자동화 제어 기술을 얕은 수준에서 고급 수준, 능숙한 수준으로 발전시키는 데 필요한 에너지와 시간은 매우 다릅니다. 소개해주신 개인적인 상황으로 볼 때 먼저 설명해야 할 세 가지 요소가 있다고 생각합니다. 첫째, 스스로 합리적인 목표를 설정해야 하며, 특정 과목이나 기술에 대해 과도하게 숙련도를 추구하지 않아야 하며 합리적으로 균형을 이룰 수 있어야 합니다. 자신의 개발 목표, 둘째, 실패에 대비해야 합니다. 왜냐하면 독학에는 종종 일반 전사가 달성할 수 없는 것보다 100배 더 많은 에너지와 인내가 필요하기 때문입니다. 셋째, 현재 작업을 결합할 수 있어야 합니다. 실제로 자동화 기술이 숙련도를 향해 발전하는 동안 실용성과 더 통합되기 때문에 학습이 쓸모가 없다면 두 배의 노력으로 절반의 결과를 얻었다고 느낄 것이고 당연히 불가능하기 때문입니다. 잘 배우려고.
자동화 기술의 기초에 대한 자율 학습 계획은 의견의 문제입니다. 인터넷에 자동화 주제의 학부과정과 그 관계에 대한 좋은 글이 있으니 참고하시면 될 것 같습니다. 학습 계획 등은 실제 업무 상황과 휴식 상황을 토대로 스스로 준비하는 것이 좋습니다. 답변 마지막에 해당 게시물의 링크 주소를 올렸으니, 살펴보셔도 됩니다.
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여기서 모든 필수 선택과목을 공공기초과목(수학), 컴퓨터과목, 전문기초과목, 전문과목 5개 과목으로 나누어 다음과 같이 소개한다. by one: < /p>
공공 ***기초과정(수학)
현대 사회에서 과학, 기술, 인재의 흐름은 날이 갈수록 변하고 있으며, 종종 발전하고 변화하고 있습니다. 개인적 관심의 변화나 사회적 요구의 변화로 인해 자신의 지향(소위 전공)을 적극적으로 또는 수동적으로 바꿔야 하는 경우를 많이 봤습니다. 대학원에서 진로를 바꿔 해외로 유학을 떠났습니다. 박사 학위를 마친 후 제 경력은 전혀 다른 방향으로 바뀌었습니다. 예를 들어, 저는 학부에서 물리학을 공부했고, 결국에는 해외로 가서 컴퓨터 네트워킹을 공부했습니다. , 나는 직업을 바꾸고 금융 업계에서 일했을 수도 있습니다. 기술 과학 분야에서 연구를 수행하려면 최첨단 변화에 뒤처지지 않고 끊임없이 방향을 바꿔야합니다. 예를 들어 우리 모두가 존경하는 Li Yanda 학장입니다. ,은 우리가 학부에서 공부할 롤모델입니다. 우리는 일반 교육의 훈련 단계에 있습니다. 이 단계에서는 우리 자신의 지식과 능력에 대한 탄탄한 기반을 마련하고 상대적인 기반을 구축하는 것이 여전히 중요합니다. 능력의 향상과 함양, 사회활동 능력, 문학적, 예술적 성취 등은 말할 것도 없고, 학문, 영어, 컴퓨터, 수학 등의 측면에서도 미래를 위한 높은 출발점이라고 생각합니다. 우리의 미래 발전에 가장 유용하며 시간의 시험을 가장 잘 견딜 수 있는 기초의 세 가지 기둥입니다.
우리와 같은 분야에서 수학을 학습하고 적용하는 주요 라인입니다. "쿵푸"의 가장 중요한 제어 이론인 학부 수준은 주로 수학적 관점에서 시스템(소위 '현대 제어 이론' 포함 - 상태 공간 방법 포함)에서 가장 고전적인 선형 역학에 노출됩니다. 선형 미분 방정식 또는 미분 방정식 시스템에 지나지 않습니다. 소위 동적 시스템은 이러한 제어 문제에 대한 가장 중요한 수학적 도구이자 설명입니다. 언어는 미적분학 및 선형 대수학이며 이 두 과목은 거의 모든 작업의 기본 도구입니다. (즉, 이 두 가지 무술을 저학년에서 수강하면 많은 과목을 배울 때 기분이 좋아질 것입니다.) "자제학교"의 제어 원리와 "신호 및 시스템"과 같은 후속 무술을 연습하는 데 매우 도움이 되는 는 "복소 변수 기능"이지만 저는 이 무술을 "복소 변수"라고 부르는 것을 선호합니다. 함수 및 적분 변환", 우리에게 가장 유용한 도구는 세 가지 주요 변환인 라플라시안 변환, 푸리에 변환 및 Z 변환이기 때문입니다.
