模式识别与智能系统PatternRecognition&IntelligentSystem（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半制为主的弹性学制，原则上不超过5年。总学分33学分，其中必修课程不少于14学分。四、硕士课程设置类别课程编号课程名称学分开课时间(1,2,3,4)备注必修课程政治理论课010115A01自然辨证法31，23学分第一外国语050214A01英语41，24学分学科基础课070111A13应用统计21至少选2门选4门070111A14随机数学33081206B01形式语言与自动机21081106B01模式识别技术23081106B02数字图像分析21081206B02计算机视觉23081106B03人工智能原理与方法22学科选修课程专业选修课040115020大学教学学(高校教师)2.001081106C01神经计算2.002081106C02生物信息学2.003081106C03智能机器人系统与设计2.003081206034信息技术基础(高校教师)2.001081206C01科学计算可视化2.001学科补选课数据结构2数字信号处理3必修环节000000000必修环节2.00选3学分100000000社会实践1.00注：总学分不少33学分，按方案中要求选课不足33学分部分可从学校开设的研究生课程中任选。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。提交开题报告的时间一般为第四小学期，开题报告字数应在5000字以上。开题报告的评议结果为通过或不通过。硕士研究生学位论文选题、开题的要求详见《南京理工大学硕士学位论文选题、开题及撰写的有关规定七、学位论文学位论文工作是研究生培养的重要组成部分，是对研究生进行科学研究或承担专业技术工作的全面训练，是培养研究生创新能力、综合运用所学知识发现问题、分析问题和解决问题能力的重要环节。硕士学位论文要求概念清楚、立论正确、分析严谨、计算正确、数据可靠、文句简练、图表清晰、层次分明，能体现硕士研究生具有宽广的理论基础，较强的独立工作能力和优良的学风。在阐明论文的目的、意义和成果时，应有实事求是的科学态度。硕士研究生的论文工作必须在导师指导下，由研究生独立完成。完成后应按照《中华人民共和国学位条理暂行实施办法》和《南京理工大学博士、硕士学位授予细则》的规定,组织论文评审和答辩。获准参加答辩的前提条件是：必须修满规定的学分，外语通过学位英语考试或通过国家英语六级考试，其余学科基础课程成绩不得低于70分并完成教学实践、科研实习。计算机科学与技术ComputerScienceandTechnology（专业代码：0812）一、学科概况本学科的硕士点始建于1...
