南洋理工大学计算机控制与自动化理学硕士介绍

EE6203 计算机控制系统 离散时间系统建模与分析。级联补偿状态空间设计方法最优控制数字控制器的设计与实施。
EE6204 系统分析 线性、动态和整数编程。优化技术。随机过程。排队模型。马尔可夫决策过程。
EE6221 机器人学与智能传感器 机器人学概述。运动规划与控制。移动机器人。控制器硬件/软件系统。传感器系统与集成。
EE6222 机器视觉 图像处理与分析基础。特征提取技术。模式/物体识别与解释。三维计算机视觉。三维识别技术。生物统计学。
EE6225 多变量控制系统分析与设计 基本控制算法。模型预测控制。多变量控制。工厂参数估计。过程控制案例研究。
选修课：
EE6010 项目管理与技术创业 项目启动与规划。项目调度与实施项目监测、控制和评估。创新与创业精神。
EE6102 网络安全与区块链技术 网络安全威胁形势，工业 4.0 与网络安全，网络安全教育、意识与合规性，网络安全规划、政策与合规性，网络安全风险评估与基于生物特征的安全方法，公钥基础设施 (PKI)，网络安全与防火墙和入侵检测的作用，在线支付和加密货币。区块链技术基础、区块链技术类型、区块链技术在工业 4.0 中的应用、使用案例和实际案例研究 3
EE6223 计算机控制网络 控制与自动化中的数据网络。局域网概念和现场总线。现场总线的应用层和 MAP。互联网络和协议实时操作系统和分布式控制。网络性能和规划高级控制与仪表多媒体。
EE6227 遗传算法和机器学习 组合学和概率论复习。遗传算法介绍。差分进化。粒子群优化。高级技术。机器学习原理。机器学习范式核方法。
EE6228 过程建模与调度 操作过程建模入门 - 数学程序、事件驱动模型 （MDP/HMM）。
调度理论介绍 - 流水车间问题、作业车间问题、材料运输中的 AGV 车队管理。
优化入门 - 线性和二次编程、整数编程（分支与边界、分支与切割）、拉格朗日松弛与分解、元启发式、强化学习。
指令执行入门 - 指令执行系统 (MES)、闭环弹性操作重新规划 3
EE6285 计算智能 模糊逻辑导论、模糊集导论、模糊推理系统导论、模糊逻辑应用、遗传算法导论、人工神经网络的基本概念和神经网络结构、神经网络应用 3
EE6301 智能生物传感器和医疗保健系统 生物传感器和医疗保健导论；光学生物传感 器基础；光学生物传感器应用；光学技术的 生物医学成像；电子生物传感器导论-基 础；电子生物传感器导论-制造；电子生 物传感器的应用；生物智能系统导论；医 学传感和成像中的人工智能 3
EE6341 高级模拟电路 低噪声电路、宽带放大器、功率放大器、有源滤波器、直流-直流转换器 3
EE6401 高级数字信号处理 离散时间信号分析和滤波器设计。多速率数字信号处理。线性预测和最佳线性滤波器。功率谱估计。 3
EE6405 自然语言处理 传统：词袋、预处理、术语加权方案、特征提取、主题建模、ML分类器和聚类方法、评估指标、词嵌入主题建模、ML 分类器和聚类方法、评估指标、词嵌入
深度神经网络图卷积网络、Seq2Seq、注意机制、变换器和自我注意、预训练语言模型、微调（超参数调整）、应用（聊天机器人、机器翻译、情感分析、总结、分类、生成、自动完成） 3
EE6427 视频信号处理 图像和视频基础。图像和视频变换编码。
图像和视频的过滤和抗错能力。图像和视频编码原理与标准。图像和视频处理的最新课题。
EE6483 人工智能与数据挖掘 状态空间表示与搜索的结构和策略。启发式搜索。数据挖掘概念和算法。分类和预测方法。无监督学习和聚类分析。
EE6497 模式识别与深度学习 概论、概率回顾、贝叶斯推理、混合模型和 EM 算法、马尔可夫模型和隐马尔可夫模型、采样、马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC)、神经网络、深度学习（CNN、RNN）、深度网络训练、深度网络架构、应用、生成模型、自监督学习。
EE6503 现代电气传动导论。直流电机驱动。感应电机驱动。同步电机驱动。伺服电机驱动。
EE6506 可再生能源系统中基于功率半导体的转换器 模块 1：模块 1：电力电子电路和半导体器件概述，模块 2：作为开关器件的功率二极管和晶闸管，模块 3：作为开关器件的功率晶体管 2，模块 4：器件过热保护 di/dt、dv/dt，模块 5：无源元件和磁学，模块 6：可再生能源系统 3
EE6509 智能电网中的可再生能源系统 分布式发电电力系统入门。分布式发电。储能智能电网 3
EE6511 电力系统建模与控制 稳态电力系统网络。网络组件。稳定性分析。电力系统控制。 3
EE6534 利用可再生资源的现代配电系统 配电系统的运行。电能质量。太阳能发电系统。风力发电系统。
EE7204 线性系统 输入/输出系统模型。状态空间表示。信号与系统规范。线性时不变系统的分解。线性反馈设计。线性系统分析和设计的凸优化。
EE7205 研究方法 研究准备与规划。研究来源和审查。数据分析的定量方法。实验研究方法。学术写作与演示
EE7207 神经与模糊系统 人工神经网络入门。递归和霍普菲尔德神经网络。多层感知神经网络径向基函数神经网络支持向量机自组织图神经网络。神经网络的应用模糊逻辑和模糊系统基础。高木-菅野（T-S）模糊建模和识别。模糊系统的稳定性分析。模糊系统的应用。
EE7401 概率与随机过程 概率概念。随机变量。多随机变量。随机变量之和与多维分布。随机序列。概率密度函数估计。随机变量模拟随机过程相关函数谱密度线性系统中的随机过程。最优线性系统。非线性系统 3
EE7403 图像分析与模式识别 图像基础。图像增强与修复。图像分析。决策理论与统计估计。分类与聚类。降维。
EE6008 合作研发项目 项目章程、设计和原型开发、项目实施、测试和仪器、项目报告、口头报告、演示 3