智能信息处理教学大纲

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时间:2018-07-26

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1、《智能信息处理》教学大纲一、课程基本信息课程编号:2271130课程中文名称:智能信息处理课程英文名称:IntelligentSignalProcessing课程类型:信息处理专业方向选修课总学时:54理论学时:54实验学时:0学分:3适用专业:信息工程先修课程:高等数学、(信号与系统、)概率统计、线性代数、离散开课院系:信息科学与工程学院二、课程性质和任务智能信息处理是就是将不完全、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。智能信息处理是当前科学技术发展中的前沿学科,同时也是新思想、

2、新观念、新理论、新技术不断出现并迅速发展的新兴学科,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、人工智能等理论和方法的综合应用。该课程的主要任务是通过各个教学环节,运用各种教学手段和方法,使学生掌握智能信息处理的基本概念、基本原理、基本计算方法;能够阅读相关中外文献,了解其最新动态;培养学生分析、解决问题的能力,为日后从事工程技术工作、科学研究以及开拓新技术领域,打下坚实的基础。三、课程教学目标在学完本课程之后,学生能够:1.了解人工智能的概念和应用、智能信息的处理方法综述;2.熟悉模型理论的基础,掌握模糊规则与推理;

3、理解模糊推理系统,了解其在生活中的应用;3.掌握神经网络信息处理的基本原理及模型,了解其在生活中的应用;4.掌握粗糙集的基本理论及其应用,了解其应用;5.掌握遗传算法的基本算法及改进算法,了解其应用;6.掌握信息融合的模型与算法,了解其应用;7.理解反向选择算法和人工免疫系统模型;了解人工免疫系统在计算机安全中的应用。四、理论教学环节和基本要求(一)人工智能导论1.理解并掌握人工智能的基本概念和范畴、基本原理和研究方法;2.理解知识和知识表示的概念,掌握四种表示法;3.了解常见的智能信息的处理方法及各个处理方法的应用教学重点:人工智能的基本原

4、理,四种知识表示方法教学难点:四种知识表示方法(二)模糊理论及其应用1.掌握模糊集合的基本概念、基本运算及隶属函数的确定方法;2.理解模糊逻辑系统的组成;3.掌握模糊信息处理方法:模糊熵方法、模糊聚类分析、模糊关联分析、模糊信息优化方法。4.了解模糊信息处理方法的应用。教学重点:隶属函数的确定方法;模糊信息的处理方法。教学难点:模糊信息的处理方法。(三)神经网络信息处理1.理解人工神经网络所借鉴的生物学上的人脑神经元的信息处理模式;掌握人工神经网络的结构、特点、学习方式和工作方式;2.掌握BP神经网络学习算法,及BP神经网络建模;3.掌握贝叶

5、斯神经网络算法;4.了解Hopfield网络模型及其算法,熟悉用Hopfield神经网络优化方法求解TSF;5.理解径向基函数(RBF)网络模型;6.了解不同模型在实际中的应用。教学重点:典型的神经网络模型(如BP神经网络、贝叶斯神经网络等)及其工作原理。教学难点:人工神经网络的相关算法的理解及应用。(四)粗糙集信息处理1.掌握粗糙集的理论基础:等价类、知识约简等。2.理解粗糙集与模糊集结合、粗糙集与神经网络结合所构成的模型及其应用。3.掌握基于粗集的贝叶斯分类器算法。4.了解粗糙集理论的研究现状及发展趋势。教学重点:知识约简算法、基于粗集的

6、贝叶斯分类器算法。教学难点:知识约简算法。(五)遗传算法及其应用1.了解遗传算法及其应用;2.掌握遗传算法的基本算法及改进算法;3.了解基于遗传算法的生产调度方法。教学重点:遗传算法的基本算法及改进算法;教学难点:遗传算法的相关算法及应用(六)信息融合技术及其应用1.理解信息融合的概念、基本原理、功能模型及相应方法;2.掌握用于目标识别和确认的算法:物理模型类识别算法、基于特征的推理技术和认知模型类识别算法;3.掌握D-S证据理论的基本概念、相关术语及一些关键问题;4.了解信息融合的应用领域及发展趋势。教学重点:用于目标识别和确认的主要算法、

7、D-S证据理论。教学难点:D-S证据理论的关键问题。(七)免疫算法1.了解生物免疫学基础;2.理解反向选择算法和人工免疫系统模型;了解人工免疫系统在计算机安全中的应用;3.了解人工免疫系统其他的应用领域。教学重点:反向选择算法和人工免疫系统模型。教学难点:五、实践教学环节和基本要求六、有关教学环节的说明(一)关于理论教学环节的说明理论教学内容的选取注重基础性、实用性、先进性。在教学过程中,教师应根据教学大纲基本要求,结合专业特点和学科发展,及时补充更新内容,将学科研究的最新成果充实到教学中来。本课程的教学方式应注意以下几点:(1)智能信息处理

8、是个飞速发展的领域,知识的老化和更新速度比较快,在教学过程中,应注意逐步提高学生在教师课堂讲授的启发和指引下,独立钻研教材、参考资料,增强学生对理论课程的学习兴趣,

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