智能信息处理教学大纲
《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：Intelligent Signal Processing
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、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；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、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，学会利用所掌握的理论知识去分析和解决实际的问题。
（2）注重采用现代教育技术进行教学，本课程在授课过程中应采用课堂讲授，多媒体教案、CAI课件等现代教学手段。
（3）对于教学的重点与难点内容要讲深讲透，以课堂讲授为主，结合课堂
提问、课堂讨论、课堂测验，并充分利用现代化教学手段。讲解中必须十分重视培养学生自适应能力和创造性意识，摒弃传统的灌输式教学方法，而采用启发式教学方法。
（4）考核方式根据教学大纲所规定的教学内容，采取笔试与作业考核相结合的方法，其中笔试成绩占70%，平时作业30%。
七、学时分配
八、教材及主要教学参考书目
教材：
[1]熊和金，陈德军编著.《智能信息处理》.北京：国防工业出版社，2006年.
[2]高隽编著.《智能信息处理方法导论》.北京：机械工业出版社，2004年.
主要教学参考书：
[1] 王万森编著.《人工智能原理及其应用》.北京：电子工业出版社，2000年。
[2] 阎平凡，张长水编著.《人工神经网络与模拟进化计算》.北京：清华大学出版社，2000年.
[3] 周明，孙树栋编著.《遗传算法原理及应用》. 北京：国防工业出版社，1999年.
[4] 莫宏伟编著.《人工免疫系统原理与应用》.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2002年.
执笔人：教研室主任：教学院长：
4.2《用智能工具处理信息》教学设计
第四章信息的加工与表达（下） 4.2用智能工具处理信息 第1课时 一、教材分析 《用智能工具处理信息》是广东教育出版社出版的高中信息技术必修模块第四章第二节的内容，根据学生的实际情况和教学的需要，我对教材内容进行了重组，目的是让学生通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验智能信息处理工具的基本工作过程，从而对智能信息处理工具有一个初步的体验，形成初步的感性认识，了解其实际应用价值。 二、教学目标 （一）知识与技能 1. 初步了解人工智能的概念； 2. 会使用简单的智能处理工具； 3. 了解信息智能处理的应用价值。 （二）过程与方法 1. 引导学生体验智能工具处理信息的过程，形成对人工智能技术的感性认识； 2. 了解人工智能技术的应用领域。 （三）情感态度与价值观 1. 让学生感受智能信息处理工具在现实生活中应用的价值； 2. 让学生感受信息智能处理的魅力，能客观评价智能信息处理工具给学习和生活带来的变化，激发起学习和探索人工智能知识的热情和愿望，为学生今后选修“人工智能”打下基础。 三、学情分析 大部分学生都比较喜欢科幻故事，对故事中的“机器人”等具有人类智慧的机器充满了好奇，非常想探索其中的奥秘。我们正好利用学生的好奇和兴趣，通过展示我们生活中人工智能的应用实例，简要剖析个中奥秘，让学生打破“人工智能”的神秘感，引领学生们进入一个奥秘无穷的领域。高一年级学生已经具备了一定的计算机使用经验，但大多数学生都是局限于常用工具软件以及网络应用，对于信息智能处理工具软件的使用，可能个别学生已经具有了一定的使用经验，例如使用翻译软件、手写板输入等。 四、教学重点和难点 （一）教学重点 体验智能信息处理工具的独特魅力，了解其实际应用价值。 （二）教学难点 信息智能处理的方式，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。 五、教学策略 本节教学主题是用智能工具处理信息，目标是体验其工作过程，了解其实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。由于地处信息技术欠缺
智能信息处理课程教学大纲
《智能信息处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课程代码：IE426 2、课程名称：智能信息处理/Intelligent Signal Processing 3、学时/学分：36学时/2学分 4、先修课程：信号与系统，高等数学，计算机程序语言 5、面向对象：电子信息类各专业本科生 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院（电子工程系）、电路与系统教研室 7、教材、教学参考书： 《人工智能原理及其应用》，王万森，电子工业出版社，2000 《人工神经网络与模拟进化计算》，阎平凡，张长水，清华大学出版社，2000 《遗传算法原理及应用》，周明，孙树栋，国防工业出版社，1999 《人工免疫系统原理与应用》，莫宏伟，哈尔滨工业大学出版社，2002 二、本课程的性质和任务 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、新观念、新理论、新技术不断出现并迅速发展的新兴学科，具有非常广泛的应用领域。