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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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