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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。
开题报告范文基于深度学习的智能语音识别与翻译系统研究开题报告范文一、研究背景与意义随着人工智能技术的不断发展和深入研究，智能语音识别与翻译系统成为了当代人机交互领域的热门研究方向之一。
语音识别和翻译技术的不断进步，能够有效地提高人们的交流效率和方便性，广泛地应用于智能助手、智能音箱、语音翻译设备等各个领域。
而深度学习作为一种对大规模数据进行训练和学习的机器学习方法，在语音领域取得了显著的成果，因此，开展基于深度学习的智能语音识别与翻译系统研究具有重要的意义。
二、研究目标本研究旨在设计并实现一个基于深度学习的智能语音识别与翻译系统，通过深度学习算法，提高语音识别和翻译的准确性和效率，并通过系统优化，提供更好的用户体验和交互效果。
具体目标包括：1. 研究现有的语音识别和翻译技术，比较它们的优缺点，了解当前的研究状况和存在的问题。
2. 构建一个基于深度学习的语音识别模型，通过训练大量的语音数据，提高识别准确率。
3. 利用深度学习方法设计一个智能翻译系统，实现对不同语种之间的语音翻译。
4. 通过用户调研和实验评估，对系统进行优化和改进，提供更好的用户体验。
三、研究内容与方法1. 语音识别技术研究首先，对现有的语音识别技术进行深入研究，包括传统的隐马尔可夫模型（HMM）方法和近年来较为流行的深度学习方法。
比较它们的优劣，了解它们的原理和适用范围。
然后，选取适合本课题的深度学习方法，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），设计和搭建一个基于深度学习的语音识别模型，并通过大量的语音数据进行训练和测试，提高系统的识别准确率。
2. 语音翻译技术研究在语音识别的基础上，进一步研究语音翻译技术。
利用深度学习方法，设计一个智能翻译系统，实现对不同语种之间的语音翻译。
通过搭建语音翻译模型，将语音输入转换为对应的文本，再进行翻译处理，最后输出目标语言的文本翻译结果。
3. 系统优化与改进通过用户调研和实验评估，对系统进行优化和改进，提高系统的用户体验和交互效果。
基于机器学习的智能语音识别与自然语言处理开题报告一、引言智能语音识别与自然语言处理技术的突破不仅改变了人机交互方式，而且在许多领域展示出了广阔的应用前景。
基于机器学习的智能语音识别与自然语言处理技术的研究近年来取得了显著进展，但仍然存在一些挑战和问题。
本开题报告旨在介绍本研究的背景和目标，并详细阐述所采用的研究方法和预期结果。
二、研究背景智能语音识别与自然语言处理是一门新兴的技术领域，其应用广泛涉及人工智能、智能音箱、智能助理、机器翻译等诸多领域。
随着机器学习技术的迅速发展，智能语音识别和自然语言处理的准确率和效果得到了显著提升。
然而，当前的技术仍然存在一些挑战，例如语音质量下降、多语种处理、口音识别、语音合成等方面的问题值得进一步研究。
三、研究目标本研究的目标是基于机器学习技术，针对现有智能语音识别与自然语言处理中的问题进行深入研究，开发出更为准确和高效的智能语音识别和自然语言处理系统。
具体而言，本研究将聚焦于以下几个方面：1.提高语音识别的准确度和鲁棒性；2.改善自然语言处理的效果和实时性；3.探索多语种处理和口音识别的方法；4.改进语音合成的质量和自然度。
四、研究方法本研究将采用以下方法来实现研究目标：1.收集和整理语音和文本数据集：从公开数据集和合作伙伴提供的数据中获取大量的语音和文本样本，用于训练和评估模型。
2.构建语音识别模型：利用深度学习技术构建语音识别模型，通过大规模训练提高识别准确度和鲁棒性。
3.设计自然语言处理模型：采用机器学习和自然语言处理技术，构建自然语言处理模型，用于文本处理、情感分析等任务。
4.研究多语种处理和口音识别：探索跨语种处理和口音识别的方法，提升系统在多语种环境下的适应性和性能。
5.优化语音合成质量：针对传统语音合成中的问题，结合深度学习技术改进合成质量和自然度。
五、预期结果本研究预期将取得如下结果：1.构建出高准确度和高鲁棒性的语音识别模型，提升语音识别的性能；2.设计出高效且准确度较高的自然语言处理模型，改善自然语言处理的效果和实时性；3.实现多语种处理和口音识别的技术，提升系统在多语种环境下的适应性；4.改进语音合成的质量和自然度，提供更加逼真和流畅的语音合成效果。
模式识别与智能系统（081104）
学科门类：工学（08）一级学科：控制科学与工程（0811）
