1.熟悉数学软件MatLab中Statistics工具箱里的各种密度函数和分布函数的作图命令并观看各种图形。
2.会用概率分布函数cdf求各种分布中的不同事件的概率,会用逆概率函数inv求各种分布的α分位点。
背景知识:统计工具箱简介
统计工具箱是一套建立于Matlab数值计算环境的统调分析工具.能够支持范围广泛的统计计算任务,提供工程和科学统计的基本能力。其中包括200各个M文件(函数),主要文持以下各方面的内容。
•概率分布——提供了20种概率分布类型,其中包括连续分布和离散分布,而且每种分布类型均给出5个有用的函数,即概率密度函数、累积分布因数、逆累积分布函数、随机数产生器和均值与方差计算函数。
•参数估计——依据特定分布的原始数据,可以计算分布参数的估计值及共置信区间。
•描述性统计——提供描述数据样本特征的函数,包括位置和散布的度量、分位数估计和处理数据缺夫情况的函数等。
•线性模型——针对线性模型,工具箱提供的函数涉及单因素方差分析、双因素方差分析、多重线性回归、逐步回归、响应曲面预测和岭回归等。
•非线性模型——为非线性模型提供的函数涉及参数估计、多维非线性拟合的交互预测和可视化以及参数和预计值的置信区间计算等。
假设检验——此间提供最通用的假设检验的函数:t检验和z检验。
多元统计——关于多元统计的函数有主成分分析和线性判别分析。
统计绘图——Matlab图形库中添加了box图、正东概率图、威布尔概率图分位数与分位数图等,另外还对多项式拟合和预测的支持进行扩展。
统计工序管理——可绘制通用的管理图和进行工序性能的研究。
试验设计——支持因子设计和D优化设计。
统计工具箱的函数主要分为两类
•数值计算函数
•交互式图形工具函数
前一类工具由—些函数组成,可以通过命令行或自己的应用程序来调用这些函数。其中很多函数为Matlab的M文件,这些文件由一系列实现特殊统计算注的语句构成。可使用下还语句查看这些函数的代码
type function_name
也可以将M文件拷贝下米,然后进行修改,形成按您所需要的算法进行计算的M文件,并将其添加到工具路中。
工具箱所提供的后一类工具是一些能够通过图形用户界面(Gui)来使用的交互式图形工具。这些基于Gui的工具间时也为多项式拟合和预测以及概率函数介发提供环境。
文中的函数参考或详解中包含各类函数使用的具体信息。对函数的描述包括函数调用格式、参数选项以及操作符的完整说明。许多函数说明中包括示例、函数算法的说明以及附加阅读材料的参考等等。
另外,统计工具箱中的函数所采用的数学符号符合以下惯例
线性模型中的参数
E(x) x的期望值,
f(x|a,b) 概率密度函数(x为独立变量,a、b为固定参数)
F(x|a,b) 累积分布函数
I[(a,b)] 指示(indicator)函数
P和q P为事件发生的概率,
q为事件不发生的概率,故P=1—q
概率密度函数
对于离散分布和连续分布,其相应的概率密度函数pdf(probility Density Function)
有各自不同的含义。
•离散型随机变量:它是只有有穷个或可数个可能值的随机变量,其概率密度函数是
观察到某特定值的概率。
•连续型随机变量:如果存在一非负函数p(x)>=0,使对于任意实数a<=b,x在区 间(a,b)上的取值的概率为
则函数p(x)称作X的概率密度函数,它满足
=1
与离散分布的pdf不同,其观察到果一特定值的概率为零
pdf具有两种性质:
pdf具有两种性质:
•对于每个可能的结果pdf为零或一正数
pdf对整个区间的积分为1。
pdf并非单一函数,而是由一个或多个参数所表征的函数族。一旦选定(或估计)了参数值,此函数才唯一确定。
在统计工具箱中,对每种分布的吵函数进行调用的格式是统一的*具体调用格式参见表
下面以正态分布为例,说明pdf函数调用方法。
举例
x=[—3:0.5:3];
f = normpdf(x,0,1)
f=
Columns l through 7
0.0044 0.0175 0.0540 0.1295 0.2420