무술의 대가인 푸리에가 화산 정상에서 열심히 명상을 하여 마침내 푸리에 변환이라는 놀라운 무술을 실현했다고 생각합니다. 나중에 쿨리와 투키가 이를 이어받아 고속 푸리에 변환(FFT)을 만들어냈습니다. 현대 신호 처리는 세계에서 가장 중요한 보물입니다 ^_^
반대로 "수학 방정식" 또는 "수리 물리학 방법"(다변량 편미분에 대한 분석 솔루션 연구) 과정의 중요성 방정식) 성능은 복소변수 함수에 비해 훨씬 뒤떨어집니다. 요즘은 실제 공학이나 기술적인 문제에 활용되기도 하고, 수치적 해법을 찾기 위해 수치계산법만을 사용하는 경우도 있는데, 아직도 해석적 해법을 찾기 위해 고전적인 해석적 방법을 고수하는 사람이 있다. 우주에서의 전자기장 전파에 대한 일부 이론을 연구하거나 분산 매개변수를 사용하여 회로를 계산하려는 경우가 아니라면 이는 또 다른 문제입니다.
수치계산과 수치해석 기술에 대해 이야기해보겠습니다. 레벨 03 이후의 수업일정을 잠깐 살펴보니 수치해석 과목은 요구사항이 다른 4개 과목 중 하나를 선택하면 될 것 같습니다. 실제 엔지니어링 문제에서 직면하는 문제는 매우 복잡하며 분석 및 계산에 수치적 방법을 사용하는 것이 일반적인 추세입니다. 게다가 미국 서부 지역에는 매스웍스(Mathworks)라는 작은 조직이 있는데, 매트랩(Matlab)이라는 무기가 있는데, 정말 강력해서 누구나 쓸 수 있을 것 같은 무기입니다. 그런데 이 마법 무기는 미국의 스탠포드 사원에서 J. Little이라는 늙은 승려가 C 언어를 사용하여 처음으로 만들어냈다는 좋은 이야기입니다. Jianghu 사람들은 미국을 "서부 마공"이라고 부르는데 이것이 사실입니다.
또 다른 중요한 측면은 무작위 사건에 대한 연구입니다. 과목은 크게 확률이론(확률론), 확률론적 과정(Stochastic Process), 수리통계학(Statistics)의 세 부분으로 구성됩니다. 확률 이론은 확률 변수를 설명하고 연구하는 방법을 알려주며 물론 후자 두 부분의 전제이자 기초입니다. 확률론적 과정은 여러 확률변수 사이의 관계, 특히 시간에 따라 변하는 확률변수의 속성(확률론적 과정이라고 함)을 연구하기 시작합니다. 수학적 통계학은 주로 확률 모델의 매개변수를 추정하는 방법과 모델 가정을 테스트하는 방법을 연구합니다. 현재 개발에서 무작위 수학적 도구에 대한 연구와 숙달이 점점 더 중요해지고 있다고 말할 수 있습니다. 우리 학과의 많은 연구 방향에서 확률론적 수학에 대한 지식은 매우 유익합니다. 예를 들어, 신호 처리, 패턴 인식, 확률론적 제어, 시스템 식별, 많은 알고리즘 문제에 대한 연구(예: 유전 알고리즘 G.A, 모의 화재 알고리즘 S.A와 같은 최적화 알고리즘 분석에는 확률론적 과정에 대한 지식이 필요함) 내가 지금 하고 있는 일 생물정보학에서는 통계적 지식이 많이 활용됩니다. 이제 우리는 이 세 가지 무작위 수학적 도구의 중요성을 알았으므로 ddmms에게 무작위 변수가 무엇인지, r.v의 분포가 무엇인지 처음 접할 때 이를 잘 배워야 한다고 말합니다.
지난해 허위치 교수가 학과 대학원생과 학부생들에게 보고서를 제출했을 때 그는 어떤 과목 지식이 가장 중요한가라는 질문을 받았다. 교수는 주저 없이 말했다: 무작위 과정. 어때요, 충분해요. 과거에는 학부과정에서는 확률론적 과정을 가르치지 않았으나, 시스템 식별, 신호처리, 확률론적 제어 등 많은 과목에서 활용했기 때문에 각 과정별로 조금씩 가르쳤고, 탄탄하지 않았다. 오늘날의 DDMM은 행복합니다.
