息处理的理论方法和技术应用，要能够阅读相关中外文献，了解其最新动态；还要了解各种技术的综合集成其有效应用。
（二）、大纲的教学体系
重点讲述的内容包含六个部分。其中第一部分主要对智能信息处理作一总体概述；第
二部分介绍模糊系统理论及其应用；第三部分介绍粗糙集合理论及其应用；第四部分介绍信息融合技术及其应用；第五部分介绍人工神经网络；最后介绍智能技术的综合集成及其应用。
本课程以课堂理论教学为主，结合一定量的课堂讨论及相关文献阅读。课后有部分算法的编程作业。

二、教学大纲内容
第一部分概述
1．1       智能
1．2       人工智能
1．3       计算智能
1．4       智能信息处理方导论

第二部分模糊系统理论及其应用
2．  1  模糊理论基础
2．2       模糊系统
2．3       模糊理论的应用
2．4       模糊理论的研究现状及发展趋势

第三部分粗糙集合理论及其应用
3．  1  粗糙集基本理论
3．  2  粗糙集应用
3．３粗糙集理论的研究现状及发展趋势

第四部分信息融合技术及其应用
　　４．1　信息融合的基本理论
4．2       信息融合算法
4．3       D-S证据理论
4．4       信息融合的应用

第五部分神经计算
５．1　神经网络的基本原理
5．2       前馈型神经网络
5．3       反馈型神经网络
5．4       自组织神经网络

第六部分智能技术的综合集成——基于神经网络的模糊系统

三、考核方式及成绩评定标准
考核方式：开卷考试
成绩评定标准：成绩评定为百分制，其中平时成绩在总成绩中所占百分比为30%，期末考试成绩在总成绩中所占百分比为70%。

四、教材及主要参考书
教材: [1] 王耀南. 智能信息处理技术，北京：高等教育出版社，2003
      [2] 高隽. 智能信息处理方法导论，北京：机械工业出版社，2004
参考书目：  [1] 丁永生. 计算智能——理论、技术与应用，科学出版社，2004
[2] 马少平，朱小燕等. 人工智能，北京：清华大学出版社，2004
[3] 姚敏.计算机模糊信息处理技术，上海科学技术文献出版社，1999
[4] 张颖，刘艳秋．软计算方法，北京：科学出版社，2002

时间: 2009-5-11 21:23

作者: 阿Feng

非常感谢！还有就是工具呢？

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