0.3521 03989
Columns 8 through 13
0.352l 0.2420 0.1295 0.0540 0.0l 75 0.0044
pdf函数中的第一个参数提供所要计算其概率密度的点集(自变量x);其他参数提供能够唯一确定分布的参数值,正态分布需要两个参数:位置参数(均值u)和散度参数(标准差o )。上例中,计算结果变量f则包含了由参数0和1(u=0, =1)所确定的正态分布函数在x取值上的概率密度。
在函数调用时,其小的参数可能是标量(即数量)、矢量或矩阵,出此征给定参数时,需要注意这些参量的长度(或称尺寸、大小等)席该相匹配。例如, 分布的曲函数调用:P=
betacdf(X,A,B)。其市,x、A和B的长度要么相向(如,它们都是单个标量,或都为包含N个元素的矢量或N*M个元素的距阵);要么,其中有的参数(假设为)是单个标量,而其他参量为矢量或矩阵,则MatId自动将X扩展为与其他参量相同长度的矢量或矩阵,此矢
量或矩阵的元素均为常量x的佰。我们称这种自动操作方式为矢量扩展规则。
举例:
a=[0.5,0.5]
b=[0.5,1]
c=[0.5,1]
y=betapdf(a,b,c)
y=
0.6366 1.0000
a=[0.5 1; 2 4]
a=
0.5000 1.0000
2.0000 4.0000
y=betapdf(0.5 ,a,a)
y=
0.6366 1.0000
0.5000 2.1875
在其他类似函数中,也通常采用矢量扩展规则对各参量进行操作。以后不再一—赘述。
除了表中列出的特定分布的pdf函数外,统计工具箱还给出了通用的pdf调用函
数,凶数名即为pdf。
功能:可选分布的通用概率密度函数。
格式:Y=pdf(‘name’,X,Al,A2,A3)
说明:Y=pdf(‘name’,X,Al,A2,A3)提供了求取统计工具路中任一分布的概率密度值功
能。其中,‘na毗’为特定计布的名称,如‘Normal’、’Gamma’等。X为分
布函数的自变量x的取值矩阵,而A1、A2、A3分别为相应的分布参数值。注
意:由于各种分布所含参数不同,A1、A2、A3的含义各不相同,也并不一定
都是必须的;对于任一分布,A1、A2、A3的值具体如何给出,可参见相应分
布的特定概率密度函数。Y存放结果,为概率密度值距阵。
举例:p = pdf( ‘Norma1 ‘,一2:2,0,1)
p=
0.0540 0.2420 0.3989 0.2420 0.0540
p = pdf(‘Poi s son’ , 0:4,1:5)
p=
0.3679 0.2707 0.2240 0.1954 0.1755
函数betapdf()
功能:计算 分布的概率密度函数
语法:Y=betapdf(X,A,B)
说明:
Y=betapdf(A,B) 根据相应的参数A,B计算X中每个值的 分布概率密度。输入的向量或矩阵X,A,B必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数
的常数短阵或数组。参数A,B必须全部为正,X中的值必须介于0和1之间。
分布概率密度计算。
a=[0.5 1;2 4]
a=
0.5000 1.0000
2.0000 4.0000
y=betapdf(0.5,a,a)
y=
0.6366 1.0000
1.5000 2.1875
函数binopdf ()
功能:计算二项分布的概率密度
语法:Y=binopdf(X,N,P)
说明:
Y=binopdf(X,N,P) 根据相应的参数N,P计算X中每个值的二项分布概率
密度。输入的向量或矩阵X,N,P必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相
同维数的常数矩阵或数组。参数N必须为正整数,P中的值必须在区间[0,1]上。
一个质量检验员每天检验500个零件。如果1%的零件有缺陷,一天内检验
员没有发现有缺陷零件的概率是多少?检验员发现有缺陷零件的数量最有可能是多少?
