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自动化专业各方向介绍看到坛子里许多考研的同学对本专业的各个方向、就业很有兴趣,就引用清华的自动化专业(方向十分全面)介绍以抛砖引玉,供大家参考。个人观点:考上研究生后具体做什么和导师安排的[color=Red]课题[/color]直接相关,和报考专业其实关系不太大。另外,如果大家想了解大陆自动化学科的发展历史,可以参考这个帖子: [url]http://bbs.kaoyan.com/thread-1959852-1-3.html[/url]
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清华大学 研究生专业包括本学科下设的七个二级学科: “控制理论与控制工程”、“检测技术与自动装置”、“系统工程”、“模式识别与智能系统”、“导航、制导与控制”、“企业信息化系统与工程”和“生物信息学”, 培养研究生从事控制理论与控制工程领域的研究、设计、开发和系统集成等方面的高级专门人才。
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目前自动化系设有一个一级学科点:“控制科学与工程”,可以在“控制科学与工程”一级学科范围内招收博士、硕士生和授予博士、硕士学位。其下设有“控制理论与控制工程”、“模式识别与智能系统”、“系统工程”、“检测技术与自动化装置”、“导航、制导与控制”、“企业信息化系统与工程”、“生物信息学”七个二级学科(专业)。其中“控制理论与控制工程”、“模式识别与智能系统”两个二级学科于1987年和2001年的学科评估中均被评为全国重点学科。2001年重点学科评估中,“控制理论与控制工程”、“模式识别与智能系统”排名全国第一。在2006年国务院组织的全国一级学科的评估中我系“控制科学与工程”名列全国第一。
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1、控制理论与控制工程:
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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。
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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。
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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。
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2、企业信息化系统与工程:
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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。
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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。
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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。
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3、模式识别与智能系统:
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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。
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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。
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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。
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4、生物信息学:
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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。
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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。
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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。
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5、系统工程:
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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。
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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。
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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。
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