一、学科专业基础课 1车辆工程专业导论 2工程图学 3理论力学 4流体力学 6机械原理 7机械制造基础 8控制工程基础 二、专业核心课程 1汽车电工电子技术 2汽车构造 三、专业选修课程 1汽车 CAD/CAM 2互换性与技术测量 四、实践性教学环节 1工程训练 2汽车拆装实习 3汽车驾驶实习 一、专业核心课 专业导论 计算机辅助电路设计 模拟电子技术 数字电子技术 模拟电子技术实验 数字电子技术实验 高频电子技术 二、专业方向课 通信原理 数字信号处理 三、专业任选课 自动控制原理 传感器原理与应用 MATLAB 及其应用 可编程控制器 嵌入式系统 四、集中实践课 电子工艺实习 单片机课程设计 现代数字系统课程设计 一、 学科专业基础课 1可编程控制器 2模拟电子技术基础 3模拟电子技术实验 4控制工程基础 5机器人工程专业导论 6工程图学 7工程力学 8机械设计基础 三、专业方向课程 9机器人技术基础 10机器视觉 11机器人运动及控制 12运筹学 四、专业选修课程 13嵌入式系统 五、实践性教学环节 14机器视觉课程设计 15电子工艺实习 1计算方法 2流体力学 3工程热力学 4理论力学 5机械工程材料 7机械制图 8工程化学 9电工与电子技术 10专业导论 1可编程序控制器 2测试技术 1机械CAD/CAM 1机械原理课程设计 2电工与电子技术综合实训 3计算机辅助设计 4机械工程认识实习 1机械设计 2机械制造基础 3电工与电子技术 1机电一体化系统设计 2机床数控技术 3工业企业管理 1专业英语 2可编程控制器 3机械创新设计 1机械设计课程设计 2机电一体化系统设计课程设计 3机械工程认识实习 物理学专业导论 光学 力学 热学 理论力学 量子力学 电动力学 三、教师教育课程 物理教学设计与实施 中学物理教学论 模拟电子技术基础 单片机原理与应用 五、实践性教学课程 力学实验 光电子技术基础 光学实验 近代物理实验 教育见习

一、学科平台课程 1《 生物化学 A1》 2《 生物化学实验 A1》 3《 生物化学 A2》 4《生物化学实验 A2》 5《 微生物学》 6《 微生物学实验》 7《 细胞生物学》 8《 细胞生物学实验》 9《 分子生物学》 二、专业课程 1《 普通生物学 A》 2《 普通生物学实验 A》 3《 人体生理学》 4《 免疫学》 5《 生态学》 6《 生物统计学》 7《 普通遗传学》 8《 普通遗传学实验》 9《 发育生物学》 10《基因工程》 11《细胞工程》 12《生物分离工程》 13《发酵工程》 14《酶工程》 15《蛋白质工程》 16《生物综合大实验》 三、个性化发展课程 1《生物制药工艺学》 2《生物制药与质量控制》 3《海洋生物学》 4《海洋药物学》 5《植物组织培养综合实验》 6《药理学》 7《药剂学》 8《 GMP 与药学法律法规》 9《海洋生物技术与应用》 10《 动物行为学》 11《 抗体药物研究进展》 12《 文献检索与科技论文写作》 13《 生物技术专业英语》 14《 生物仪器分析》 15《 神经生物学》 16《 肿瘤生物学与药物创新设计》 17《3D 打印技术》 18《 基因编辑与转基因技术》 19《 合成生物学》 20《 生命科学前言进展》 21《 基因组学》 22《 现代药物设计学》 四、实践环节 1《毕业论文》 2《科研综合训练》 3《认识实习》 4《生产实习》

计算机科学与技术专业 《计算机导论》 《程序设计基础(C 语言)》 《离散数学(1)》 《面向对象技术(C++)》 《面向对象技术（JAVA）》 《程序设计实践(C++)》 《程序设计实践(JAVA)》 《IT 工程师职业道德与素养》 《人机交互设计》 《PYTHON 编程》 《专业发展概论》 《数据结构(C)》 《数据结构(JAVA)》 《数据结构(C)（英文）》 《开源软件开发技术》 《离散数学(2)》 《C++程序设计》 《JAVA 程序设计》 《计算机组成原理》 《数据库原理与应用》 《算法设计与分析》 《计算机网络》 《LINUX 系统实践》 《人工智能》 《高级 JAVA 程序设计》 《专业英语》 《数字媒体艺术与技术》 《数据结构综合设计(C)》 《数据结构综合设计(JAVA)》 《科研开发类项目实践(1)》 《软件工程》 《操作系统》 《汇编语言与微机接口技术》 《WEB 应用系统实践》 《CPU 设计》 《移动应用系统》 《数字系统 EDA 技术》 《云计算导论》 《现代密码学》 《CUDA 并行编程》 《多媒体技术》 《嵌入式操作系统》 《中文信息处理》 《计算机图形学》 《科研开发类项目实践(2)》 《信息安全》 《编译原理》 《计算机体系结构》 《嵌入式系统》 《信息检索与搜索引擎》 《数据挖掘技术》 《计算机视觉》 《企业级计算基础》 《科研开发类项目实践(3)》 《大数据技术实践》 《单片机原理及应用》 《ORACLE 数据库》 《计算机系统项目综合实践》 《专业实习》 《企业工作实践》 《计算机新技术讲座》 《并行计算》 《大学生科技创新训练项目》 《毕业设计》 软件工程专业 《面向对象技术(JAVA)》 《数据结构(C)(英文)》 《模型驱动程序设计方法学》 《JAVA WEB 技术》 《XML 与 WEB 前端开发技术》 《移动应用开发实践》 《交互式软件系统设计》 《UML 及其应用》 《非关系型数据处理技术》 《软件测试实践》 《软件测试技术》 《高级软件工程》 《软件项目管理》 《软件开发实践》 《软件设计模式》 《软件项目综合实践》 网络工程专业(卓越计划) 《网络应用开发技术》 《数据通信基础》 《汇编语言》 《无线网络技术》 《路由与交换技术》 《网络管理》 《计算机组成原理综合实践》 《网络管理综合实践》 《网络应用系