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；培养学生分析、解决问题的能力和实验技能，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、教学内容和要求 第一章人工智能导论（8） 要求：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；了解人工智能的发展历史、目前的实际状况、未来的发展前景和实际的应用领域；掌握人工智能中的知识和知识表示方法：演绎系统、产生式系统、框架结构、语义网络、过程性知识；掌握人工智能中采用的搜索策略：无变量盲目搜索算法、带变量盲目搜索算法、启发式搜索算法、博弈树搜索；理解非经典逻辑和非经典推理；理解自然语言理解：语法学、语义学、语用学。 第二章人工智能的应用（2） 要求：理解专家系统的基本概念；理解机器学习的基本概念和方法；理解模式识别的基本概念；理解智能决策支持系统的基本概念。 第三章人工神经网络（10） 要求：了解人工神经网络的发展历史；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；掌握人工神经元和感知器的基本模型；掌握人工神经网络的结构、特点、学习方式和工作方式；掌握前向神经网络中的多层感知器模型和反向传播（BP）算法，理解径向基函数（RBF）网络模型；掌握反向神经网络中离散型和连续型的Hopfield网络模型，了解模拟退火算法和玻尔兹曼机；理解自组织神经网络的Hebb学习规则和ART模型；理解模糊神经网络。 第四章模糊数学基础（4） 要求：掌握模糊集合的概念；掌握模糊规则与推理；理解模糊推理系统。 第五章进化算法（4）
4.2 用智能工具处理信息 测试
4.2 用智能工具处理信息测试 说明：本节测试分为单项选择题和判断题,其中单项选择题共5小题,每小题10分,共50分,判断题共5小题,每小题10分,共50分，总分100分。 一、单项选择题(每题10分,共50分) 1．用语音识别技术可以文字输入，你认为“语音识别”是属于计算机（）。 A．人工智能 B．通信技术 C．微电子技术 D．传感技术 2．手写板输入汉字的工作流程主要包括以下几个环节，请选择正确的对应关系（）。A．①手写汉字②信息读入③预处理④笔画识别⑤特征匹配⑥特征库⑦显示汉字 B．①手写汉字②预处理③信息读入④特征匹配⑤笔画识别⑥特征库⑦显示汉字 C．①手写汉字②信息读入③预处理④特征库⑤特征匹配⑥笔画识别⑦显示汉字 D．①手写汉字②信息读入③笔画识别④预处理⑤特征匹配⑥特征库⑦显示汉字 3．人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。 A．具有情感判断 B．和人一样工作 C．完全代替人的大脑 D．模拟、延伸和扩展人的智能 4．自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（）就是它要实现的目标。A．理解别人讲的话 B．代替人类进行语言表达 C．欣赏音乐 D．机器翻译 5．语文王老师想把书上的文字，扫描到电脑中并转换成可编辑的文字，你认为她应选择（）工具。 A．手写板 B．照像机 C．摄像机 D．扫描仪及OCR软件 二、判断题(每题10分,共50分) 6．网上的“在线翻译”是应用了自然语言理解技术。（） 7．小明用扫描仪将他小时候的相片转换成图像文件保存在电脑上，他使用的是智能处理工具。（） 8．与聊天机器人艾丽丝(ALICE)对话的活动应用了人工智能的自然语言理解技术。 9．公安机关利用指纹识别系统鉴定人的身份属于人工智能的一个应用。 10．数码照像机的人脸识别属于人工智能的一个应用。
智能信息处理
什么是智能信息处理？及其起源、发展与应用。 智能信息处理是模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定性现象的现象处理问题。智能现象处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广大的应用前景。 起源：20世纪90年代以来，在智能信息处理研究的纵深发展过程中，人们特别关注到精确处理和非精确处理的双重性，强调符号物理机制与联结机制的综合，倾向于冲破“物理学式”框架的“进化论”新路，一门称为计算智能的新学科分支被概括地提出来了，并以更快的目标蓬勃发展。 首次给出计算智能定义的是美国学者James C. Bezdek。他在题为“什么是计算智能”的报告中讲到：智能有三层次，第一层是生物智能（BI），第二层是人工智能（AI），第三层是计算智能（CI）。目前，国际上提出计算智能就是以人工神经网络为主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信息处理系统的综合集成。 我们认为新一代的计算智能信息处理技术应该是神经网络、模糊系统、进化计算、混沌动力学、分型理论、小波变换、人工生命等交叉学科的综合集成。一般来说，智能信息处理分为两大类，一类为基于传统计算机的智能信息处理，另一类为基于神经计算的智能信息处理。
为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息处理技术逐渐向智能化方向发展，从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地模拟人的智能来处理各种信息。人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。研究具有认知机理的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，有可能带来未来信息处理技术突破性的发展。 现阶段信息处理技术领域呈现两种发展趋势：一种是面向大规模、多介质的信息，使计算机系统具备处理更大范围信息的能力；另一种是与人工智能进一步结合，使计算机系统更智能化地处理信息。智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技术。