마지막으로 우리 학과의 학부 교육 중 가장 독특한 분야 중 하나인 '운영 연구'에 대해 이야기해 보겠습니다. 개인적으로 우리 학과에서 이 과목을 배우는 것은 매우 유익한 일이라고 생각합니다. "운영 연구"는 "수학적 최적화 방법"또는 "수학적 계획"이라고도합니다. 최적의 값을 찾기 위해 다양한 형태의 수학적 문제를 연구하는 무술입니다. (물론 이에 대한 가장 예비적이고 입문적인 지식에 불과합니다. 필드) . 최적의 값(분석적 해 또는 반복적 수치 해)을 찾는 것은 많은 연구에서 매우 일반적이기 때문에 이 분야에 대한 행운 연구를 배우고 탄탄한 기초를 다지는 것이 매우 유익합니다. I.E, 경제, 금융, 경영 등 다른 분야의 교차 개발을 원한다면 수학적 최적화에 대한 탄탄한 기초를 갖추는 것이 매우 강력한 자산이 될 것입니다.
또한, 우리 학과의 Wang Ling 선생님(아주 젊고 전도유망하며, 핵심 저널을 "채우는" 능력으로 알려져 있으며, 저를 존경합니다)은 고학년 학생들에게 "지능형 최적화 알고리즘 및 응용"이라는 선택 과목을 제공합니다. "운영 연구" 과정을 개선하고 1980년대 이후 검색 최적화 방법을 가르칩니다. Simulated Annealing, Genetic Algorithm, Tabu Search 및 Artificial Neural Networks에 대한 기본 지식과 Wang 선생님이 배운 독특한 기술인 Hybrid Optimization 전략을 주로 소개합니다. 저는 왕 선생님이 진행하는 이 강좌를 수강하실 것을 적극 권장합니다. 이는 귀하의 향후 연구 작업에 여러 측면에서 매우 도움이 될 것입니다.
삼자반 수업안을 보면 학교에서 수학 부전공도 개설하고 있는데, 학습능력이 있는 학생들은 꼭 해보라고 권하고 싶다. 탄탄한 수학적 기초를 바탕으로 앞으로 어떤 구체적인 연구를 하게 되더라도 편안함을 느낄 수 있습니다. 우리 학과에는 수학을 전공하는 선생님들이 많습니다.
컴퓨터 강좌(자습)
컴퓨터 소프트웨어 관련:
첫 번째는 기본 프로그래밍 언어입니다. 많은 고급 과정에서는 C 언어 프로그래밍 실험이 필요하며 vc++ 프로그래밍 환경을 능숙하게 사용하는 것이 좋습니다. 이 측면은 주로 자율 학습에 의존하며 제공되는 해당 선택 과정을 수강할 수도 있습니다. C(또는 C++)에 익숙함 더 나은 기초를 갖추고 있습니다. 개인적으로 방학에는 공부에 집중할 수 있다고 제안합니다. 예를 들어, 1학년 이후 여름방학에는 예전에는 신입생들이 컴퓨터를 살 수 없었기 때문에 이번 방학에는 스스로 공부할 수도 있고, 수업도 들을 수도 있습니다. C 언어의 기본 과정, 도서관에는 이 분야에 대한 매우 풍부한 자료가 있습니다(주로 신간 도서 열람실에 집중, 48시간). VC++를 사용하는 초기에는 책에 있는 프로그램을 그대로 복사하더라도, 간단한 프로그래밍에 익숙해진 후에는 효과가 별로 좋지 않습니다. msdn을 도움말로 활용하여 msdn의 형식과 공통 어휘를 숙지해야 합니다. 이는 향후 추가 도움말을 찾는 데 유용하며, 관심이 있는 경우 관련 소스 코드를 살펴볼 수 있습니다.