《科技论文写作》 《高等数学 A》 《大学物理 B》 《物理实验 C》 《无机化学 C》 《无机化学实验》 《分析化学 B》 《分析化学实验》 《有机化学 C》 《有机化学实验 B》 《普通生物学 A》 《普通生物学实验 A》 《微生物学》 《微生物学实验》 《生物化学 A》 《生物化学实验 A》 《分子生物学 A》 《分子生物学实验 A》 《细胞生物学 A》 《细胞生物学实验 A》 《普通遗传学》 《遗传学》（实验） 《生态学》 《生物类专业英语》 《基因工程》 《发酵工程》 《细胞工程》 《生物分离工程》 《酶工程》 《生物统计学》 《生理学》 《发育生物学》 《生物仪器分析》 《基因工程综合实验》 《细胞工程综合实验》 《生物分离工程综合实验》 《植物组织培养技术》 《发酵工程综合实验》 《海洋生物学》 《海洋生物技术》 《海藻生物化学》 《药用海洋生物学》 《海洋药物学》 《海洋生物技术综合实验》 《药理学》 《药物生物技术》 《生物制药工艺学》 《生物药剂学》 《生物药物分析》 《药物生物技术综合实验》 《生物信息学》 《海洋微生物》 《免疫学》 《蛋白质工程》 《药事管理》 《药物波谱分析》 《食品生物技术》 《市场营销学 B》 《知识产权法》 《管理学 B》 《新药研究与开发》 《生命科学进展》 《科研综合训练》 《认识实习》 《课程综合设计》 《生产实习》

目 录 1．学科基础课平台必修课 《设计素描》 《平面色彩构成》 《平面色彩构成》实践 《立体构成》 《设计色彩》 《风景园林设计基础》 《园林 AUTOCAD 制图》 《园林 AUTOCAD 制图》实践 《园林植物学 1》 《园林植物学 2》 2学科基础课平台选修课 《环境设计专业导论》 《建筑制图》 《建筑速写》 《中国画基础》 《书法》 《手绘效果图表现技法》 《Photoshop 辅助园林制图》 《测量学 C》 《测量学实习 B》 《风景园林模型制作》 《园林效果图电脑表现》 《建筑设计原理 B》 《植物造景 B》 《文献检索》 《艺术设计概论》 《创造性思维训练》 《民间美术 A》 《设计史》 《园林制图》 《人体工程学 A》 《中外美术概论》 《艺术摄影》 《环境心理学》 《插花艺术》 《建筑赏析》 《中外城市建设史 A》 3专业课平台必修课 《道路及城市广场景观设计》 《居住区景观设计》 《中外园林史》 《风景园林工程 1》 《园林建筑设计 1》 《风景园林工程 2》 《园林建筑设计 2》 《公园规划设计》 4专业课平台选修课 《城市规划原理 C》 《景观雕塑》

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

针对机器人谐波减速器关节在转动过程中存在的波动摩擦力矩, 提出一种基于傅里叶级数函数和BP神经网络的建模方法, 并完善机器人的动力学模型, 修正了因波动摩擦力矩带来的关节力矩计算误差. 通过研究谐波减速器关节的波动摩擦力矩在不同影响因素下的变化特性, 采用傅里叶级数与BP神经网络结合的方法对波动摩擦力矩进行建模. 通过添加傅里叶级数函数作为BP神经网络的辅助输入, 克服了力矩误差曲线因存在高频周期性波动而难以拟合的困难. 在离线环境下训练神经网络, 完成对关节波动摩擦力矩的建模, 进而完善机器人的动力学模型和修正关节中存在的波动摩擦力矩. 验证实验表明, 使用完善后的动力学模型可以有效计算谐波减速器关节的波动摩擦力矩, 并使修正后的力矩误差维持在[-0.5, 0.5] N·m的范围之内, 方差为0.1659 N2·m2, 是修正前的24.23%

（一）理论课程 1《工业设计史》 2《工艺美术史》 3《设计美学》 4《概念产品设计》 5《交互产品设计》 6《产品设计程序与方法》 7《立体构成》 8《平面构成》 9《设计素描》 10《版式设计》 11《包装设计》 12《文化创意产品设计》 13《CMF 研究》 14《汽车周边产品设计》 15《产品设计思维训练》 16《公共设施设计》 17《日用品设计》 18《形态语义学》 19《设计色彩》 20《专题研究 1》 21《专题研究 2》 22《产品设计表现》 23《日用品设计》 24《产品制图》 25《家具开发设计》 26《品牌形象设计》 27《饰品设计》 28《中国传统器物》 29《产品造型基础》 30《家具设计基础》 31《人机工程学》 32《产品设计基础软件》 33《产品模型与制作工艺》 （三）实践课程 34《文化创意产品设计考察》 35《设计色彩考察》 36《毕业设计(论文)》 37《毕业实习》实践 38《产品设计基础软件》 39《中国传统器物考察》 40《文化创意产品设计考察》

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度