智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与应用研究等多个层次。它不仅有很高的理论研究价值，而且对于国家信息产业的发展乃至整个社会经济建设、发展都具有极为重要的意义。 总的来说，具有神经计算的智能信息处理正朝着生物智能方向发展，“计算智能”时期重要的理论基础。一般认为计算智能包括神经网络、模糊系统和进化计算三个主要方面，其积极意义在于促进了基于计算和基于物理符号相结合的各种智能理论、模型和方法的综合集成，有利于发展思想更先进，功能更强大并能够解决更复杂系统问题的智能行为。目前国际上计算智能研究正注意几个结合：神经网络与进化计算结合；神经网络与模糊及混沌三者的结合；神经网络与近代信号处理方法子波、分型等的结合，以更有效地模拟人脑的思维机
高中信息技术《1用智能工具处理信息》优质课教学设计、教案
《用智能工具处理信息》教学设计 学校执教教师 课程内容用智能工具处理信息课程学时 1 课时 所属学科信息技术教学对象高一年级 一、学习内容分析 本课内容是广东教育科学出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》(必修)中的第四章第二节。主要是开阔学生的视野，激发学生对人工智能的兴趣，让学生对智能工具有一个初步地体验和了解，也为选修模块《人工智能初步》的开设作有益的铺垫。本节内容只是要求学生在使用信息智能处理工具的过程中，初步体验信息智能处理工具，形成感性认识，并可以在今后的生活中对智能处理工具有一个主动认知的能力。根据课本内容以及基于学生的学习思维发展，选择了几种智能处理工具让他们进行体验式实践。本节采用了“情景引入→操作体验→了解原理→ 应用展望→巩固练习→课堂小结”的线索组织内容。 二、学习对象分析 本节教学的对象为高一学生，通过前面的学习，学生对《信息技术基础》这一教科书的学习方法和特点有了一定的掌握。特别是进入第三章的学习之后，已了解在不同的处理需求下，学会正确地使用不同的处理工具来处理不同的信息。学生已经具备了一定的计算机使用经验，但大多数都是常用工具软件以及网络应用，对于信息智能处理工具软件的使用并不熟悉，所以在教学中我引用了生活中的处理工具，让学生可以在学习中更贴近生活，让学生先进行体验后进行知识的讲解，注重学生的“启蒙和兴趣培养”。 三、教学目标 1．知识与技能 （1）认识并初步掌握智手写识别和自然语言理解的工作过程或者工作原理； （2）了解智能处理工具的应用领域。 2.过程与方法 通过观看视频、操作手写输入软件、体验游戏、尝试使用翻译软件、与机器人聊天等活动，体会人工智能的魅力及其工作过程或工作原理。 3.情感态度与价值观 （1）认识到智能工具在实际生活中的应用价值； （2）在课堂的教学应用和体验中，体验其神奇魅力及形成对人工智能这一技术前沿的探索要求； （3）培养学生的探究能力、类比推理能力，激发学生探索人工智能知识的兴趣和热情。 四、教学重点和难点 重点：应用和体验手写识别、机器翻译和与机器人聊天等智能工具。 难点：理解手写识别和自然语言理解的工作过程和工作原理。 五、教学方法 任务驱动法、诱思导学法、实践探究法、类比推理法 六、教学媒体选择
智能信息处理课程设计报告
智能信息处理课程设计报告 班级：11电科2 姓名：张俊为 学号： Xb11640218 浙江理工大学科技与艺术学院
1． 课程设计目的 1． 提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固智能信息处理算法的基本原理与方法。 2． 熟悉掌握一门计算机语言，可以进行智能信息处理的应用开发设计。 2． 课程设计内容及实现 1． 掌握BP 网络的基本原理，能利用BP 网络解决Hermit 多项式的逼近问题，具体内 容如下： 考虑Hermit 多项式的逼近问题，该问题由Mackay 提出： ()()22 1.112exp 2x F x x x ?? =-+- ??? ，式中，x ∈R 。 训练样本产生方式如下：样本数N=100，其中样本输入x i 服从区间[-4, 4]内的均匀分布，样本输出为F(x i )+e i ， e i 为添加的噪声，服从均值为0，标准差为0.1的正态分布。 对于该函数逼近问题，可以用一个单输入单输出的3层BP 网络对样本进行拟合，网络的隐节点数选为10。 其它学习参数设定如下：神经网络采用标准Sigmoid 激活函数，输出层采用线性激活函数，即：()f u u =。 学习率η=0.003，目标误差ε=0.5，最大学习次数20000，初始权值和偏移取[-0.1, 0.1]内的随机数。 2． 掌握模糊C 均值聚类算法的基本原理，并用该算法实现彩色图像分割。 2.1、BP 网络解决函数逼近 2.1.1、BP 神经网络设计 图 1创建BP 神经网络 2.1.2、BP 神经网络训练
图 2训练图2.1.3、BP神经网络测试及结果分析 图 3仿真结果图 P=linspace(-4,4,100);%均匀产生随机数 T=1.1.*(1-P+2.*P.^2).*exp(-P.^2/2)+sqrt(0.1)*rand n(1); %样本输出fx+ei t net=newff(P,T,10); %产生bp网络，10个神经元net.trainParam.show = 50;%显示周期 net.trainParam.lr = 0.003; %学习率 net.trainParam.epochs = 20000;%最大学习次数 net.trainParam.goal = 0.001; %目标误差 net.IW{1,1}=rand(10,1)*0.2-0.1;%初始权值 net.b{1,1}=rand(10,1)*0.2-0.1; net.b{2,1}=rand(1)*0.2-0.1;%初始偏移量 [net,tr]=train(net,P,T); p=8.*rand(1,100)-4; A = sim(net,P); %仿真figure; plot(P,T,'o',P,A,'x'); 2.2、基于模糊C均值聚类的彩色图像分割 2.2.1、基本原理及实现流程 在数字图像由于存在混合像素的原因，也就是说一个像素中不仅存在一类地物，因而采用硬分类方式往往不合适，而模糊C均值就是引入模糊集对每个像素的划分概率不单单是