데이터 구조는 C(또는 C++)와 같은 프로그래밍 언어에서 일정한 기반을 가지고 있습니다. 우리 학년의 커리큘럼 구성은 데이터 구조, 데이터베이스 및 운영 체제를 하나의 과정으로 통합하는 것입니다. 컴퓨터 소프트웨어 기초 저는 개인적으로 이 세 가지 측면이 독립적이어야 한다고 생각합니다. "컴퓨터 소프트웨어의 기초" 과목은 우리와 우리 선배인 자동화 학생들에게 깊은 인상을 남겼다고 할 수 있습니다. 우리 뒤에 있는 동생들은 더 이상 이 과목을 수강하지 않기 때문에 자세한 내용은 설명하지 않겠습니다. 여기. 일반적으로 데이터 구조, 데이터베이스 및 운영 체제의 세 부분은 매우 중요하고 실용적이며 향후 다양한 연구에 더 중점을 둘 수 있습니다. 저는 개인적으로 데이터 구조에 더 많은 에너지를 투자해야 한다고 생각합니다. 왜냐하면 이는 관련된 많은 프로그래밍 실험에 해당하기 때문입니다. 저는 코스 학습의 관점에서 후자 두 부분이 더 중요하다고 생각합니다. 이 두 부분을 체계적으로 이해하고 이해하는 것입니다. 주요 개념. 이 지식을 향후 작업에 사용하면 쉽게 시작할 수 있지만 유사한 프로그램을 작성해 본 적이 없다면 실제로 사용하고 싶을 때 서두르게 될 수 있습니다. , 해당 프로그램을 이미 작성한 경우 이를 공개 리소스로 사용하여 향후 작업에 직접 사용할 수도 있습니다.
위에서 데이터베이스에 대해 간략하게 언급했습니다. 학부 과정에서는 좋은 기초를 다지고 몇 가지 기본 개념과 기본 처리 방법을 어느 정도 이해하는 것이 핵심입니다. 이렇게 하면 학부 기간 동안 너무 많은 시간을 소비하지 않고 실제로 사용하고 싶다면. 데이터베이스도 더 쉽습니다. 졸업 프로젝트나 대학원 과정에서 데이터베이스를 다루는 방향이 다양하기 때문에 이 부분에 대한 기초가 잘 갖춰져야 합니다.
운영체제는 비교적 추상적이며 주로 개념에 중점을 둡니다. 관심 있는 사람은 임베디드 운영체제와 관련된 선택 과목도 수강할 수 있습니다.
컴퓨터 원리를 중심으로 컴퓨터의 기본 구조, 각 기능 블록의 역할, 어셈블리 언어를 이해합니다. 소프트웨어든 하드웨어든 컴퓨터 분야에 관심이 있다면 이 과정을 주의 깊게 공부해야 한다고 생각합니다. 특히 나중에 하드웨어 분야에서 일한다면 어셈블리 언어가 사용될 가능성이 높습니다.
컴퓨터 네트워크는 아직은 기본 개념을 익히기 위한 수업인 것 같아요. 배운 지식이 나중에는 활용되지 않을 수도 있겠지만, IT 종사자라면 이런 기본적인 상식은 꼭 알아야 할 것 같아요.
디지털 영상 처리(지량 선생님께서 강의하시는 강좌)는 매우 훌륭하고 많은 것을 얻었으며, 특히 처리 효과와 처리 효율의 관점에서 적절한 처리 방법을 선택하는 방법을 이해하고 있지만, 더 많은 시간이 필요할 수 있지만, 향후 관련 연구에 참여하게 되면 기본적인 영상 처리 방법이 많이 필요할 수 있습니다.
매트랩은 가능한 한 빨리 기본적인 사용법을 숙지하는 것이 좋습니다. 일부 강좌에서는 사용할 수 있을 뿐만 아니라(반드시 사용할 수는 없지만 사용할 수 있다면 사용할 수 있습니다) 자기 제어, 작동 제어, 시뮬레이션 등과 같은 객체에 대한 이해를 깊게합니다. Matlab에는 많은 툴박스가 있습니다. 사용법을 알면 매우 편리하고 향후 대학원 또는 대학원 연구에 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다.
기본 전문 과정
1학년 회로 이론 과정은 우리 DA의 첫 번째 전문 과정이라고 할 수 있습니다. 대부분의 사람들의 졸업 후 직업은 회로 수준과 관련된 것과 관련이 없지만 회로 원리는 미래의 많은 중요한 전문 과정의 필수 기본 과정이므로 좋은 기반을 마련해야만 미래의 결과를 보장할 수 있습니다. 게다가 DA에 나오는 사람들은 회로도 잘 모르는데, 하하, 좀 당황스럽네요.
