掌握快速傅里叶变换的原理和实现；理知识传授解网络结构的含义和应用能力培养使学生初步具备信号分析的能力。价值引领简单介绍人工神经网络的基本知识教授智能控制的基本概念、模糊控制课堂教学知识传授第四章智能测控算法论、神经网络控制论课堂讨论着重培养学生集成控制系统的原理和能力培养应用使学生了解新的传感效应、敏感材料及价值引领新型加工工艺课堂教学使学生了解常用的典型的新型传感器第五章新型传感器知识传授课堂作业类型及其工作原理能力培养使学生开阔视野，拓宽知识面价值引领了解测控网络技术基本原理、发展状态课堂教学基于网络的测知识传授第六章教授典型测控网络技术的技术特点控技术课堂作业能够应用并能设计简单的测控网络节能力培养点通过机器视觉的实际应用案例，串联起价值引领机器视觉系统的基本图像处理算法基于机器视觉课堂教学第七章知识传授讲授机器视觉算法的编程方法和应用课堂讨论的测控技术结合案例介绍工业现场设计综合算法能力培养的方法和原则以测量与控制用无线通信关键技术间价值引领题为基础现代通信技术从全程全网角度出发，对课堂教学基于无线通信第八章知识传授所涉及的通信技术的概念和原理展开的测控技术课堂作业介绍。了解无线通信技术的最新发展，掌握无能力培养线通信系统应用设计的基本第九章价值引领介绍雷达技术的历史、现状与发展趋势基于雷达的测雷达的基本工作原理、一般系统组成及课堂教学知识传授控技术其性能指标课堂作业能力培养提高学生实际应用能力价值引领掌握GPS现代定位技术的基本原理、第十章基于GPS 的测课堂教学控技术采用GPS技术建立测绘控制网的理论课堂作业知识传授与方法，11
11 知识传授 掌握快速傅里叶变换的原理和实现；理 解网络结构的含义和应用 能力培养 使学生初步具备信号分析的能力。 第四章 智能测控算法 价值引领 简单介绍人工神经网络的基本知识 3 课堂教学 课堂讨论 知识传授 教授智能控制的基本概念、模糊控制 论、神经网络控制论 能力培养 着重培养学生集成控制系统的原理和 应用 第五章 新型传感器 价值引领 使学生了解新的传感效应、敏感材料及 新型加工工艺 2 课堂教学 课堂作业 知识传授 使学生了解常用的典型的新型传感器 类型及其工作原理 能力培养 使学生开阔视野，拓宽知识面. 第六章 基于网络的测 控技术 价值引领 了解测控网络技术基本原理、发展状态 3 课堂教学 课堂作业 知识传授 教授典型测控网络技术的技术特点 能力培养 能够应用并能设计简单的测控网络节 点 第七章 基于机器视觉 的测控技术 价值引领 通过机器视觉的实际应用案例，串联起 机器视觉系统的基本图像处理算法 3 课堂教学 课堂讨论 知识传授 讲授机器视觉算法的编程方法和应用 能力培养 结合案例介绍工业现场设计综合算法 的方法和原则 第八章 基于无线通信 的测控技术 价值引领 以测量与控制用无线通信关键技术问 题为基础 4 课堂教学 课堂作业 知识传授 现代通信技术从全程全网角度出发，对 所涉及的通信技术的概念和原理展开 介绍。 能力培养 了解无线通信技术的最新发展，掌握无 线通信系统应用设计的基本 第九章 基于雷达的测 控技术 价值引领 介绍雷达技术的历史、现状与发展趋势 3 课堂教学 课堂作业 知识传授 雷达的基本工作原理、一般系统组成及 其性能指标 能力培养 提高学生实际应用能力 第十章 基于GPS 的测 控技术 价值引领 掌握 GPS 现代定位技术的基本原理、 3 课堂教学 课堂作业 知识传授 采用 GPS 技术建立测绘控制网的理论 与方法
进一步巩固和加深GPS定位技术的理能力培养论知识了解并掌握虚拟仪器的工作原理及工价值引领作过程讲述信号采集与分析、仪器设备的总线知识传授课堂教学第十一基于虚拟仪器接口、系统的软件设计等知识章课堂作业的测控技术提高综合运用测控技术、计算机技术、能力培养数字信号处理技术、标准总线技术和软件工程方法先修课程13电子技术教材是否序出版主编自编教材名称出版社ISBN编号号时间教材化学工业出版9787122012007-090否张宏建1现代检测技术社10384参考资料（推荐书目）是否序出版主编自编书目名称出版社ISBN编号号时间书目清华大学出版9787302282012-05-否王伯雄1测试技术基