模式识别与智能系统属控制科学与工程一级学科，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技术为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上研究构造具有某些智能特性系统的方法和途径。
本学科依托计算机科学与技术系、模式识别与智能系统研究所，主要从事智能信息处理、模式识别、人工神经网络、图形图像处理等领域的教学和科研工作。
一、培养目标
热爱祖国，有高尚的道德修养和求真务实的科学态度与作风；具有模式识别与智能系统学科坚实的基础理论、系统的专业知识和熟练的实验技能；对国内外本学科领域的研究进展和学术动态有较深的了解；能够熟练地使用人工智能方法与计算机工具解决本学科的有关问题；熟练地掌握一门外国语；能胜任科研院所、大专院校及相关领域的研究、应用开发、教学、管理等工作。
二、主要研究方向
1、计算智能
2、模式识别
3、图像处理
4、可视化计算
三、学制和学分
攻读硕士学位的标准学制为2.5年，学习年限实行弹性学制，最短不低于2年，最长不超过3.5年（非全日制学生可延长1年）。
硕士研究生课程由学位课程、非学位课程和研究环节组成。
硕士研究生课程总学分不少于32学分，其中学位课程不少于18学分，非学位课程不少于9学分，研究环节5学分。
四、课程设置
模式识别与智能系统学科硕士研究生课程设置。
模式识别与智能系统学科简介专业介绍模式识别与智能系统专业是一个新兴的交叉学科，是自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等技术融合的产物。
这一学科在上世纪八十年代以来受到控制科学与工程学界的极大重视，被称为面向二十一世纪的控制科学。
本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。
本学科的研究方向包括：图像处理与模式识别、微智能执行器与自主系统、运载器综合健康管理、UCAV协同任务规划、生物特征识别技术。
业务培养要求本学位点主要培养具有人工智能和模式识别理论、微智能执行器及智能控制系统等专业知识、能够熟练应用相关知识解决实际系统问题能力的高级专门人才。
硕士研究生需掌握坚实的基础理论和系统的专业知识，掌握科学研究的基本方法和技能，具有独立分析和解决问题的能力，具有一定的创新能力。
具备查阅文献资料，了解学科现状和动向，归纳总结的能力。
具备独立进行实验方案设计、实验数据处理以及对实验结果概括处理的能力。
具备一定的科技文献写作能力，能够完成学术论文以及学位论文的写作。
熟练地阅读本学科领域内的外文资料，具备较好的外文论文写作能力。
具备一定的教学实践（课程辅导、辅导实验）、科研实践（指导课程设计或毕业论文等）、参加工程项目的实践或社会实践能力。
在人工智能和模式识别、智能微系统及飞行控制系统等领域内，掌握坚实的理论基础和系统深入的学科知识，具有良好的科研和实际应用能力，具有较强的从事高校教学、科研或独立担负专门技术工作的能力。
主干课程模式识别、智能控制、数字图像处理、数字信号处理、神经网络与人工智能、系统建模与仿真、飞行控制技术、系统辨识与自适应控制、故障诊断技术等。
模式识别与智能系统专业硕士研究生培养方案Power System and Automation(专业代码：081104 授工学学位)一、培养目标：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。
具备从事模式识别、图像处理、信号分析处理、网络化智能技术与系统、人工智能、智能控制、智能传感系统、智能信息系统等方面的独立工作能力。
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。
熟练掌握一门外语，能够在模式识别与智能系统学科及相关学科领域独立开展研究工作。
二、主要研究方向：1．信号分析处理与智能控制本研究方向涉及对各种确定、不确定性信息与数据进行分析处理，以及具有智能特征的控制算法与控制方案的研究。
主要从事智能控制基本原理、基本方法以及复杂信号提取与分析处理的研究，包括网络环境下智能控制理论与技术，神经网络、模糊逻辑理论，智能信息处理技术与应用等。
2．图像处理技术及应用本研究方向主要应用图像工程的有关原理与技术，对图像获取、处理、分析、理解与辨识等功能的实现进行深入研究，其中主要包括图像信息的检测与分析、图像信息的挖掘与识别、图像处理、模式识别或图像识别、景物分析、图像理解等。
此外，通过运用图像获取、抽取特征、比较和匹配等自动测量方法和融合技术，实现对人体特征的识别，进而达到认证个人身份的目的。
三、学习年限与学分全日制攻读硕士学位的学习年限为2.5年，鼓励优秀学生提前答辩。