서킷(Circuits)은 원리(Principles)라고 불리는 전형적인 공학과목이지만 사실 이론보다 방법이 더 많다. 즉, 잘 배우고 싶다면 원리에 대한 이해를 바탕으로 더 많은 문제를 푸는 것이 중요합니다. 당신은 이제 막 고등학교를 졸업했으므로 문제를 해결하는 데 큰 어려움이 없을 것입니다. 또한 Circuits는 DA의 전문 과정 중 공식적인 연습 세트를 제공하는 유일한 과정입니다. 그 연습장은 비교적 많은 양의 질문을 가지고 있습니다. 당신이 그것을 마스터했다고 느낄 때까지 당신은 할 수 있는 만큼 많이 할 수 있습니다. 사랑에 빠진 상태에서 일주일 만에 책을 다 먹어치운 형제가 있었습니다. 물론 그는 서킷의 달인이 되었습니다.
2학년의 세 과목인 아날로그전자기술기초, 디지털전자기술기초, 컴퓨터원리 및 응용은 서로 밀접하게 연관되어 있어 시험성적과 손해면에서 모두 유리하다고 할 수 있다. 실제 숙달. 그리고 기본적으로 이 세 과목은 회로 원리에 대한 일정한 기본 지식만 있으면 됩니다. 즉, 1학년 때 성적이 좋은 학생은 가볍게 여겨서는 안 되며, 성적이 좋지 않은 학생도 두려워해서는 안 됩니다.
지위안은 많은 고3 과정의 생명선이고 수학을 이해하지 못하기 때문에 지위안을 이해하는 것은 전혀 불가능하다는 점에 주목할 필요가 있다. 이런 큰 의 앞에 시간이 제한되어 있어서 디지털 전자의 근간이 되는 아날로그 전자가 양보해야 하므로 우리 DA에서는 2학년 때 처음으로 디지털 전자를 공부하고, 2년차에는 Jiyuan을 연구한 다음 다시 금형 수리 전기로 돌아갑니다. 이는 디지털 기술을 시작하는 것을 직접적으로 어렵게 만듭니다. 물리학과 회로과목에서 반도체와 관련된 전기적 성질은 모호한 용어로 넘어가고, 아날로그 전기적 성질에 대한 자세한 논의는 나중에 하는 것이 당연하다. 따라서 대부분의 사람들은 디지털 전자공학에서 언급되는 칩의 원리에 대해 완전히 혼란스러워하고 있으니 걱정하지 마십시오. 친절하신 Yan 선생님은 우리를 시험하지 않으셨고, PP의 Wang 선생님도 우리를 힘들게 하지 않으셨습니다.
디지털 전자공학을 마스터한 후에는 아날로그 전자공학과 컴퓨터 과학을 평범하고 진지하게 공부하면 기본적으로는 순조롭게 진행될 것입니다.
3학년 때 주목해야 할 우리 DA의 전설적인 해바라기 책 - 두 학기 동안 자동 제어 원리와 동일한 위험 신호 및 시스템이 차례로 나타납니다. 2학년에는 기초과목, 전문과목, 수학의 구분이 뚜렷합니다. 3학년에는 자제력과 시그널링이 매우 종합적인 과목입니다. 잘 배우고 싶다면 다시 돌아가서 보충하는 것이 가장 좋습니다. 특히 수학 수업에서 당신의 절름발이 때문에. 그럼에도 불구하고 자동 제어 1의 이론적인 특성이 강하고 신호가 미적분 수준에 크게 의존하기 때문에 많은 노력 없이는 불가능합니다. 둘 사이의 주요 차이점은 Self-Control 1은 지식 이해에 초점을 맞추고 Signal은 질문 숙달에 중점을 두는 반면, Self-Control 2는 3학년이 상대적으로 더 쉽다는 것입니다. 그 이후에는 주로 어려움이 제한적입니다. -선택된 전문 과정. 강좌 지식의 강도에 맞춰 절제와 시그널링의 다섯 명의 선생님은 모두 우리 DA에서 잘 알려진 좋은 사람들입니다.
전문 과정
3학년에 입학하면 정통적인 의미의 전문 과정이 여유롭게 진행됩니다. 이 과정은 우리가 다른 전공이 아닌 자동화임을 결정합니다. 예전에는 자동화가 만병통치약이라는 말이 있었습니다. 이제는 모두가 그것이 좋은 말이 아니라고 생각해서 언급하지 않습니다. 그러나 이는 우리 학과의 상대적으로 복잡한 특성을 보여줍니다. 마지 못해 제어 분야의 "세 번째 이론"에 따라 분류합니다.
