模式识别与智能系统专业攻读硕士学位研究生培养方案

1模式识别与智能系统专业攻读硕士学位研究生培养方案一、培养目标本专业培养德智体全面发展，具有扎实的模式识别与智能系统学科的理论基础和专门知识，掌握一门以上外国语，深入了解模式识别与智能系统某一研究领域的进展和学术动态，具有初步的独立从事科学研究的能力，具有强烈的竞争意识、创新能力，能协同工作的复合型人才。毕业后可到各大科研机构和高新技术部门从事该领域的相关工作。二、研究方向1．语音识别与应用2．图像识别与应用3．人工智能与智能系统4．多媒体信息检索与数据挖掘三、学习年限以二年为基础的弹性学制，具体办法参照“武汉大学攻读硕士学位研究生中期中评考核分流办法”。四、课程设置及学分分配（见下表）硕士研究生必须修满26学分，其中学位课程19学分，选修课程根据研究方向，在导师指导下选修。除公共必修课英语外，另加设专业必修课专业英语。五、其他学习项目安排科研实践在第二学期开始进行，学生分配到导师的对应项目组，参加课题研究和项目开发；参加各种形式的学术报告会，包括听取博士生的论坛讲座；安排出差调研或搜集资料等活动。教学实践在第三学期进行，一般安排有关课题的辅导、答疑、批改作业或协助指导实验及对口课程的主讲等。六、学位论文第二学期末，在导师指导下提出学位论文题目和撰写计划，不少于3000字，并在本专业或科研小组（不少于3人）内进行开题报告，经讨论认可后正式进行专题研究和论文撰写工作，论文要求命题正确、推理准确、数据可靠、格式规范、文字流畅。学位论文需结合科研工作，突出表现应用基础研究的成果。七、培养方式1、导师教书育人，全面关心学生的政治思想、道德品质、业务学习及身体健康。2、采取以导师为主，成立联合指导小组集体培养相结合的方式，为研究生在入学后四周内制定研究生个人培养计划；3、在学习方式上，体现教学和实践相结合，理论授课和实验课时间各占50％。其中实验课以3～5人课题小组为单位，分工协作，完成实验设计、实施、报告的编写，最后还要在课堂上公开讲解，接受其他同学和老师的提问，2成绩记入总分。4、课程学习和参与科研项目，学生可以从项目建议书的编写，到项目实施，验收等全程参与，了解科研项目立项到完成的全过程，全方位地培养研究生的实践动手能力，为走向社会打下坚实基础。5、提前录取的推免生（包括初、复试成绩优秀的考生）可以先直接进入实验室完成本科毕业设计和参与项目训练，为实现两年制弹性学制的培养目标创造更有利的条件。模式识别与智能系统专业硕士研究生课程计划表类别课程编码课程名称英文课程名称学分学时开课学期备注学位课程公共必修课20505007科学社会主义理论与实践ScientificTheoryandPracticeonSocialism236120505008自然辩证法NaturalDialectics236120505001第一外国语English2361学科通开课20211058模式识别PatternRecognition236120211007数字信号处理DigitalSignalProcessing3541数理统计MathematicalStatistic35412选1矩阵论MatrixTheory354120211051数字图像处理DigitalImageProcessing2361必修课20211010专业英语SpecialtyEnglish2361随机过程RandomProcess3541选修课20211047多媒体技术及应用MultimediaTechnologyandApplication236120211031嵌入式系统理论与技术EmbeddedSystemsTheoryandTechnology236120211062计算机网络与通信协议ComputerNetworkandCommunicationProtocols236120211063现代通信原理AdvancedCommunicationTheory354120211065自适应信号处理AdaptiveSignalProcessing236120211040数据仓库与数据挖掘DatabaseMining236120211064语音音频处理SpeechandAuidoProcessing2361补修课信号与系统SignalandSystems计算方法ComputingMethod