计算一天内检验员没有发现有缺陷零件的概率p:
p=binopdf(0,500,0.01)
p=
0. 0066
计算检验员发现有缺陷零件的数量:
y=binopdf([0:500],500,0.01);
[x,i]=max(y)
x=
0. 1764
i=
6
因为数组下标i=1时代表发现0个缺陷零件的概率,所以检验员发现有缺陷零件的
数量最有可能是i—l=5。
函数exppdf ()
功能:计算指数分布的概率密度函数
语法:Y=exppdf(X,MU)
说明:
Y=exppdf(X,MU) 根据相应的参数MU计算X中每个值的指数分布概率密
度。输入的向量或短阵X,MU必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同
维数的常数矩薛或数组。参数MU必须为正数。
指数分布概率密度计算。
y=exppdf(8,1:8)
y=
0.0003 0.0092 0.0232 0.0338 O.0404 0.0439 0.0456 0.0460
y=exppdf(1:8,1:8)
y=
0.3679 0.1839 0.1226 0.0920 0.0736 0.0613 0.0526 0.0460
作图
画对数正态分布的概率密度图
x=(0:0.01:10);
y=lognpdf(x,0,1);
plot(x,y);grid;
xlabel(‘\itx’);ylabel(‘概率密度\itp’)
画负二项分布的概率密度图
x=(0:10);
y=nbinpdf(x,3,0.5);
plot(x,y,’k+’);
xlabel(‘\itx’);ylabel(‘概率密度\ity’);
set(gca,’Xlim’,[-0.5,10.5])
比较具有相同自由度(V=10)的非中心t分布(非中心参数DELTA=1)和
分布,如图所示。
x=(-5:0.1:5);
p1=nctpdf(x,10,1);
p=tpdf(x,10);
plot(x,p,'k:',x,p1,'k-')
xlabel('\itx');ylabel('概率密度\itp');
legend('t分布','非中心t分布');
x=(0.01:0.1:10.01);
p1=ncfpdf(x,5,20,10);
p=fpdf(x,5,20);
plot(x,p,'k--',x,p1,'k-');
xlabel('\itx');ylabel('概率密度\itp');
legend('F分布','非中心F分布');
例比较具有相同分子与分母自由度(分别为5和30)的非中心万分布(参数
=10)和F分布,如图1l 3所示。
累积分布因数与逆累积分布因数
连续型随机变量的累积分布函数cdf,亦称分布函数,完全取决于其概率密度P(x),数学表达式为
F(x)=
如果f是概率密度函数.则相应的累积分布函数(cdf)F为
F(x)=P(X<=x)=
累积分布函数F(x)表示所观察结果小于或等于x的概率。cdf具有两种性质:
•cdf值F(x)的范围为0一1;
.如果y >=x.则F(y)>=F(x)。
逆累积分布函数icdf返回给定显著概率条件下假设检验的临界位,实际上是cdf的逆函数。
公统计工具箱中,对每种分布的cdf和icdf函数(名称以inv结尾)进行调用的格式是统
一的 另外, 1:具稍提供了通用的累积分布函数cdf和逆累积分布面数icdf,说明如下。
cdf icdf
功能:计算可选分布的累积分布函数和逆累积分布函数。
格式:P=cdf(‘name’,X,A1,A2,A3)
X=icdf(‘name’,P,Al,A2.A3)
说明:P=cdf(‘name’ X,A1,A2,A3)与pdf函数的区别仅在于它是计算某种分布的累积分
布函数值,而不是概率密度值,其他用法与pdf函数相同。
X=icdf(‘name’,P,Al,A2,A3)为P=cdf(’name’,X,A1,A2,A3)的逆函数。
举例:p=cdf(‘Normal’,-2:2,0,1)
p=
0.0228 0.1587 0.500 0 0.84l 3 0.9772
p=cdf(‘Poisson’,0:5,1:6)
p=
0.3679 0.40 60 0.4232 0.4335 0.440 5 0.4457
x = icdf( ‘Normal’,0.1:0.2:0.9,0,1)
x=
-1.28l 6 -0.5244 0 0.5244 1.28l 6
x=icdf(‘Poisson’,0.1:0.2:0.9,1:5)
x=
1 1 3 5 8
下面说明正态分布的cdf函数调用方法
x=[--3:0.1:3];