사이버네틱스:
자기 제어를 배운 후에는 모든 사람이 고전적 제어의 틀과 현대적 제어의 틀을 어느 정도 이해하게 됩니다. , 많은 사람들이 실제로 시도해 볼 생각을 가지고 있다고 생각합니다.
적어도 그 당시에는 시스템 제어 제어 장치를 찾고 싶었습니다. 불행하게도 자체 전달 함수나 상태 방정식이 작성되어 사용자가 작동하기를 기다리는 실제 시스템은 없습니다.
자기 통제 수업에서 논의되는 통제 이론은 더 큰 그림에서 보면 통제는 실제 통제 시스템의 세 가지 요소인 '통제', '식별', '추정'에 불과합니다. ~의 일부. 하하, 이것은 뚱뚱한 선생님 Xiao Deyun이 시스템 식별 수업 초반에 분명히 당신에게 말할 것이고 기말 시험에도 분명히 나타날 것입니다.
기구해석을 통해 미분방정식을 도출하는데 사용할 수 있는 제어 객체는 기본적으로 장난감이며 교실에서만 등장하게 됩니다. 시스템 식별은 복잡한 제어 개체를 모델링하기 위해 특정 방법을 사용하는 것입니다. 이러한 종류의 모델링에는 올바른 메커니즘이 필요하지 않으며 시스템 입력 및 출력 수준에서 외부 특성 및 근사치를 추구합니다. 따라서 식별 클래스에서 가장 강조되는 두 가지 개념은 입력으로서의 M 시퀀스와 최소 제곱법입니다. 두 개념은 분별 수업뿐만 아니라 매우 중요합니다. 본 과정이 본격화 된 후에는 기본적으로 최소자승법에 강의실 화력이 집중되어 어느 면 하나도 놓치지 않고 정확하게 분해하였습니다. 시스템 식별이 최소 제곱과 같다는 인상을 사람들에게 주는 전체 내용을 잠깐만 볼 수 있습니다. 이 시점에서 저는 샤오 선생님이 충분히 관대하게 처리하지 못했다고 개인적으로 느낍니다. 그러나 내부자들의 믿을 만한 정보에 따르면(어떻게 생겼는지는 묻지 않아도 된다) 식별교재와 교안 등에 큰 변화가 있을 예정이다. "숨겨도 숨을 수는 없습니다." DDMM들이 열심히 메모하고, 더 많은 연습을 하고, 샤오 선생님의 가르침을 즐겼으면 좋겠습니다.
대부분은 추정치입니다. 현재 강좌에서는 확률적 제어 클래스에 "추정"이 등장했습니다. 학과 내 선택과목으로 수학적 유도가 상대적으로 복잡해 선택하는 학생이 많지 않다. 그러나 전체 제어 시스템에 대해 더 깊이 이해하고 싶은 학생에게는 이 과정을 수강하는 것이 좋습니다. 그러면 큰 이득을 얻을 수 있습니다.
추정은 식별의 역과정이다. 시스템은 모두 시끄럽습니다. 즉, 무작위 간섭 요인이 있습니다. 간섭이 상대적으로 크면 직접 제어가 효과적이지 않습니다. 추정은 입력 및 출력 데이터를 사용하여 알려진 시스템 방정식(식별될 수 있음)을 기반으로 시스템의 실제 "상태"를 추정하고 그에 따라 제어하는 것입니다. 좀 더 수학적이라면 특정 기준에 따라 확률 변수를 최적화하는 것입니다. 칼만 필터(Kalman filter)라고 들어보셨나요? 거기에 있습니다.
정보 이론:
학부 수준에는 정보 이론이라는 과목이 없습니다. 그러나 정보를 처리하고 처리하고 사용하는 방법을 가르치는 과정이 많이 있습니다. 약간의 지각적 이해가 있어야만 추상 이론의 수준과 힘을 느낄 수 있습니다.