总学分要求≥43学分，其中修课学分数要求≥28学分，研究环节要求≥15学分，具体学分分配如下图：四、课程设置模式识别与智能系统专业研究生课程设置。
毕业设计（论文）开题报告
一、基本信息
学生姓名倪小玉班级电子0911学号08系名称自动化技术系专业应用电子
毕业设计（论文）题目智能循迹小车的设计指导教师李玮二、开题意义
课题的现状与发展趋势
现状：
智能小车发展很快，从智能玩具到其它各行业都有实质成果。
其基本可实现循迹、避障、检测贴片寻光入库、避崖等基本功能，这几届的电子设计大赛智能小车又在向声控系统发展。
比较出名的飞思卡尔智能小车更是走在前列。
我此次的设计主要实现循迹避障这两个功能。
智能车辆也叫无人车辆，是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。
它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。
智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下，能自动的操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预订的道路进行。
智能小车主要运用领域包括军事侦察与环境检测、探测危险与排除险情、安全检测受损评估、智能家居。
发展趋势：
智能偱迹小车可广泛应用于军事侦察、勘探、矿产开采等不便于人员实地堪察的环境。
稍加改造，可应用于军事反恐、警察维和等领域，从而达到最大限度的避免人员伤亡，保存战斗实力的目的。
因此，具有重要的军事和经济意义。
随着汽车工业的，其与电子信息产业的融合速度也显着提高，汽车开始向电子化、多媒体化和智能化方向发展，使其不仅作为一种代步工具、同时能具有交通、娱乐、办公和通讯等多种功能。
智能小车是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能与异地的综合系统，它集中的运用了计算机、传感、信息、通信、导航及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
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制为主的弹性学制，原则上不超过5年。
总学分28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。
模式识别与智能系统研究展望和对策Summary：随着科学技术的不断发展，对模式识别与智能系统的理论进行深入研究，并在不同的领域对进行了广泛的推广使用，在当前阶段，对模式识别与智能系统进行有效的使用，也是使行业向着信息化、自动化以及智能化进行发展的重要手段。
本文就模式识别与智能系统进行了分析，并对其未来的更好发展进行了展望与对策研究。
Key：模式识别;智能系统;展望在当前的社会发展大环境下，不同领域不同行业想要得到较好的发展，就需要使用科学技术作为发展的技术支持，并将自身的发展目标与信息技术进行有效结合，从而制定出创新驱动型发展战略，让企业可以在激烈的市场竞争中可以有一席之地，可以更好的满足发展要求。
在自动化智能技术中，模式识别与智能系统凭借着其强大的信息处理能力以及控制能力，已经成为了自动化技术在智能化方向进行有效发展的关键技术。
因此，对模式识别与智能系统技术进行深入研究，可以对我国的现代化建设起到有效的推动作用。
1、模式识别随着科学技术的不断发展，以及计算机技术与人工智能的兴起与广泛使用，模式识别这一人类特有的能力已经开始向着自动化智能技术方向进行发展。
在自动化智能技术中主要就是将计算机作为实施基础，在此之上使用数学技术以及信息技术等相关技术，进行自动化处理与管控，在对其不断的深入研究中，模式识别在自动化技术中已经发展成了一门新的学科。
并且随着对模式识别方法以及问题的不断深入研究，模式识别已经在不同领域发挥了重要的作用，例如进行计算机文字识别、进行计算机语音识别等，并且将模式识别技术与其他技术进行有效的结合，可以使模式识别技术在推动自动化智能化技术的发展中发挥出重要的作用。
2、智能系统智能系统就是在计算机以及其他技术的有效结合下产生的可以进行人工智能的一项计算机系统。
智能系统不但可以对数据进行智能分析整理，还可以对不同的知识与技术进行自动的搜索与整理。
智能系统凭借着这种独有的优势，在进行信息处理与控制上可以发挥出重要的作用，因此，在当前这一时代背景下，对智能系统进行深入研究与推广使用，成为了自动化、智能化技术发展的重要因素，并且在我国的信息化发展以及现代化建设中可以发挥重要作用。