p=normcdf(x,0,1);
共中,变量P包含出参数0和l所确定的正态分布函数在x中所取值上的累积分布函
数值。所用参数含义与pdf函数类同。
下面说明连续的累积分布函数(cdf)与其逆函数(icdf)的关系。
X= [-3:0.1:3];
xnew = norminv(normcdf(x,0,1), 0,1);
相反地,进行下述计算:
p = [0.1:0.1:0.9];
pnew = normcdf(norminv(p, 0,1),0,1)
请对照一下x与xnew和p与pnew,可以发现其中的规律。
连续分布中取值点的cdf计算值为。0~1的概率值,这些概率值的逆cdf则给出其原来
的取值点。
对于离散分布,cdf与其icdf的关系更为复杂些。因为很可能不存在某个值(设为x)
使得x的cdf为p.在这种情况下,其icdf返回使cdf(x)幸p的第一个值x’。如:
x = [0:10];
y = binoinv[binocdf(x,l 0,0.5), l 0, 0.5];
请对照—下x与y.
以下的命令说明了进行相反操作所同样存在的问题。
p = [0.1:0.2:0.9];
pnew = binocdf(binoinv(p,l 0, 0.5),l 0, 0.5)
Pnew =
0.1719 0.3770 0.6230 0.828l 0.9453
逆函数在假设检验和产生置信区间等工作中是很有用的。以下给出获得正态分布的99%置信区间的方法。
p= [0.00 5 0.9951
x = norminv(p, 0,l)
x=
-2.5758 2.5758
变量x中的值即为给定概率区间P的条件下,由参数0和1所确定的止态分布函数的逆函数的结果,p(2)-p(1)=0.99.因此,x给出了标准正态分布的99%置信区间。
逆累积分布函数
MATLAB的统计工具箱提供了21种逆累积分布函数,见下表
函数betainv()
功能:求 分布的逆累积分布函数
语法:X=betainv(P,A,B)
说明:
x=betainv(P,A,B) 计算P中概率值的 分布(参数为A和B)逆累积分布函数值。输入的向量或矩阵P,A,B必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的矩阵。参数A,B必须全部为正,P中的值必须位于区间[0,1]上。
给定概率P和参数a和b的户分布的逆累积分布值为
其中
B()为犀函数。输出结果x中每一个元素是这样一个值,它服从由参数为a和b定义的分布,且其累积分布值为P中相应的概率值。
计算P分布逆分布函数示例。
P=[0.01 0.5 0.991
x=betainv(p,10,5)
x=
0.3726 0.6742 0.8981
由上面的结果可以看出,对于参数a=10,b=5的雇分布,小于或等于0.3726的值出现的概率为0.0l。类似地,小于或等于0.6742和0.8981的值出现的概率为0.5和0.99。
函数binoitnv()
功能:求二项分布的逆累积分布函数
语法:x=binoinv(Y,N,P)
说明:
X=binoiv(Y,N,P) 退回二项累积分布值大于或等于Y的最小的整数值X。
可以认为Y是在N次重复独立试验中事件成功X次的概率,其中对于任意给定的一次试验成功的概率为P。X中的每个值都是小于或等于N的正整数。
输入的向量或短阵Y,N,P必须是形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的常数矩阵。参数N必须为正整数,P和Y中的值必须位于区间[0,1]上。
如果一个棒球队在一个赛季中有162场比赛,任意一场比赛获胜的机会都为50%.那么这支球队在一个赛季中获胜场次的合理范围为多少?假定不可思议的结果
10年才偶然出现一次。
binoinv([0.05 0.95],162,0.5)
ans=
71 91
结果表示这支球队在一个赛季中90%的范围内,获胜的场次在71和9l之间。
函数expinv()
功能:求指数分布的逆累积分布函数
语法;x=expinv(P,MU)
说明:
x=expinv(P,MU) 计算P中概率值的指数分布(参数为MU)逆累积分布值。
输入的向量或矩阵P,MU必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的常数矩阵。参数MU必须为正数,P中的值必须位于区间[0,1]上。
指数分布的逆累积分市函数定义为
结果x是表示这样一个值,它服从参数为 的指数分布且落在区间[0,x]上的概率为P。
假定灯泡的奉命服从参数 P=700明日数分布,那么灯泡寿命的中位数是多少?