인공 지능 입문은 우리 학부 과정에서 가장 멋진 이름을 가진 과목일 수 있습니다. 입문강좌이므로 내용은 어렵지 않습니다. Zhang Changshui 선생님의 가르침도 여러 측면에 대해 이야기하고 많은 출발점을 제공합니다. 관심이 있다면 어떤 부분이라도 따라가면 전체 세계를 찾을 수 있습니다. 기본적으로 각 파트에서는 문제를 바라보는 방식을 소개하는데, 이는 모두 사람에게서 배운, 인간의 지혜이다. 가장 중요한 개념은 "상태 공간"(자기 제어의 개념은 아니지만 매우 중요함)과 "검색"입니다. 모든 문제는 합리적인 상태 공간 설명 문제를 설정하는 방법과 만족스러운 검색을 선택하는 방법을 중심으로 이루어집니다. 상태의 알고리즘 공간에서 이 두 가지 측면에 대한 솔루션을 찾으십시오. 이 코스에서는 컴파일할 프로그램이 몇 개밖에 없습니다. 스스로 시작하여 이론에 대한 지각적 이해를 높여야 합니다. 체스 게임, 문제 해결, 상자 밀기 등을 위한 작은 프로그램을 컴파일하는 것은 매우 흥미롭습니다. 그렇지 않더라도 표절해서는 안 됩니다. 장 선생님이 알면 추악하고 추악하게 죽을 것입니다.
패턴 인식의 기초에 좀 더 대중적인 이름을 붙이면 '분류학'이라고 부를 수 있습니다. 첫 번째 수업에서 Zhang Xuegong 선생님은 모든 학생들에게 자신의 키, 몸무게, 성별을 적도록 요청했습니다. 다음 수업에서는 다양한 기준과 알고리즘을 사용하여 100개 이상의 키와 몸무게 그룹을 분류했으며, 어떤 방법이 합리적인지 확인했습니다. 간단하다. 패턴 인식 이론은 매우 체계적이며 각 수업마다 해당 프로그래밍 실험 과제를 남깁니다. 모든 프로그램을 프로그래밍한 후에는 패턴 인식에 대한 개요를 확인할 수 있습니다. 패턴인식은 정보전문과목의 핵심이라고 생각합니다. 앞으로 정보처리 연구를 하고 싶다면 이미지든, 소리든, 단백질 서열이든 모두 패턴인식입니다. 물론 특정 분야에서는 분류 알고리즘 자체가 목적이 아니다. 더 중요한 것은 특정 사물의 안정적이고 뚜렷한 특징을 찾아내는 것이다. 아미타불을 찾을 수 있을지 없을지는 여러분의 운에 달려 있습니다.
시스템 이론:
시스템 이론은 세 가지 이론 중에서 덜 강조되는 부분이지만 시스템적 관점은 어디에나 존재합니다.
시스템공학입문은 시스템 이론을 직접적으로 소개하는 유일한 과목이다. 시스템이론의 내용은 방대하고 복잡하며 통일된 시스템이 없기 때문에 본 과목의 구체적인 내용은 기본적으로 교사의 선호에 따라 결정된다. 아쉽게도 이 수업은 선생님이 자주 바뀌는 수업이기도 합니다. 0 단어 수업은 Wang Shuning 선생님이 진행합니다. 전체 과정은 구조 모델링, 선형 회귀, 결정 이론, 요인 분석, 기능 최적화 등 다양한 시스템의 다양한 모델링 및 최적화 이론을 소개하는 "운영 연구 2"라고 할 수 있습니다. 전체 과정에 포함된 정보의 양은 매우 방대하며 각 방법 유형에는 고전적인 배경 모델이 있습니다. 왕 선생님은 매우 친절하십니다. 한 학기 전체 과정이 4번의 교내 시험으로 나누어져 있어서 각 복습 과제가 그리 무겁지 않습니다. 옛말처럼 잘 듣고 숙제를 하면 반드시 좋은 성적을 얻을 것입니다. 어떤 사람들은 모든 지식을 함께 테스트하고 싶어할 수도 있지만 다른 방법은 없습니다. 시스템 엔지니어링에서는 "화살표 불가능 정리는 '완전히 공정한 투표는 없습니다.'라고 말합니다."라고 말합니다.
위의 대표과목 외에도 전공필수 또는 선택과목이 많이 있습니다. 크게 두 가지 분류로 나눌 수 있습니다.
첫 번째는 연속 시스템과 이산 이벤트 시스템의 컴퓨터 시뮬레이션 구현 알고리즘과 시뮬레이션 결과를 평가하는 전략을 소개하는 컴퓨터 시뮬레이션과 같은 매우 기술적인 도구 과정입니다. 또는 덜 익숙합니다. 이러한 유형의 강좌에는 Unix 시스템 기초, 지능형 최적화 알고리즘, 운영 체제, 데이터베이스 원리, 마이크로 컨트롤러 및 유비쿼터스 컴퓨터 네트워크(인터넷, 산업 제어 네트워크) 등도 포함됩니다. 일부는 이름만 들어도 내용을 알 수 있습니다. 그 중 컴퓨터 능력 요구 사항은 이전에 누군가가 강조했기 때문에 여기서는 자세히 설명하지 않겠습니다.
