《电子技术基础》课程教学大纲 《计算机网络原理》课程教学大纲 《数据仓库与数据挖掘》课程教学大纲 《数据库系统原理》课程教学大纲 《人工智能导论》课程教学大纲 《物联网专业英语》课程教学大纲 《数据结构》课程教学大纲 《物联网工程导论》课程教学大纲 《无线传感器网络及 RFID 技术》课程教学大纲 《通信技术基础》课程教学大纲 《物联网安全技术》课程教学大纲 《物联网工程技术》课程教学大纲 《物联网工程设计与实施》课程教学大纲 《物联网软件工程》课程教学大纲 《移动应用开发技术》课程教学大纲 《程序设计语言 C》课程教学大纲 《计算机组成原理》课程教学大纲 《微机原理与接口技术》课程教学大纲 《面向对象程序设计 JAVA》课程教学大纲 《Web 开发技术》课程教学大纲 《单片机与嵌入式系统设计》课程教学大纲 《离散数学》课程教学大纲 《传感器与检测技术》课程教学大纲 《物联网通信技术》课程教学大纲 《操作系统原理》课程教学大纲 《无线传感网技术》课程教学大纲 《信息工程管理》课程教学大纲 《项目管理教程》课程教学大纲 《无线通信技术》课程教学大纲 《科技文献检索》课程教学大纲

（一）理论课程 1《高等数学 A+(1)》 2《高等数学 A+(2)》 3《大学物理 A1》 4《线性代数 A》 5《复变函数与积分变换》 6《概率论与数理统计 C》 7《电路原理 A》 8《模拟电子电路》 9《数字电子电路》 10《电子技术基础实验》 11《微机原理及接口技术》 12《自动控制原理 A》 13《自控原理实验》 14《电工电子实习》 15《微机原理及接口技术课程设计》教学大纲 16《电机原理与拖动基础》 17《电气测量技术与传感器》 18《电力电子技术》 19《过程控制系统（校企）》 20《运动控制系统（校企）》 21《自动控制系统工程项目设计（企业）》课程设计教学大纲 22《运动控制系统（校企）》 23《现场总线技术》 24《电气制图及 CAD》 25《单片机应用及系统设计》 26《单片机系统设计综合项目实践》教学大纲 27《电气控制与 PLC》 28《计算机控制技术》 29《计算机控制技术课程设计》 30《电气控制技术与 PLC》课程设计教学大纲 31《现代控制理论》 32《自动控制导论》 （二）实验课程 33《大学物理 A1》 34《微机原理及接口技术》 35《电气测量技术与传感器》 36《电路原理 A》 37《电力电子技术》 38《过程控制系统（校企）》 39《运动控制系统》 40《计算机控制技术》 41《电气控制与 PLC》 （三）实践课程 42认知实习 43毕业实习 44毕业设计（论文）

2.1 谓词逻辑的基本概念与表示 2.2 谓词的合式公式及解释 2.3 范式 2.4 一阶逻辑的推理 2.5 谓词逻辑在计算机科学中的应用

• 基本知识 – 人−机−物三元世界、云计算、未来网、物联网、泛在网、图灵机计算模型、网域计算模型 • 交互计算 – 经典计算与交互计算、交互的特点、交互的机器模型、能描述交互的演算 • 从归纳到余归纳 – 良基集、非良基集、余归纳、互模拟 • 从代数到余代数 – 笛卡尔积, 可区分并, 余代数, 代数和余代数的区别

1. z变换的定义 2. z变换的性质和定理 3. 用z变换法解线性常系数差分方程

◆8.1 像素间的基本关系 ◆8.2 目标物边界的描述 ◆8.3 目标物的区域描述 ◆8.4 图像的几何特征 ◆8.5 图像的矩描述 ◆8.6 图像的纹理描述 ◆8.7 形态学在纹理描述中的应用

4.1 模糊逻辑的数学基础 4.1.1 模糊集合 4.1.2 模糊集合的表示方法 4.1.3 模糊集合的运算 4.1.4 隶属函数确定方法 4.1.5 模糊关系 4.2 模糊逻辑的推理 4.2.1 模糊命题 4.2.2 模糊逻辑 4.2.3 模糊语言 4.2.4 模糊推理 4.3 模糊控制系统概述 4.3.1 模糊控制系统的构成 4.3.2 模糊控制系统的原理 4.4 模糊控制器原理 4.5 模糊控制器设计基础 4.6 双入单出模糊控制器设计 4.6.1 模糊化 4.6.2 模糊控制器规则、模糊关系 4.6.3 清晰化 4.6.4 控制表计算程序

2.1 启动和退出MATLAB 11 2.2 MATLAB中矩阵和多维矩阵介绍 12 2.3 MATLAB中的变量 16 2.4 算术表达式和数学函数 19 2.5 计算浮点运算次数和时间管理 25 2.6 输出格式 27 2.7 帮助命令和示范 28 2.8 保存和装载 31 2.9 命令文件和函数文件 32

◼ 1、概述 ◼ 1.1、机器学习的应用 ◼ 1.2 、什么是机器学习 ◼ 1.3、机器学习的发展 ◼ 1.4、机器学习的分类 ◼ 1.5 机器学习的资源 ◼ 2、机器学习的数学基础 ◼ 3、机器学习的术语 ◼ 4、基于案例的机器学习流程简介 ◼ 5、机器学习算法简介 ◼ 6、机器学习实例演示

线性规划(LP) 问题与建模 二维线性规划图解法 计算机解法 极小化下的求解与大M法 灵敏度分析 对偶规划 LP求解步骤与OR软件包操 建模与案例分析