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內容簡介： 由清华大学自动化系学术委员会和系务委员会组织编写的“控制科学与工程”学科《研究生课程教学大纲》，涵盖了该学科硕士生、博士生培养方案和全系72门研究生课程。每门课程内容包括“课程基本情况”、“课程内容简介”、“课程教学大纲”、“课程实践环节”和“课程知识单元与知识点”等，对同类学科的研究生教学有借鉴作用。本“大纲”体现了自动化系研究生培养的风格与做法，体现了自动化系学科建设思想，可供从事控制学科教学与科研的教师、学生、进修学者、教育管理干部和工程技术人员参考。 目錄： 编者的话 序 引言 1 自动化系攻读工学博士学位研究生培养基本要求 2 自动化系攻读工学硕士学位研究生培养方案 3 自动化系攻读工程硕士专业学位研究生培养方案 4 清华大学自动化系研究生课程教学大纲 ■ 基础理论课程 4.1 系统与控制理论中的线性代数 4.2 矩阵分析与应用 4.3 矩阵分析与应用英 ■ 专业基础课程 4.4 应用软件系统分析与设计 4.5 信息论基础 4.6 线性系统理论 4.7 现代信号处理 4.8 模式识别 4.9 非线性系统理论 4.10 系统分析理论及方法 4.11 自动测试理论 4.12 系统辨识理论与实践 4.13 多传感器融合理论及其应用 4.14 系统与控制中的随机方法 4.15 统计学方法及其应用 4.16 凸优化 4.17 离散优化 4.18 概率图模型理论与方法 ■ 专业课程 4.19 计算机软件技术基础 4.20 自动控制原理 4.21 现代控制理论 4.22 微处理器应用系统设计 4.23 计算机网络与多媒体技术实验与设计 4.24 英文科技论文写作与学术报告 4.25 最优控制 4.26 运筹学 4.27 自适应控制理论与方法 4.28 人工神经网络 4.29 网络安全 4.30 制造过程调度理论及其应用 4.31 产品数据与生命周期管理 4.32 科学规范与表达 4.33 现代电子学实验 4.34 工业过程建模与优化 4.35 现代检测技术 4.36 电子技术专题 4.37 离散事件动态系统 4.38 动态系统故障诊断与容错控制 4.39 鲁棒辨识 4.40 稳定性理论 4.41 统计学习理论导论 4.42 鲁棒控制 4.43 CIMS应用工程案例 4.44 虚拟制造技术 4.45 智能交通系统概论 4.46 企业网络与系统集成 4.47 复杂网络系统的建模与优化 4.48 嵌入式系统的软硬件设计 4.49 约束逻辑与算法设计 4.50 工业数据统计分析与应用 4.51 计算分子生物学引论 4.52 综合自动化理论与方法 4.53 供应链协调和信息的动态 4.54 企业建模理论与方法 4.55 高级IT项目管理 4.56 并行工程与知识管理 4.57 生物信息学专题 4.58 制造执行系统及其应用 4.59 经营过程重构与IT咨询技术 4.60 视频处理与宽带通信 4.61 智能交通系统建模与仿真 4.62 先进计算技术与应用 4.63 生物信息学算法设计与分析 4.64 工程系统设计与管理 4.65 飞行控制系统 4.66 现代服务理论与行业应用案例 4.67 计算摄像学专题 4.68 随机规划和不确定优化 4.69 排队论与随机服务系统 4.70 复杂系统性能评价与优化 4.71 统计信号处理基础 4.72 信息处理十五讲 4.73 摄动分析、马氏决策过程及强化学习

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