理论力学 工程流体力学 流体力学 流体力学、泵与风机 工程力学 材料力学 机械原理 机械零件及装配体测绘 工程制图 机械设计 机械设计基础 机械制图 机械制造基础 机械设计基础课程设计 工程材料及机械制造基础 机械设计课程设计 金工实习 汽车概论 计算机绘图 CAD 三维造型 计算机绘图 B CAD 制图 控制理论基础 海洋能源开发利用 机械工程测试技术基础 车辆传动系统 车辆设计及理论 模具设计 微机接口技术 现代设计方法 互换性与技术测量 组合机构设计(双语) 机械制造技术 汽车制造工艺学 新能源汽车概论 液压与气动技术 先进制造技术 数控技术 机器人原理与应用 机电工程专业英语 生产实习 专业课程设计 毕业设计 专业综合实践 车辆电子及控制 汽车发动机 机电仿真与设计 机电一体化技术 单片机原理及应用 计算机应用设计 工程情报检索 运筹学与系统工程 生产系统建模与仿真 工业工程基础 工业工程 工程项目管理 人因工程 设施规划与物流分析课程设计 设施规划与物流分析 产品设计 物流装备技术 机械制造工程 工程数据库应用 机械 CAD/CAM 计算机辅助设计与制造 信息管理系统综合设计实践 信息管理系统 食品仓储与配送 交通工程 运输经济学 物流企业经营与管理 生产管理学 物流系统规划与设计 质量控制理论 现代流通学 物流分析课程设计 物流系统建模与仿真 物流信息管理系统综合设计实践 建模与仿真实践 物流系统仿真实践 物流工程综合实习 物流工程专业英语 毕业设计（论文） 工程经济学 工程概算与项目管理 数字逻辑 数字逻辑课程设计 现代控制理论 机电传动控制 微机原理及接口技术实验 微机原理及接口技术 传感器与现代检测技术 运动控制系统 控制系统仿真 电路原理 电工技术基础 电路原理实验 电力电子技术 电气控制技术 电机与拖动基础 电路计算机辅助设计 电机拖动及控制 电力系统基础 电气控制及 PLC 技术 现场总线技术 水工艺仪表与控制 新能源转换与控制技术 嵌入式系统 电子工艺实训 专业实习 电工电子技术基础 专业英语 电子设计创新 电路与电子技术 电子技术基础 模拟电子技术 数字电子技术 电气工程导论 电子设计自动化 电气工程实训 电子技术 电子技术实验（双语） 信号分析与处理 自动控制原理 单片机原理及接口技术 单片机综合实验 计算机控制技术 DSP 原理与应用

电气工程及其自动化专业 《电气工程专业导论》 《专业引领实战训练》 《工程电磁场》 《工程技术创新导论》 《电机学》 《专业开放实验》 《电力电子技术》 《单片机原理及应用》 《电气工程 Matlab 建模与仿真》 《自动控制原理》 《电气测量技术》 《电磁兼容技术》 《电气控制与 PLC 技术》 《电力系统分析》 《电力拖动自动控制系统》 《太阳能发电技术》 《DSP 原理及应用》 《电源技术及应用》 《太阳能光伏发电工程设计》 《电力电子技术综合设计(1)》 《电力电子技术综合设计(2)》 《毕业实习》 《创新创业竞赛实战》 《专业综合训练(1)(2)》 《供配电技术》 《风力发电技术》 《专业英语》 《电机节能技术》 《智能电网与微电网技术》 《工业计算机网络与通信》 《电力拖动自动控制系统课程设计》 《供配电系统综合课程设计》 《毕业设计》 智能科学与技术专业 《智能科学与技术导论》 《计算机软件基础》 《信号与系统基础》 《智能系统建模与仿真》 《脑与认知科学概论》 《数字信号处理》 《微控制器技术》 《专业综合实战训练(1)》 《控制理论》 《人工智能基础》 《神经网络》 《模糊控制》 《图像处理与模式识别》 《机器智能综合实验》 《移动操作系统》 《嵌入式系统》 《数据库新技术》 《无线自组织网络》 《飞行器控制导论》 《专业综合实战训练(2)》 《智能传感与检测技术》 《机器人学》 《数字控制系统》 《机器人控制课程设计》 《信息论与编码》 《数据挖掘与处理》 《专业英语阅读》 《控制系统设计方法》 《智能机器人》 《机器学习》 《智能系统与工程课程设计》 《科技创新与方法论》 《移动机器人导航技术》 自动化专业高精尖项目(双培计划) 《惯性导航技术》 《物联网系统基础与应用》 《系统辨识》 《集散控制系统》 《先进控制理论》 《楼宇自动化》 《应用自适应控制》 电气工程及其自动化专业轨道牵引电气化方向(双培计划) 智能科学与技术专业机器人大脑方向(双培计划) 《生产实习》 其他专业 机械设计制造及其自动化专业 《微机原理及应用》 新能源科学与工程专业 机械电子工程专业 《人工智能》