expinv(0.50,700)
ans=
485.2030
因此,假定买了一箱灯泡,如果700小时是灯泡的平均寿命,那么一半灯泡将在不超过500小时时就会烧掉。
函数chi2inv()
功能;求 分布的逆累积分市函数
语法;X=chi2inv(P,V)
说明:
x=chi2inv(P,V) 计算P中概率值的 分布(参数为V)逆累积分布函数值。
输入的向量或矩阵P,V必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的常数矩阵。自由度参数V必须为正整数,P中的值必须位于区间[0,1]上。
给定概率P和自由度参数 的 分布的逆累积分布值为
其中
()为 函数。输出结果x中每一个元素是这样一个值,它服从由参数 定义的分布,且其累积分布值为P中相应的概率值。
例 找出一个超过95%样本值的数,其中样本服从自由度为10的 分布
x=chi2inv(0.95,10)
x=
18.3070
由上面的结果可以发现大于18.3的数只有5%的出现机会
函数morminv()
功能:计算正态分布的逆累积分布面数
语法:x=norminv(P,MU,SIGMA)
说明:
x=norminv(P,MU,SIGMA) 计算P中概率值的正态分布(参数为MU和SIGMA)逆累积分布函数值。输入的向量或矩阵P,MU和SIGMA必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的常数矩阵。SIGMA中的参数值必须为正数,
P中的值必须位于区间[0,1]上。
正态分布的逆累积分布函数定义为
其中
结果x为上面积分等式的解.其中P被赋予想得到的概率值。
例 找一个区间,使它包含95%的标准正态分布的值。
x=norminv([0.025 0.975],0,1)
x=
-1.9600 1.9600
注意区间x不是惟一符合条件的区间,但它是最小的。
x1=norminv([0.01 0.96],0,1)
x1=
-2.3263 1.7507
区间x1也包含了95%的概率值,但它要比x要大。
函数poissnv()
功能:计算泊松分布的逆累积分布函数
语法:x=poiesinv(P,LAMBDA)
说明:
X=poissinv(P,LAMBDA) 返回泊松累积分布值大于或等于P的最小的正整数X。输入的向量或矩阵P和LAMBDA必须形式相同,输出X也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同继数的常数矩阵。参数LAMBDA必须为正数。
例 由某商店过去的销售记录知道,某种商品每月的销售数可以用岁数 =25的泊松分布来描述,为了有95%以上的把握不使商品脱销,问商店在每月月底应进该种商品多少件?
Poissinv(0.95,25)
ans=
33
时滞系统的鲁棒控制问题,研究目的和背景是什么?设计需要做仿真么?!
