Course Introduction:本课程涉及到信息科学的多个领域，是现代信号处理、人工神经网络、人工智能等理论和方法的综合应用，强调理论与应用相结合。课程从智能信息处理的产生背景和发展历史、基本理论和方法、应用以及研究现状和发展趋势等方面，分别介绍人工神经网络、信息重构、信息融合、机器学习、进化计算等智能信息处理方法。从神经网络的起源和发展历史入手，介绍单层和多层神经网络及其学习算法、支持向量机理论和方法在线性和非线性问题中的求解方式，并结合课程组自主编写的仿真演示系统NNDemo介绍神经网络的Matlab仿真实例。概要介绍信息重构、信息融合、机器学习、进化计算等智能信息处理方法的基本原理、一般框架、在图像分析和处理中的应用实例。

Schedule:2022-01-06:翠六教负09*;2021-12-16:翠六教负09*;2021-12-09:翠六教负09*;2022-01-04:翠六教负09*;2021-12-30:翠六教负09*;2021-11-23:翠六教负09*;2022-01-13:翠六教负09*;2021-12-02:翠六教负09*;2021-12-14:翠六教负09*;2021-12-23:翠六教负09*;2021-12-21:翠六教负09*;2021-11-25:翠六教负09*;2021-12-07:翠六教负09*;2021-11-30:翠六教负09*;2022-01-11:翠六教负09*;2021-12-28:翠六教负09*

Teacher:高欣健

School Year:2021-2022

Semester:Autumn Term

Course number:0532400X

Credits:2.0

Course Type:Undergraduate Course:

Top-Quality Courses or Not:no

Maximum Number of Students:25

Required Class Hours:32.0