用智能工具处理信息说课稿
第四章第二节《用智能工具处理信息》说课稿 一、说教材 1.本节课的地位及主要内容 本节内容只是要求学生在使用信息智能处理软件处理信息的过程中，对信息智能处理工具进行初步体验，并形成初步的感性认识。基于学生在体验中形成认识的思考，教材中设计了一系列操作活动，让学生根据自己的兴趣和实际情况，有选择地进行体验式实践。本节采用了“情景引入→案例分析→操作体验→过程原理→讨论探究→学生练习→教学小结及评价”的线索组织内容。 2.教学目标 ①知识与技能 初步了解人工智能的概念。 知道“自然语言理解”、“模式识别”是人工智能的两个研究领域。 初步了解“自然语言理解”、“模式识别”的概念与分类。 ②过程与方法 引导学生体验智能工具处理信息的过程，形成对人工智能技术的感性认识。 了解人工智能技术的应用领域。 ③情感态度与价值观 让学生感受智能信息处理工具在现实生活中应用的价值。 让学生感受信息智能处理的魅力，能客观评价智能信息处理工具给学习和生活带来的变化，激发起学习和探索人工智能知识的热情和愿望，为学生今后选修“人工智能”打下基础。 3.教学重点、难点 重点：体验智能信息处理工具的独特魅力，了解其实际应用价值。 难点：信息智能处理的方式，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。
二、学情分析 通过前期的学习，学生对《信息技术必修》模块的学习方法和特点有了一定的掌握，了解了不同情况下，使用不同处理工具对提高信息处理效率的影响，这是信息技术新课改情况下最核心的内容。对于本节内容，学生可能对一些智能处理工具不熟悉，可能会给新课的讲解带来难度，因此在教学中以让学生体验为主。大部分学生都比较喜欢科幻故事，对故事中的“机器人”等具有人类智慧的机器充满了好奇，非常想探索其中的奥秘。我们正好利用学生的好奇和兴趣，通过展示我们生活中人工智能的应用实例，简要剖析个中奥秘，让学生打破“人工智能”的神秘感，引领学生们进入一个奥秘无穷的领域。 三、说教法 在教学组织上运用合作学习的方式，让学生相互帮助，以弥补学生在知识技能上的缺陷，让学生在合作中自主思考、共同探究、共同体验、共同完成学习任务。 在多个活动中出示明确的、可操作性强的教学任务，同时辅之以任务驱动教学法，以任务引路，学生边学边练，完成自主学习任务。 讲授法也是一种比较重要的、常用的教学方法。本节的部分内容，也采取教师讲授的方式进行。 四、说教学准备 教师在课前可以根据教材中活动要求，1、事先制作好一个PPT课件，把本节的活动全部输入进去；2、准备好本节所需的软件：min OCR识别软件等；3、下载好影片《机械公敌》。 五、说教学过程 1.课程导入 （活动一）【情景导入】教师创设情景：我们先来观看一段视频（影片《机械公敌》中机器人帮助人拿包片段），想象一下机器人在未来生活中的作用。 【思考】影片中涉及到几个任务，其中涉及到机器人的哪些动作？.
智能信息处理
智能信息处理 教学目标： 1、认识智能信息处理工具及作用； 2、了解信息智能处理的方式及基本应用； 3、了解智能信息处理工具的工作原理； 4、了解智能信息处理的实际应用价值。 教学重点： 信息智能处理的方式及基本应用。 教学难点： 智能信息处理工具的工作原理。 教学过程： 一、导入： 播放视频：世界围棋大赛“人机大战” 1、从视频中，你看到了什么？ 2、机器战胜人类，你觉得对我们又何威胁？ 3、在生活中，我们还有哪些事物属于人工智能？ 好！下面我们就一起来学习一下智能信息的处理这一小节的内容。 二、新授： 1、认识只能信息处理工具及作用：（通过观看几组图片来分析不同 的智能信息处理工具及作用）
2、智能处理工具与一般处理工具的异同点： 相同点：都是通过计算机程序来实现的。 不同点：一般处理工具:处理的问题有固定算法，处理过程是重复计算的过程，最终得到一个确定的结果。如求方程组的解，加密解密程序。智能处理工具:处理的问题是不确定、非结构的、没有固定算法的，处理过程是推理控制的过程，最终结果不太确定。如手写汉字的识别率还不足100%，但已具有实用价值。 3、信息智能处理的方式： 人工智能（Artificial Intelligence 简称AI）：是以探索和模拟人类智能活动为基本目标而设计出类似人的某些智能的自动机器的科学。 人工智能研究的两个领域：模式识别和自然语言理解。
4、信息智能处理的方式及基本应用： 模式识别：是表征事物或现象的各种形式 的信息（图片、文字、符号、声音）等进 行自动识别的技术。模式识别的研究范畴 有：文字识别、指纹识别、声音语言识别、 声音信号和地震信号分析、照片图片分 析、化学模式识别等（P86左边小字）。 指纹识别：利用指纹来鉴定人的身份，可以克服证件、签字、照片、密码、钥匙、印鉴等容易假冒、丢失、遗 忘等缺点。 如：浙江省公安厅使用北大自动指纹识别 系统，建立了100多万人的指纹库，检索 一个现场只需4分钟。 指纹识别结合生物扫描技术，可以识别指 纹的平面图像特征，可以对指纹表皮下的 毛细血管的分布特征以及手指的三维图 像特征进行识别。 光学字符识别（OCR技术）：在邮件的自动分拣中，可以使用OCR和光学条码识别、人工辅助识别等手段相结合来完成邮政编码的阅读。（扫描仪输入文字）
中国传媒大学信号与信息处理专业方向介绍