国内:中南大学的吴敏教授
英国:拉夫堡大学的钟庆昌博士
两位教授都有各自的专著出版,可以参阅相关内容。
From:华北电力大学(北京)控制理论与控制工程。
具有干扰抑制的直流调速系统鲁棒跟踪控制器的仿真模型怎么搭建
电机调速控制系统设计需要具备哪些专业知识
刷直流电机(简称BLDCM)种新型机电体化产品,既具备异步电机结构简单、运行靠维护便特点,具直流电机调速性能优点,综合运用自控制、嵌入式系统等技术实现刷直流电机控制具重要理论研究价值实践应用意义 本文掌握刷直流电机工作原理,并比较析目前关于刷直流电机控制系统研究基础,刷直流电机调速控制系统进行重点研究利用刷直流电机相变量建立其数模型,提具体调速控制,并基础析刷直流电机诸特点 本文刷直流电机调速控制系统焊接行走设备应用研究背景,设计种基于DSP刷直流电机调速控制系统整直流控制系统设计采用双闭环控制,系统外环转速环,内环电流环设计种基于控制量调节Fuzzy-PI控制并其应用转速环该主要根据系统给定速度与反馈速度间偏差量取值范围决定使用模糊控制带死区PI控制模糊控制器,使用Mamdani关系并且经量实验种基于该系统模糊控制规则运用MATLAB/Simulink工具该系统进行仿真,仿真结表明,该系统响应速度快,基本超调,抗干扰能力强,具较高控制品质 系统主控制器选用TMS320F2812数字信号处理器,设计组该系统所需要电源转换电路、电流采电路、关电路、位置检测电路等,实现该刷直流电机调速控制电路设计主要依据集度高,电路简单,抗干扰能力强,鲁棒性等特点进行设计,并且应用刷直流电机调速控制系统根据整系统实现功能进行软件设计,给具体设计流程
如何使用matlab中的工具箱
首先,将下载的工具箱文件解压,将文件夹复制到MATLAB安装目录下toolbox文件夹下。
其次,在MATLAB命令行中输入如下命令:
>>cd D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox % 找到你的工具箱
>> addpath(genpath('D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox')) %增加路径
>> savepath %永久保存路径
最后,检查是否成功:
>>which hog %随便输入所加入工具箱中的一个m文件
D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox\channels\hog.m %得到此文件路径,即加载正确
求一PID温度控制的仿真软件
工业控制
中得到广泛的应用。然而在仓库的温度控制中,被控对象具有
非线性、时变性、滞后性等特点,而且温度控制受到被控对象、环
境和燃料等很多因素的影响,难以建立精确的数学模型,难以选
择控制器的参数。因此传统的PID 控制器难以获得良好的控制
效果。而模糊PID 控制是基于智能控制理论,并与常规PID 控
制有机结合,能够很好地控制锅炉的出水温度。模糊PID 的优点
是它不要求掌握受控对象的数学模型,而根据人工控制规则组
织控制决策表,然后采用模糊推理的方法实现PID 参数kp、ki
和kd 的在线自整定,不仅保持了常规PID 控制系统原理简单、
使用方便、鲁棒性较强、控制精度高等优点,而且具有模糊控制
的灵活性、适应性强等优点。
本文设计一个参数自整定模糊PID 控制器来完成对仓库
的温度控制,并结合MATLAB 的SIMULINK对其进行仿真研究。
.........