础社459801电子工业出版2004-05-978750539陈平2否现代检测技术社019068参考资料（推荐文献）序作者卷期号页码文献名称期刊名称号电气专业传感器与现代检测技杨琛中国现代教育装备2019(7)48-491术课程的教学现状与改革实践现代检测技术研究生专业课教2杨波中国教育技术装备91-922019（4)学改革探索参考资料（推荐网站）序专题名称网站网址号现代检测技术https://www.icourse163.org/course/XJTU-1003540003中国传感器在线http://www.cz1718.com/Product.asp?cid=64212
12 能力培养 进一步巩固和加深 GPS 定位技术的理 论知识 第 十 一 章 基于虚拟仪器 的测控技术 价值引领 了解并掌握虚拟仪器的工作原理及工 作过程 3 课堂教学 课堂作业 知识传授 讲述信号采集与分析、仪器设备的总线 接口、系统的软件设计等知识 能力培养 提高综合运用测控技术、计算机技术、 数字信号处理技术、标准总线技术和软 件工程方法 先修课程 1 电子技术 3 教材 序 号 教材名称 主编 出版社 ISBN 编号 出版 时间 是否 自编 教材 1 现代检测技术 张宏建 化学工业出版 社 978712201 0384 2007-090 1 否 参考资料（推荐书目） 序 号 书目名称 主编 出版社 ISBN 编号 出版 时间 是否 自编 书目 1 测试技术基础 王伯雄 清华大学出版 社 978730228 4598 2012-05- 01 否 2 现代检测技术 陈平 电子工业出版 社 978750539 9068 2004-05- 01 否 参考资料（推荐文献） 序 号 文献名称 作者 期刊名称 卷期号 页码 1 电气专业传感器与现代检测技 术课程的教学现状与改革实践 杨琛 中国现代教育装备 2019（7） 48-49 2 现代检测技术研究生专业课教 学改革探索 杨波 中国教育技术装备 2019（4） 91-92 参考资料（推荐网站） 序 号 专题名称 网站网址 1 现代检测技术 https://www.icourse163.org/course/XJTU-1003540003 2 中国传感器在线 http://www.cz1718.com/Product.asp?cid=64
大纲撰写人（签字）：任宏伟培养方案修（制）订工作组副组长（签字）：《模式识别与机器学习》教学大纲课程名称模式识别与机器学习课程代码SS111013课程英文名称Pattern Recognition学时32学分2开课学期春开课单位自动化与电气工程学院口开卷考试平时成绩占比：20%团学位课课程类型口闭卷考试考核方式期中成绩占比：20%口非学位课口考查期末成绩占比：60%教学目的与要求模式识别是人工智能研究的重要方向之一，也是人工智能的瓶颈问题。通过学习和研究人类识别周围事物能力的基本规律，掌握多种让“机器”能够自动进行模式识别的原理和方法。本课程的开设，旨在培养学生有关模式识别系统设计的基本思维能力，以及独立分析问题和解决问题的能力等。本课程主要讲授有关模式识别的基础知识，包括模式识别概论、聚类分析、分类识别、回归分析、判决规则、特征选择与提取、图像数据的分析与处理、序列数据的分析与处理、高维数据分析、深度模式识别、集成算法、图算法、数据可视化等理论与技术。教学内容与要求章教学方法题目学时教学内容与要求节与手段引导以人为本和中国B2B科技进步后来居价值引领上的科技自信：1绪论2CAI课件知识传授讲授模式识别概论和历史沿革：根据模式识别理论，判断问题理论范围和能力培养实践范围是否在模式识别领域内价值引领新闻正方面实例引导正确价值观：无监督聚类任务的特性与识别；知识传授2模式识CAI课件2聚类分析理论原理：别能简单应用K-means；Hierarchical能力培养Clustering或其它主要算法；13