实习（实践） 《系统工程》 《解读》 《工程伦理学》 《工程力学》 毕业设计（论文） 《仓储与配送》 《服务设计与管理》 《工程统计学》 实验 《工程运筹学 I》 《工程运筹学 II》 《工业工程专业导论》 《基础工业工程》 《计算机辅助设计》 《精益生产与管理》 《离散事件系统建模与仿真》 《人因工程基础》 《生产计划与控制》 《物联网与大数据》 《现代人因工程》 《制造工程基础》 《质量管理与可靠性》 《智能制造》 《工业工程专业英语》 《海洋工程项目管理》 《设施规划与物流分析》 《机械设计基础》 《工程图学（一）》 《物流装备技术》 《海洋工程导论》 《电工技术基础》 《电子技术基础》 《数据分析与决策》 《工程数据库应用》 《信息管理系统》 《信息管理系统课程设计》 《食品包装技术》 《管理学概论》 《ERP 原理与应用》 《人力资源开发与管理》 《进出口报关实务》 《工程经济学》

MATLAB意为“矩阵实验室”，源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件。 Matlab语言是由美国的Clever Moler博士于1980年。开发的设计者的初衷是为解决“线性代数”课程的矩阵运算问题。 目前MATLAB已经成为国际上最流行的软件之一，除了可提供传统的交互式的编程方法之外，还能提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像 处理和Windows编程工具等。因而出现了各种以MATLAB为基础的工具箱，应用于自动控制、图像信号处理、生物医学工程、语音处理、信号分析、时序 分析与建模、优化设计等广泛的领域，表现出了一般高级语言难以比拟的优势。 美国Mathwork软件公司推出的Matlab软件就是为了给人们提供一个方便的数值计算平台而设计的

《工程伦理与专业导论》课程大纲.1 《工程制图与 CAD》课程大纲. 10 《电路原理》课程大纲.32 《机械学基础》课程大纲.55 《模拟电子技术》课程大纲.77 《数字电子技术》课程大纲.96 《电机与拖动》课程大纲.112 《微机原理与单片机技术》课程大纲.130 《自动控制原理》课程大纲.148 《传感器原理与检测技术》课程大纲.164 《电气控制与 PLC 应用》课程大纲. 184 《电力电子技术》课程大纲.200 《现代控制理论》课程大纲.214 《机器人驱动与控制》课程大纲.226 《微机原理与单片机技术实验》课程大纲.240 《EDA 技术》课程大纲. 252 《虚拟仪器技术》课程大纲.264 《Python 语言程序设计》课程大纲. 280 《面向对象程序设计》课程大纲.294 《组态软件与现场总线技术》课程大纲.310 《控制系统建模与仿真》课程大纲.321 《智能控制技术》课程大纲.341 《计算机控制技术》课程大纲.353 《算法与数据结构》课程大纲.366 《Linux 操作系统基础》课程大纲.382 《嵌入式系统基础》课程大纲.402 《DSP 原理及应用》课程大纲. 418 《模式识别》课程大纲.429 《数字图像处理》课程大纲.439 《机器视觉技术及应用》课程大纲.454 《工业机器人编程技术及应用》课程大纲.467 《金工实习》课程大纲.476 《电子基本技能训练》课程大纲.487 《电子技术综合课程设计》课程大纲.498 《微机原理与单片机技术课程设计》课程大纲.504 《自动控制原理课程设计》课程大纲.511 《电气控制与 PLC 应用课程设计》课程大纲. 516 《电工基本技能训练》课程大纲.521 《工业自动化控制综合实践》课程大纲.534 《专业/毕业实习》课程大纲. 550 《毕业论文（设计）》课程大纲.557

第一部分 学科（专业类）教育课程 《自动化类专业导论》 《电路分析基础》 《模拟电子技术 A》 《数字电子技术 B》 第二部分 专业教育课程 《工业机器人技术基础》 《电机及拖动基础》 《嵌入式原理与应用 C》 《工业机器人编程及仿真》 《电气控制与 PLC B》 《传感器与检测技术 A》 《自动控制原理》 《现场总线技术》 《工业机器人系统集成》 《机器视觉技术》 《智能机器人设计》 《人工智能基础》 《智能仪器设计》 《人工智能技术及应用》 《仿人机器人原理与应用》 《工程制图》 《机械设计基础》 《虚拟仪器技术》 《数字信号处理》 《电气 CAD》 《机电产品创新设计 B》 《过程控制技术》 《人机界面技术》 《系统工程导论》 《计算机网络与通信》 《文献检索与论文写作》 《EDA 技术及应用》 《三维建模》 《机器人工程专业英语》 《无人机系统导论》 《计算机控制技术》 《MATLAB 基础与应用》 《DSP 原理及应用》 《现代控制理论》 《运动控制系统》 第三部分 应用创新实践环节课程 《工程训练 A》 《电工电子基础实训》 《工业机器人认知实习》 《模拟电子技术课程设计 A》 《大学物理实验》 《数字电子技术课程设计》 《嵌入式原理与应用课程设计 C》 《电气控制与 PLC 课程设计 A》 《电工实习 B》 《工业机器人编程实训》 《职业资格考证》 《工业机器人综合实训》 《机器视觉技术综合应用》 《智能移动机器人应用》 《智能装备仿真与调试》 《机器人工程专业社会实践》 《机器人工程专业毕业实习》 《机器人工程专业毕业论文（设计）》

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断