自动化专业考研方向
1、控制理论与控制工程:
研究方向:复杂系统理论与应用:非线性控制,鲁棒辩识,量子控制;生产过程控制理论、方法与技术:智能优化理论与方法,复杂工业系统的控制与优化,混杂系统的鲁棒故障检测与诊断方法;运动控制理论与技术:智能机器人控制,鲁棒控制。
主干课程:统与控制理论中的线性代数、线性系统理论、非线性系统理论、离散事件动态系统、自适应控制理论与方法、最优控制、多变量系统分析和设计、复杂系统性能评价与优化、系统辨识理论与实践、鲁棒控制、鲁棒辨识、模糊控制系统的分析与设计、工业数据通信与控制网络等。
本专业毕业生适合在有关自动控制与自动化设计的研究单位、公司、工矿企业、高等院校从事控制理论及工程应用方面的科学研究、教学工作、系统设计、产品研制、软件开发等工作。
2、企业信息化系统与工程:
研究方向:智能生产调度系统,仿真与虚拟制造,网络化制造,CIMS总体技术与方法论,信息集成与CIMS应用集成。
主干课程:计算机仿真,CIM系统导论,应用随机过程,生产系统计划与控制; CIM系统总体设计基础,CIMS应用工程案例,虚拟制造技术,复杂网络系统的建模与优化、供应链协调和信息的动态性、敏捷供需链管理,并行工程与知识管理,经营过程重构和系统集成,高级IT项目管理,约束逻辑与算法设计,产品数据与生命周期管理(PDM-PLM),决策支持理论与系统,电子商务与现代物流,网络化制造,企业信息系统原理与工程等。
本专业毕业生适应的工作:高等院校、科研院所、企业、公司中从事企业信息化的教学、科研、技术开发和管理等工作。
3、模式识别与智能系统:
研究方向:模式识别与机器学习:基于小样本的分类和学习理论与算法,计算机视觉及其应用,图象处理的理论及其应用;智能信号处理理论及应用:统计信号处理、未来通信与雷达系统的智能信号处理、盲信号处理等;网络与数字媒体信息处理:视频信号处理、视频编码和光场处理、数字版权保护。
主干课程:模式识别、现代信号处理、图象分析与计算机视觉、智能技术专题、统计学习理论导论、网络信息处理、通信技术的研究问题与创业机会、认知科学导论、信息论基础、系统辨识、模糊控制等。
本专业毕业生适应的工作:高等院校、科研院所、企业、公司的科技研究与开发部门中从事智能信息处理、模式识别等的教学、科研和技术开发工作。
4、生物信息学:
研究方向:复杂的分子调控系统,遗传多态性,计算系统生物学在疾病研究和中医药现代化中的应用,脑机交互与认知科学相关的理论、方法与技术。
主干课程:模式识别、计算分子生物学、生物信息学前沿、现代信号处理、智能技术专题、统计学习理论导论、网络信息处理、认知科学导论、信息论基础、系统辨识、模糊控制、数据挖掘技术等。
本专业毕业生适应的工作:科研单位、高等院校的教学和科研工作;科研院所、企业、公司的科技研究与开发等工作。
5、系统工程:
研究方向:复杂系统优化,智能决策理论及应用,网络化系统理论与应用,智能交通系统,传感器网络,网络与信息安全。
主干课程:运筹学、系统学、系统分析理论与方法、摄动分析与马尔可夫决策和强化学习、系统建模理论与应用、智能交通系统概论及软计算理论及应用等。
本专业毕业生适应的工作::高等院校、科研院所、政府机关或大型企业、公司等单位从事教学、科研、管理和技术开发工作。
6、检测技术与自动化装置:
研究方向:智能化检测仪表,多传感器信息融合;汽车电子系统;消费类数字电子技术,智能家庭/楼宇网络;新型大功率电源变流技术。
主干课程:自动测试与故障诊断理论基础、现代电子学及实验、现代检测技术专题、传感器融合理论与应用、控制网络及现场总线、微弱信号检测及处理等。
本专业毕业生适应的工作:科研院所、企业、公司的科技研究与开发,科研单位、高等院校的教学和科研工作。
7、导航、制导与控制:
研究方向:微型卫星;空间机器人;惯性导航和飞行控制系统。
主干课程:实变函数与泛函分析,线性系统理论,现代信号处理,最优控制,系统辨识,软件工程,计算机网络,嵌入式系统及应用。
本专业毕业生适应的专业:高等院校、科研院所、企业公司和航天部门的教学科研和管理工作。
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模式识别与智能系统 有哪些研究方向;毕业后就业方向?