13 大纲撰写人（签字）：任宏伟 培养方案修（制）订工作组副组长（签字）： 《模式识别与机器学习》教学大纲 课程名称 模式识别与机器学习 课程代码 SS111013 课程英文名称 Pattern Recognition 学时 32 学分 2 开课学期 春 开课单位 自动化与电气工程学院 课程类型 学位课 非学位课 考核方式 开卷考试 ☑闭卷考试 □考查 平时成绩占比： 20 % 期中成绩占比： 20 % 期末成绩占比： 60 % 教学目的与要求 模式识别是人工智能研究的重要方向之一，也是人工智能的瓶颈问题。通过学习和研究人类 识别周围事物能力的基本规律，掌握多种让“机器”能够自动进行模式识别的原理和方法。本课 程的开设，旨在培养学生有关模式识别系统设计的基本思维能力，以及独立分析问题和解决问题 的能力等。本课程主要讲授有关模式识别的基础知识，包括模式识别概论、聚类分析、分类识别、 回归分析、判决规则、特征选择与提取、图像数据的分析与处理、序列数据的分析与处理、高维 数据分析、深度模式识别、集成算法、图算法、数据可视化等理论与技术。 教学内容与要求 章 节 题目 教学内容与要求 学时 教学方法 与手段 1 绪论 价值引领 引导以人为本和中国 B2B 科技进步后来居 上的科技自信； 知识传授 讲授模式识别概论和历史沿革； 2 CAI 课件 能力培养 根据模式识别理论，判断问题理论范围和 实践范围是否在模式识别领域内； 2 无 监 督 模 式 识 别 价值引领 新闻正方面实例引导正确价值观； 知识传授 2 CAI 课件 聚类任务的特性与识别； 聚类分析理论原理： 能力培养 能 简 单 应 用 K-means; Hierarchical Clustering 或其它主要算法；
价值引领新闻正方面实例引导正确价值观：有监督知识传授22分类模讲授分类识别理论与算法CAI课件式识别能简单应用KNNSVM；DecisionTree或能力培养其它主要算法；价值引领实例正面引导正确科学观；有监督知识传授讲授回归理论与算法：回归模2CAI课件式识别能简单应用SARIMA；KNN：xgboost；能力培养LogisticRegression或其它主要算法；价值引领实例正面引导正确科学观；讲授特征选择、特征提取、评价指标、特知识传授特征工5征工程自动化技术；2CAI课件程能结合主要算法简单应用特征选择、特征能力培养提取、评价指标；及其自动化算法理论和技术；价值引领实例正面引导正确学术道德观；讲授多变量的处理；维度灾难；降维的方特殊数法与适用条件：不平衡数据的处理；欠采据预处知识传授CAI课件6"样和过采样：交叉验证，有放回取样，理无放回取样：能力培养能简单处理高维度或不平衡数据；新闻和实例正面引导正确负责的做人做价值引领事态度：讲授多种类型机器学习算法解决某些领科学间知识传授域内科学问题的方法、如何结合已学内容2CAI课件7题对实际问题提炼科学问题；能对简单实际问题归纳出科学问题并对能力培养问题进行分类；新闻和实例正面引导正确负责的做人做价值引领事态度：集成算28CAI课件知识传授讲授集成算法概念：法能力培养能简单应用集成算法；新闻和实例正面引导正确负责的做人做价值引领事态度；缺失填2CAI课件9知识传授讲授缺失填充的背景与常见算法；充算法能力培养能简单应用KNN或其它主要算法进行缺失14
14 3 有 监 督 分 类 模 式识别 价值引领 新闻正方面实例引导正确价值观； 知识传授 讲授分类识别理论与算法： 2 CAI 课件 能力培养 能简单应用 KNN; SVM; Decision Tree 或 其它主要算法； 4 有 监 督 回 归 模 式识别 价值引领 实例正面引导正确科学观； 知识传授 讲授回归理论与算法： 2 CAI 课件 能力培养 能 简 单 应 用 SARIMA; KNN; xgboost; Logistic Regression 或其它主要算法； 5 特 征 工 程 价值引领 实例正面引导正确科学观； 2 CAI 课件 知识传授 讲授特征选择、特征提取、评价指标、特 征工程自动化技术； 能力培养 能结合主要算法简单应用特征选择、特征 提取、评价指标；及其自动化算法理论和 技术； 6 特 殊 数 据 预 处 理 价值引领 实例正面引导正确学术道德观； 知识传授 2 CAI 课件 讲授多变量的处理；维度灾难；降维的方 法与适用条件；不平衡数据的处理；欠采 样和过采样； 交叉验证，有放回取样， 无放回取样； 