中国传媒大学信号与信息处理专业方向 介绍 1．DSP技术与应用方向 当前，数字音频广播（DAB、数字AM）、数字视频广播（DVB）和高清晰度电视（HDTV）技术发展迅速。数字技术在卫星广播、微波通信领域的应用越来越普遍，广播电视多功能信息网已投入商业运营。国际和国内的广播电视覆盖网正在或即将由模拟信号传输过渡为数字信号传输网。DSP技术与应用研究方向着眼于广播电视数字信号传输系统中信源编码、信道编码和数字调制的实现和相关测试信号的产生，着重研究数字信号的实时处理。本研究方向是信号与信息处理学科的重要组成，也是该学科中十分活跃，近年来发展十分迅速的技术。 DSP技术与应用研究方向利用数字信号处理方法和通用DSP芯片，FPGA芯片，依靠软件无线电技术，计算机仿真技术，研究并实现数字信号传输系统中信源编解码、信道编解码、调制解调、多工复用和同频组网。重点跟踪研究数字音频广播、数字视频广播、高清晰度电视和广播电视综合信息网中的关键技术，探索下一代数字广播电视的新技术及新技术标准。本研究方向对我国广播电视单频网覆盖网的数字化进程作出了重要贡献，参加了多项国家重大科技攻关项目，研制调频数字同步广播系统国内占有率第一。 本方向培养的学生应具有扎实的学科基础和专业基础知识，具有软、硬件分析和设计能力，较强的创新与实践能力，能独立分析和解决实际问题，可在广播电视领域、现代通信领域、信息产业以及其他国民经济部门从事各类数字电视广播、数字视频和多媒体系统设计、研究、教学、管理等工作。 2．多媒体技术方向 多媒体的含义是使声音、图片、文字、图像、视频等多种信息成为一个整体，并具有实时的交互性，而这种统一性及交互性是由逻辑连接起来。多媒体技术融合了信息处理、计算机、网络与通信等多种学科，具有表现力丰富、符合人们的思维和认知习惯的特点，成为当今信息技术中的热点，它也是当今数字媒体技术或新媒体技术的本源，强调了媒体信息的多样化、集成化、智能化以及交互性。 多媒体技术近年来在广播影视传媒领域受到了广泛关注：以视/音频非线性编辑为代表的多媒体技术已经成为广播影视编辑、制作、播出技术的主流，而广播电视台全台制播网络一体化、多媒体综合业务网、新媒体技术及应用、虚拟现实技术及应用等则代表了广播电视技术领域未来的发展方向。另外，基于多媒体技术的智能视频监控系统在各行各业也有了广泛且深入的应用：借助数字图像处理（DIP）、智能视频分析（IVA）、计算机视觉（CV）、计算机图形学（CG）以及地理信息系统（GIS）等多媒体技术手段的实用系统已经在广播电视信号监测、广播电视内容监播、广播电视广告监播与监管、安全防范系统工程、智能交通系统、平安城市工程等诸多系统中发挥出越来越重要的作用。 本研究方向的主要研究内容包括： (1)智能视/音频分析与处理（对象提取、目标检测、目标识别与跟踪、广播电视内容监播、广告监播） (2)多媒体先进编辑技术（新型高/标清、多格式混编技术，基于对象的影视编辑技术） (3)多媒体技术与艺术的结合（表情识别、表情移植、变形动画，基于场景视频的三维虚拟重现）
粤教版《信息技术基础(必修)》第四章4.2《用智能工具处理信息》课程教学设计 高一下册
4.2《用智能工具处理信息》 一、教学分析 1、教材的地位和作用 本节是《用智能工具处理信息》两课时中的第一课时，其内容承接了学生在初中所学的机器人的相关知识，目的是让学生体验更多的智能工具，进而了解一些基本原理，为人工智能选修课打下基础。体现了《普通高中信息技术新课程标准》中提到的，培养学生解决问题的能力，倡导运用信息技术进行创新实践这一基本理念，有助于提升学生的信息素养。教材中的部分内容比较落后，因此我重新选取贴近学生实际生活的新技术。 2、教学目标 知识与技能目标： （1）初步学会几种智能处理工具的使用； （2）了解模式识别的基本工作过程或原理； 过程与方法目标： （1）在体验中领悟模式识别的工作流程； （2）在合作中理解模式识别的原理。 情感态度与价值观目标： （1）激发探索前沿科技的兴趣； （2）培养在学习和生活中，合理选择工具解决问题的能力，以及团队合作的意识； 3、教学重难点： 教学重点：体验智能工具的使用，弄清模式识别的工作流程，了解其工作原理。 教学难点：模式识别的工作原理。 4、教学课时：1课时 二、教学对象分析 本节内容的教学对象是高中一年级学生，他们已经具备了一定的逻辑思维、分析问题、表达思想等能力，初步形成了主动思考和探究的学习习惯。在本书第三章《信息的加工与表达（上）》以及4.1编制计算机程序解决问题的学习之后，学生对信息处理有一定的了解，他们已经具有一定的用一般工具处理信息的经验，其实，高一的学生大多数学生已接触过智能工具，如手机，平板等，只是没有深入思考智能工具和非智能工具的区别，因此，本课从解决学生生活中的实际问题入手，通过四个学习任务，让学生体验身边的智能工具，了解其工作过程，感
智能信息处理技术考试复习重点
人工智能有能力做三件事：知识存储 解决问题 获取新知识 人工智能的三个关键部分：表示 学习 推理 神经网络至今经历了兴起、萧条和兴盛三个时期。 神经网络动力学过程有 过程--计算过程 和 过程--学习过程 前馈神经网络的发展经历了：兴起 萧条 和 兴盛 三个时期 前馈神经网络模型有：感知器、BP网络、RBF网络 遗传算法的三个算子：选择算子、交叉算子、变异算子 遗传算法主要由三种运算组成：选择运算 交叉变异 变异运算 编码方法可以分为三大类：二进制编码方法、浮点数编码方法、符号编码方法。 Hopfield神经网络模型一般由单层全互连的神经元u i(i=1,…，n)组成。 自组织映射神经网络模型SOM）它是一种无监督学习神经网络 计算智能包括神经网络、模糊信息处理 和 遗传算法 。 计算智能核心内容：神经网络、进化计算和模糊系统 模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学方法. 