模式识别与智能系统专业研究方向总共有五大类,分别是模式识别与智能信息处理,计算智能与智能系统,智能信息与控制,智能控制理论、方法及其应用,语音信号处理及应用。这个专业和人工智能、机器学习、数据挖掘、云计算、大数据分析等都有联系。毕业后可从事机器人,视觉识别,图像处理等相关职位。
模式识别与智能信息处理
该方向致力于模式识别的基础理论及其在图象视频信号处理中的应用研究,运用数学和信息科学的理论与方法,从信息处理的角度,研究模式信息处理的机理、计算理论和算法,使计算机实现类似于人的视觉能力。
研究数字图象和视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建等关键技术,在提出创新理论与算法的基础上,设计、研制和开发实用的高性能模式识别、图象视频处理以及医学图象处理的计算机应用系统。
计算智能与智能系统
本方向致力于生命计算学与人工智能系统的研究。生命计算学是计算智能概念的泛化,包括人工智能中的符号计算学和神经计算学,以及遗传算法、进化计算和DNA计算等;
人工生命系统是智能系统概念的泛化,包括智能信息处理系统、智能控制系统、机器人、细胞自动机等。该方向致力于模拟自然生命系统中信息与控制的规律,特别是生命的自组织、自学习、自适应、自修复、自生长以及自复制的基本特性,以及感知、知觉、认知、判断、推理、思维等智能行为;
以“计算”的形式表现智能,以人工生命系统实现智能,并将其应用于模式识别与图象处理、复杂动态系统建模、仿真与控制等领域。
智能信息与控制
控制论是“研究信息与控制一般规律的科学”,“信息与控制”是控制论的核心。在控制论思想中,“信息与控制”是生物系统和人工系统共有的特性,模拟生物智能,是控制论的基本思想。
“信息”、“控制”、“智能”、“生命”四个基本的概念,构成了控制论科学的全部基础。“智能信息与控制”是研究自然生命与人工系统中信息与控制一般规律的科学。
“智能信息与控制”方向以人工智能、控制论、系统论和信息论为理论基础,以计算机技术、电子技术和通讯技术为技术手段,以复杂演化系统为对象,类比自然生命与复杂演化系统中信息与控制的一般规律,研究面向复杂演化系统的智能控制原理和方法,并将这些规律、原理和方法应用于复杂系统的建模、仿真与控制。
智能控制理论、方法及其应用
该方向致力于具有多种复杂性和多级或分散信息结构的大规模控制系统研究。运用人工智能、计算智能(包括模糊逻辑、神经网络和进化计算)等理论与方法,结合现代控制理论(如鲁棒控制、自适应控制、变结构控制等),研究智能递阶、分散控制或优化调度系统。
主要包括:基于模式分类、计算智能和知识工程方法的大规模复杂系统的综合集成建模;基于计算机视觉的生产过程质量监测与优化控制;基于知识和模拟进化方法的多分辨率建模及模型的聚合/解聚和平滑一致性转换技术;智能控制系统的结构性质(如稳定性、能控(能观)性、自主性等)的研究;智能系统的整体优化方法及自组织保优机制的研究;
基于Agent技术的开放复杂巨系统的智能优化控制与决策;网络环境下的智能自动化理论与技术;基于现场总线技术的计算机控制与管理;离散事件和混杂系统的优化控制方法;在多种复杂性(如不确定性、非线性、参数时变、时滞等)融合条件下的非良定对象的知识基模型集成与智能优化控制策略和实现方法。
语音信号处理及应用
语音信号处理是当今信息科学研究领域中的一个重要分支,它是将数字信号处理与语音学相结合,解决现代通信领域中人与人之间、人与机器之间的信息交换问题。
语音信号处理学科在世界范围内取得了飞速发展,无论是在基础研究领域还是在各个特定的应用领域都出现了许多新算法和高性能的系统,取得了大量突破性的进展。
在硬件方面,随着计算机技术及DSP芯片的迅速更新换代,为各种日益复杂的语音处理算法的实时实现提供了可能性。在21世纪,这个研究领域的发展速度将更快,它与高速信息处理、传输和交换诸方面的关系将更加密切。
本方向主要研究语音信号数字处理的新理论、新方法及其应用,如语音编码,语音识别,语音合成,语音增强和语音编码等,满足通信与信息技术应用领域对语音处理技术的需求。
扩展资料
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。
参考资料:百度百科-模式识别与智能系统
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