能力培养 能简单处理高维度或不平衡数据； 7 科 学 问 题 价值引领 新闻和实例正面引导正确负责的做人做 事态度； 知识传授 2 CAI 课件 讲授多种类型机器学习算法解决某些领 域内科学问题的方法、如何结合已学内容 对实际问题提炼科学问题； 能力培养 能对简单实际问题归纳出科学问题并对 问题进行分类； 8 集 成 算 法 价值引领 新闻和实例正面引导正确负责的做人做 事态度； 知识传授 讲授集成算法概念； 2 CAI 课件 能力培养 能简单应用集成算法； 9 缺 失 填 充算法 价值引领 新闻和实例正面引导正确负责的做人做 事态度； 知识传授 讲授缺失填充的背景与常见算法； 2 CAI 课件 能力培养 能简单应用 KNN 或其它主要算法进行缺失
填充；新闻和实例正面引导正确负责的做人做价值引领事态度；异常模102CAI课件知识传授讲授异常检测的背景与常见算法；式识别能简单应用分类或其它主要算法进行异能力培养常检测；新闻和实例正面引导正确负责的做人做价值引领事态度：图像模讲授图像模式识别与深度处理：图像的存11知识传授CAI课件式识别储方式：图像的数据表示及计算；能理解或简单应用深度神经网络模型解能力培养决图像模式识别问题：价值引领实例引导负责认真的做事态度：讲授时空数据的产生及其特性、时间维度时空模知识传授的影响；多维时空数据的分析和处理原12CAI课件式识别理；能理解或简单应用典型时空数据算法处能力培养理时空模式识别问题；新闻和实例正面引导正确负责的做人做价值引领事态度；讲授基于图的信息表示及其处理：图论相图模式13知识传授CAI课件关定义：图的数据表示及计算：非表格数12识别据与基于图的算法；能理解或简单应用图卷积等算法解决图能力培养数据问题；新闻和实例正面引导正确负责的做人做价值引领事态度；讲授自然语言及类似低频数据的模式识自然语1ACAI课件知识传授别原理、概念；低频序列数据模式识别与12言处理处理方法；能理解或简单应用RNN，GRU，LSTM或其能力培养它主要算法解决自然语言处理问题；新闻和实例正面引导正确负责的做人做价值引领事态度；先进大讲授大模型和预训练的基础理论和典型152CAI课件知识传授模型应用方法；能力培养能理解或简单部署大模型或预训练模型：数据可新闻和实例正面引导正确负责的做人做16价值引领2CAI课件视化事态度；15
15 填充； 10 异 常 模 式识别 价值引领 新闻和实例正面引导正确负责的做人做 事态度； 知识传授 讲授异常检测的背景与常见算法； 2 CAI 课件 能力培养 能简单应用分类或其它主要算法进行异 常检测； 11 图 像 模 式识别 价值引领 新闻和实例正面引导正确负责的做人做 事态度； 知识传授 2 CAI 课件 讲授图像模式识别与深度处理；图像的存 储方式；图像的数据表示及计算； 能力培养 能理解或简单应用深度神经网络模型解 决图像模式识别问题； 12 时 空 模 式识别 价值引领 实例引导负责认真的做事态度； 知识传授 2 CAI 课件 讲授时空数据的产生及其特性、时间维度 的影响；多维时空数据的分析和处理原 理； 能力培养 能理解或简单应用典型时空数据算法处 理时空模式识别问题； 13 图 模 式 识别 价值引领 新闻和实例正面引导正确负责的做人做 事态度； 知识传授 2 CAI 课件 讲授基于图的信息表示及其处理：图论相 关定义；图的数据表示及计算；非表格数 据与基于图的算法； 能力培养 能理解或简单应用图卷积等算法解决图 数据问题； 14 自 然 语 言处理 价值引领 新闻和实例正面引导正确负责的做人做 事态度； 知识传授 2 CAI 课件 讲授自然语言及类似低频数据的模式识 别原理、概念；低频序列数据模式识别与 处理方法； 能力培养 能理解或简单应用 RNN，GRU，LSTM 或其 它主要算法解决自然语言处理问题； 15 先 进 大 模型 价值引领 新闻和实例正面引导正确负责的做人做 事态度； 知识传授 2 CAI 课件 讲授大模型和预训练的基础理论和典型 应用方法； 能力培养 能理解或简单部署大模型或预训练模型； 16 数 据 可 视化 价值引领 新闻和实例正面引导正确负责的做人做 事态度； 2 CAI 课件