经典数学是以精确性为特征的. 关系的特性：自反性、对称性和传递性 典型的学习规则：hebbian学习规则和Delta学习规则 遗传算法 主要用于函数最优化计算，它是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程的一种自适应全局寻优的随机搜索算法。 遗传编码: 把问题的可行解从其物理解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间(编码空间)的转换方法称为编码 描述神经网络模型的六个要素：传播规则 活跃规则 输出规则 互连模式 学习规则 环境 神经网络 :是由大量的、同时也是很简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统。反映了人脑功能的许多特性，是对人脑功能进行某种简化、抽象和模拟。 BP反向传输算法的基本过程：初始化阶段前馈阶段 权值调整阶段 学习精度计算 学习结束判断 智能：智慧和能力。个体有目的的行为、合理的思维以及有效适应环境的能力。 神经计算的特点 大规模并行性、集团运算和容错能力。 信息的分布式表示。学习和自组织能力。多层神经网络系统具有强大的解算能力和处理实际问题的能力。 计算智能：借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、神经细胞网络等机制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和人类的智能机制。 SOM模型计算的基本原理 当某个模式输入时，输出层某一神经元得到最大刺激而竞争获胜（产生最大输出值）。 同时该获胜神经元周围的一些神经元也因侧向相互作用而受到较大刺激，修改这些神经元和输入神经元之间的连接权值。 当输入模式发生变化时，输出层上获胜的输出神经元也发生改变。通过神经网络权值的调整，使得输出层特征分布能反映输入样本的分布情况。 根据SOM模型的输出状态，不但能够判断输入模式所属的类别，并使得输出神经元代表某一模式类别，还能够得到整个数据区域的大体分布情况，即从样本数据中获得数据分布的大体本质特征。 遗传算法的主要过程如下： 1） 初始化。设置进化代数计数器 t =0 ，设置最大进化代数T，随机生成N个个体作为初始群体P(0)。 2） 个体评价。计算群体P(t)的各个个体的适应度。
智能工具处理信息
4.2 用智能工具处理信息 一、教材分析 本课内容是广东教育科学出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》(必修)中的第四章第二节。主要是开阔学生的视野，激发学生对人工智能的兴趣，让学生对智能工具有一个初步地体验和了解，也为选修模块《人工智能初步》的开设作有益的铺垫。本节内容只是要求学生在信息智能处理工具进行初步认识，并可以在今后的生活中对智能处理工具有一个主动认知的能力。根据课本内容以及基于学生的学习思维发展，选择了几种智能处理工具让他们进行体验式实践。本节采用了“情景引入→操作体验→过程原理→讨论探究→前沿技术→教学小结”的线索组织内容。 二、学生分析： 本节教学的对象为高一学生，通过这一学期近12周的学习，学生对《信息技术基础》这一教科书的学习方法和特点有了一定的掌握。特别是进入第三章的学习之后，应该了解在不同的处理需求下，学会正确的使用不同的处理工具来处理不同的信息。在学生学会主动发现并使用不同的处理工具或者处理软件的前提下来开展本节内容。由于第四章第一节“用计算机程序解决问题”学生应该还没有学习过，所以对利用计算机程序处理信息这一环节我在教学过程中对智能工具的特征进行了分析。另外一各方面，由于学生的认知能力，可能他们在生活中有接触到智能处理工具，但是他们并没有意识到这就是智能处理工具，所以在教学中我引用了大量的生活中的处理工具，让他们可以在学习中更贴近生活，而却在教学中准备了多种智能工具，让学生先进行体验后进行知识的讲解。 三、设计思想： 本课内容从学生最为感兴趣的新型智能机器人视频引入，通过智能工具的特征以及智能工具与一般处理工具的区别，让学生对智能工具这一概念有个初步的了解。然后通过对自然语言理解以及模式识别两个研究领域联系生活进行学习，并且通过探究游戏原理的方法对智能工具的处理流程进行进一步深入探讨和学习实践，启发学生思考、分析和认识智能工作原理的实质及其重要性。最后，通过先进的前沿科技进一步激发学生对智能工具应用价值的探究热情。 四、教学目标： 1.、知识与技能： （1）了解智能处理工具的特征及与智能处理工具一般处理工具的区别 （2）了解智能处理工具的研究领域 （3）认识并能初步掌握分析智能处理工具的工作过程或者工作原理 2、过程与方法：
智能信息处理技术及其应用复习过程
学号：11710201 文献检索报告 智能信息处理技术及其应用 学生姓名徐海峰 班级11计算机2班 成绩 指导教师(签字) 计算机与信息工程学院 2014年4月17日
摘要：智能信息技术室近年来发展起来的，它通过结合计算机技术、通信技术、电子技术以及控制技术等实现信息的采集、处理以及显示的自动化。网络的及时的发展为智能信息处理提供了通信基础和协同工作的前提。可以预测随着网络技术的快速发展，智能信息技术必将在更加广泛的领域得到应用。 关键字：智能信息发展网络技术通信技术 一、智能信息处理技术概述 智能信息处理最早起源于本世纪30年代，但是由于智能信息处理系统运作过程需要大量的计算，而当时又没有快速的计算工具，这样就极大的约束了智能信息处理技术在初期的发展。自40年代后期计算机问世后，给智能信息处理技术的发展创造了良好的条件。一些具备智能信息处理功能的高科技产品相继被推出，并产生了巨大的社会及经济效益。 所谓智能信息技术就是自动的对信息进行处理。从信息采集、传输、处理到最后提交都是自动完成的。所以可分为：智能数据采集、智能信息处理、智能数据显示三个部分。智能数据采集就是指通过以计算机技术为主体的设备自动获取特定对象的信息，兵保存到指定设备上的一种技术。它涉及到计算机技术、人工智能、电子技术、嵌入式技术等方面。它具有智能、准确、高效实时的特点。目前已被广泛应用于物流、工业控制等多个领域。能够信息处理都是通过用计算机或单片机预先编程对采集到的数据进行一系列的处理，然后通过有线或者无线网络技术发送到指定的终端，实现数据的自动处理 二、智能信息处理技术的应用 智能信息处理的一个非常重要的目标，就是要制造出能看会说、有感情的机器人。这使该领域的研究工作主要集中于语音处理、图象处理、计算机视觉等几
