研究了智能信息处理在烧结质量推断中的应用，在对图象序列的范型描述和BP算法改进的基础上，成功地应用了图象序列分析与动态模式识别相结合的方法，解决了烧结质量的动态推断问题.实例表明，该方法有很好的实用效果

1引言 2认知计算 3语义计算 4服务计算 5协同决策 6展望

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运用模糊信息处理方法，通过对大量的楔横轧模具设计的实际数据进行模糊处理，进而得出断面收缩率φ与成形角α、展宽角β的模糊关系.依据模糊关系，选择合理的推理方法，确定出工艺参数，解决了模具设计智能CAD中工艺参数的自动选取问题．

在资源勘查与开发领域，计算机技术的最早就是用于信息处理和预测评价的。经过多年的发展，这方面的技术类型繁多、内容十分丰富。这些技术可以大致归纳为：勘查与开发数据分析及资源统计预测技术、勘查与开发图件机助编制及多维图示技术、地质—成矿过程计算机模拟技术、资源预测与勘查评价的人工智能技术等几个方面

基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

第一讲绪论 以冯·诺依曼型计算机为中心的信息处理技术的高速发展,使得计算机在当今的信息 化社会中起着十分重要的作用。但是,当用它来解决某些人工智能问题时却遇到了很大的 困难。 例如,一个人可以很容易地识别他人的脸孔,但计算机则很难做到这一点。这是因为 脸孔的识别不能用一个精确的数学模型加以描述,而计算机工作则必须有对模型进行各种 运算的指令才行,得不到精确的模型,程序也就无法编制

第一部分 学科（专业类）教育课程 《电子信息类专业导论》 《工程制图》 《电路分析基础》 《模拟电子技术 A》 《数字电子技术 B》 《信号与系统》 第二部分 专业教育课程 《单片机原理及应用 A》 《高频电子线路》 《通信原理》 《电磁场与电磁波》 《数字信号处理》 《智能电子系统设计》 《电子测量技术》 《嵌入式原理与应用 A》 《EDA 技术及应用》 《信息论与编码》 《数字图像处理技术》 《DSP 原理及应用》 《MATLAB 基础与应用》 《微机原理与接口技术 B》 《Python 程序设计 B》 《电子线路 CAD》 《语音信号处理》 《传感器与检测技术 B》 《虚拟仪器技术》 《计算机网络与通信》 《Linux 系统的应用与开发》 《高级程序设计 C++》 《模式识别 A》 《智能产品创新设计》 《电子信息工程专业英语》 《Java 程序设计》 《智能信息处理》 《数字多媒体技术及应用》 《人工智能技术及应用》 《现代企业管理》 《文献检索与论文写作》 《智能仪器设计基础》 第三部分 应用创新实践环节课程 《电工电子基础实训》 《工程训练 A》 《电子工艺实习》 《大学物理实验》 《模拟电子技术课程设计 A》 《数字电子技术课程设计》 《单片机原理及应用课程设计 A》 《嵌入式原理与应用课程设计 A》 《数字图像处理技术课程设计》 《职业资格考证》 《EDA 技术及应用课程设计》 《DSP 原理及应用课程设计》 《信号处理综合设计》 《电子产品与调试技术实训》 《智能家电维修实训》 《电子产品整机组装实训》 《PCB 板设计实训》 《电子信息工程专业毕业实习》 《电子信息工程专业毕业论文（设计）》

《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库（Hive）》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理（Linux）》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》

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