对智能信息处理的认识
一、智能信息处理技术的概述智能信息处理技术的概述处理 这是一个信息时代，现在我们每天和信息打交道，人类社会的进步在一定程度上取决对于信息的了解、处理和利用的水平。当前计算网络与大型数据库的广泛使用,使决策者与经营者面临巨量的数据而无所适从,用智能信息处理方法解决这一问题是当今信息社会的重要手段。智能信息处理的主要目的就是要制造出具有学习、理解和判断能力的人工智能系统。它的本质就是要研究一些算法来提取出信号中的有用信息，从而实现系统的智能控制。归纳起来智能信息处理研究以下重要问题: （1）.人、机器、环境的智能交互与协作,研究文字、语音的自动识别及自然语言理解,研究视觉信息与各种图像的自动处理,其目的是使人与机器、机器与环境的信息交流更为有效。（2.）从大规模数据库中提取关键信息与有用的规律。其主要方向有约简数据，和机器学习,即利用已有知识与模式识别理论对大量数据简化,并变换为决策者可以阅读的形式;对大量数据自动学习,以实现对数据的分类、评价,并预测可能产生的结果。（3.）智能系统的规划、决策、协作与优化。建立计算机辅助规划与决策系统,在某些优化指标下提高全社会的经济与社会效益。研究系统建模,优化,最优化的智能规划与决策以及多智能体系的协作与竞争的理论与方法。 二、智能信息处理技术的发展史智能信息处理技术的发展史处理 智能信息处理最早起源于本世纪30 年代，但是由于智能信息处理系统运作过程需要大量的计算，而当时又没有快速的计算工具，这样就极大的约束了智能信息处理技术在初期的发展。自从40 年代后期计算机问世后，给智能信息处理技术的发展创造了良好的条件。一些具备智能信息处理功能的高科技产品相继被推出，并产生了巨大的社会及经济效益。例如英国科学家A.M.Cormack和C.N.Hounsfield 利用智能信息处理技术的一些结果提出了图由于它可以获得人象的重建算法，并于1972 年设计制造出了医用的CT 机。 体内部的横截面的立体图象，因此在医学诊断中得到了重要应用，成为各大医院的基础设备。另外60 年代初由美国科学家J.W.Cooley等人提出的用于频谱分析的快速Fourier 算法(FFT)，也在科学界引起轰动。该算法用硬件电路实现后，被迅速应用于智能测量仪器等一系列高自动化检测设备中去，获得了极大的成功。 三、智能信息处理技术的应用 智能信息处理的一个非常重要的目标，就是要制造出能看会说、有感情会思维的机器人。这使该领域的研究工作主要集中于语音处理、图象处理、计算机视觉等几个方面。语音处理目的，就是对人们所发出语音的规律及特点进行研究，以便让计算机能够“说话”和听懂人的语言。这也就是我们通常所说的语音信号的合成与识别。语音合成技术发展最快，已基本达到实用化成度。不过利用现有技术合成的语音在自然度方面与人的发音仍有很大差距，这也是语音合成技术今后研究的目标。语音识别技术经过多年的努力，已经提出了一些比较有效的方法。目前对特定人发音的正确识别率可以达到95%以上，但是对非特定人发音的正确识别率还很低。总之，语音识别技术离实用化尚有一段距离。在语音信号的识别技术和方法上，仍需要进行深人的研究。为了适应通信技术的发展，人们还对语音信号的编码方法进行了深人的研究，以便把语音信号压缩在一个更窄的频带内传输。目前利用CE 一LPC 等多种方法，已使语音信号在 4.skb/s 传送速率下，
《用智能工具处理信息》案例
高一年级信息技术课程教学案例 “探索”号飞船太空之旅 ——用智能工具处理信息 一、教材分析 《用智能工具处理信息》是广东教育出版社出版的高中信息技术必修模块第四章第二节的内容，根据学生的实际情况和教学的需要，我对教材内容进行了重组，目的是让学生通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验智能信息处理工具的基本工作过程，了解其实际应用价值。 二、学情分析 本节课的教学对象是高一学生，学生来自不同的初级中学，他们的信息技术学习经历不同，信息素养和动手操作能力也不同，虽然在上半学期的教学中学生已具备常用工具软件以及网络应用相关的使用经验，和一定的小组协作能力和组际竞赛意识。然而对于信息智能处理工具软件的使用，只有个别学生具有一定的使用经验，因此，课前准备好一些说明资料，把活动的安排进行具体、详细地描述。 三、教学目标 让学生在自主学习中了解智能信息处理工具的基本工作过程；在实践与竞赛中学会智能工具处理信息；在合作与交流中体会信息智能处理的过程，认识智能信息处理这一前沿技术的实际应用价值。 四、教学重难点及策略设计 本节课的教学的重点是让学生在实践操作中能应用和体验智能信息处理工具；教学的难点是如何引导学生通过实践了解智能信息处理工具的工作过程并学以致用。 在设计中采用“任务驱动”和“分组合作”的学习方式，培养学生自己动手解决问题和交流合作的意识与能力，从而体现信息技术课程的基本理念；通过构建情境，激发学生的学习兴趣，活跃课堂气氛，调动学生参与课堂的热情；利用学习网站，培养学生自主学习、探究学习的能力。 五、教学准备 1.软件：OCR软件。 2.硬件：手写板，扫描仪。 3.其它：在线翻译、人机对话网站资源，各个探究活动资料，教学课件。 4.教学实施环境要求：多媒体网络教室。
《智能信息处理》教学大纲
《智能信息处理》教学大纲 一、课程基本信息 课程中文名称：智能信息处理 课程英文名称：Intelligent Signal Processing 课程类型：信息管理及相关专业方向选修课 总学时：33 理论学时：33 实验学时：0 学分：3 适用专业：信息管理 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、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；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。
caa中科院院士郑南宁经典回顾认知过程的信息处理和新型人工智能系统
CAA 中科院院士郑南宁经典回顾认知过程的信息处理 和新型人工智能系统 认知过程的信息处理和新型人工智能系统摘要：本文对认知过程的信息处理进行了较为深入的讨论。阐述了智能机器原型与认知模型的关系,讨论了新型人工智能系统的研究方法,提出了认知科学和信息科学交叉的若干重要基拙研究内容,并进一步提出用混沌吸引子实现联想记忆的思想和新型人工智能系统结构。深入研究认知科学及其信息处理对发展我国21世纪的知识经济具有重大科学意义和应用前景。 一、引言知识创新是对未被人类认识的客观物质世界的正确描述,感知与认知的科学问题与之密切相关。人脑是我们所知道的最有效的生物智能系统,它具有感知、识别、学习、联想、记忆、推理等功能。研究人脑的这些功能并以机器来实现一直是科学发展中最有意义和极具挑战性的重大问题。人类大脑皮层的结构具备了复杂精确的分析与综合的能力并适应 人类抽象逻辑思维的需要。深入研究认知过程的信息处理和基于人类感知与认知机理的智能化信息处理将对整个自然 科学和技术科学产生深远和重大的影响。由于社会生产和实践的需要,人们对认知问题日益感兴趣。脑科学、信息科学、计算神经学和神经生理学等学科的发展,使得认知科学与信息科学相结合成为可能,形成了多学科交又研究的特点。基于
认知机理的智能信息处理在理论与方法上的突破,有可能带动未来信息科学突破性的发展。因此将认知科学与信息科学领域密切结合,加强我国在这一交叉学科领域的基础性、独创性的研究,解决认知科学和信息科学发展中重大基础理论问题,形成智能信息处理技术的科学基础,带动我国经济与社会发展中基础技术科学乃至国家安全所涉及的智能信息处理 关键技术的发展,并且为人类探索脑科学中的重大基础理论问题做出贡献都是非常迫切和必要的。经验主义和理性主义的模型与解释在很大程度上影响着人类的认知过程。因此,对于智能和机器的关系,应该合理地发挥经验的作用,从进化的角度把智能活动看成动态发展的过程。智能理论所面对的课题一般具有“环境一问题一目的一求解”的形式,将联结主义的神经网络理论、基于符号主义的专家系统理论和基于进化论的人工生命这三大研究领域有机地结合起来,有可能实现一类新型人工智能系统和智能化信息处理方法。新一代媒体(next media)和以计算机网络为基础的智能化通讯(intelligent communication)系统的研究与应用将成为21世纪信息科学与技术领域划时代的重要标志。人的语言、表情、姿态等都将被机器所理解,并转化成一系列指令,从而实现信息的获取与转送。随着机器的语言、图像等识别能力的提高,也会为信息系统提供新的安全技术。这些以自然语言和图像的理解为基础的认知过程的信息处理理论与实现技术的研
专业解析-智能信息处理
智能信息处理 一．专业介绍 1．学科简介： 智能信息处理属于自设专业（自设专业是指在教育部专业目录中没有，而学校根据自己的特点和社会发展的需要设立的专业），属于计算机科学与技术一级学科下的二级学科，也有学校归类为信息与通信工程下的二级学科。 智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技术。智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与应用研究等多个层次。它不仅有很高的理论研究价值，而且对于国家信息产业的发展乃至整个社会经济建设、发展都具有极为重要的意义。 2．研究方向： 智能信息处理的研究方向有：01 网络智能信息处理、计算智能与模式识别02 智能信息/图像、目标检测、跟踪与编码03 进化计算04 机器学习与计算智能、医学影像可视化技术05 智能信息处理、多源信息融合。 （注：各大院校的研究方向有所不同，以西安电子科技大学为例）3．考试科目： ①101政治理论 ②201英语
③301数学（一） ④821信号、电路与系统 （注：各大院校的研究方向有所不同，以西安电子科技大学为例）二．专业培养目标 本专业学位获得者在智能信息处理方面应具有坚实、深厚的理论基础，深入了解国内外智能信息处理方面的新技术和发展动向，系统、熟练地掌握现代信息处理的专业知识，具有创造性地进行理论与新技术的研究能力，具有独立地研究、分析与解决本专业技术问题的能力，并具有一定的组织才能，熟练掌握一门外国语。 三．与此专业相近的自设专业 智能信息系统 四．相同一级学科下的其他专业（二级学科） 计算机科学与技术的二级学科：计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术。 信息与通信工程的二级学科：通信与信息系统、信号与信息处理。五．招收此自设专业的院校及开设年份 上海交通大学（2002年）、西安电子科技大学（2003年） 六．就业方向 毕业生可到研究机构、公司、企事业、军队及大专院校从事智能信息处理方面的工作以及研究、教学等工作。 七．就业前景 为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息处理技术逐渐向智