두 번째 유형의 과정은 제어, 정보 및 시스템의 이전 세 가지 이론을 기반으로 특정 배경의 구현 또는 특정 주제의 심화와 결합됩니다.
제어 이론 관련:
컴퓨터 제어 시스템은 산업용 제어 시스템의 구성과 제어 알고리즘의 구현으로 매우 실용적이지만 교재가 너무 오래되었습니다. 전기 항력, 모션 제어 및 프로세스 제어는 각각 모터 및 화학 산업 프로세스의 모델링 및 제어입니다. 이를 공개하는 목적은 모든 사람에게 엔지니어링에 대한 배경 이해를 제공하고 추상 제어 이론이 특정 산업 개체에 어떻게 적용되는지 확인하는 것입니다. .사용방법이 다릅니다. 오늘날의 학생들이 훨씬 더 행복하다는 것은 아닙니다. 그 당시 우리는 전기 구동, 모션 제어, 화학 공학 원리, 공정 제어의 네 가지 과목을 가지고 있었고 어렸을 때부터 적어도 세 가지 과목을 수강해야 했습니다. 이제는 탄탄한 기초에 더 중점을 두게 되면서 이 부분을 압축하게 되었습니다. 3자 클래스의 DDMM에는 우리가 가르치지 않은 로봇 제어에 대한 추가 과정도 있는데, 이는 또한 제어 이론에 대한 특별 심층 과정이어야 합니다. 물론 모든 사람이 실용적이고 하드웨어적인 측면을 다룰 수 있는 능력을 훈련하기 위한 일련의 제어 실험도 있습니다.
검출은 이전 제어과목에서는 언급되지 않았지만 사실 우리 학과의 과학연구에서도 큰 부분을 차지합니다(ㅋㅋㅋ 우리 학과에서 전자공학시험연구소가 제일 큰 연구기관이에요) . 제어 시스템의 신호는 허공에서 나오는 것이 아니라 다양한 센서와 장비에 의존하기 때문입니다. 3자수 수업안의 필수탐지 원리는 우리 학년도 비슷한 선택과목이었는데, 기본적으로 일부 센서가 도입됐는데, 학생들의 평가가 별로 높지 않은 것 같아요. 현대 측정, 장비 설계 및 전자 측정이 모두 여기에 속하며 하드웨어 능력을 훈련하는 제어 실험과 병치됩니다.
정보 이론 관련 과정:
이산 시간 신호 처리는 주로 1차원 이산 시간 신호의 표현 및 처리를 소개하고 주로 필터의 설계 및 사용을 소개하며 일부 스펙트럼 추정된 내용. 우리 선생님들의 강의는 대본이 더 많지만 교과서는 매우 고전적이며(유명한 오펜하임) 내용이 매우 풍부합니다. 선생님이 고안한 실험은 매우 훌륭하며 주의 깊게 수행한다면 매우 보람 있는 일이 될 것입니다.
디지털 이미지 처리는 특정 2차원 신호, 즉 이미지를 표현하는 처리입니다. 이미지 형식, 코딩 및 압축, 필터링 변환 등 많은 콘텐츠가 있습니다. 올해 전후로 비슷한 강좌를 2개 수강했는데, 하나는 쉬웠지만 많이 배울 수 없었고, 다른 하나는 스트레스가 많았어요. ㅎㅎ 일반적으로 이득이 컸다고 합니다. 스스로 절충점을 찾으십시오.
시스템 이론 관련 과정:
CIM 시스템 소개, 생산 시스템 계획 및 제어, 전자상거래 등을 포함한 전문 과정의 특별 카테고리도 있습니다.
이는 현대 상업 기업과 산업 생산에서 정보 기술의 적용 및 최적화에 대한 소개입니다. 나는 기본적으로 그것들을 특정 시스템에서 시스템 이론을 구현하고 적용하는 것으로 간주합니다. 모두 입문 과정이므로 전혀 어렵지 않습니다. 몇 가지 방법과 관점을 소개하는 것뿐 아니라 기업과 생산에 대한 매우 구체적인 지식도 소개합니다. CIM 시스템 소개에서는 엔터프라이즈 프로세스와 모델링을 소개합니다. 생산 시스템 계획 및 제어에서는 기본적으로 운영 연구인 생산 일정 관리에서 매우 구체적인 측정 방법과 처리 방법을 소개합니다. 이는 매우 실용적이고 유망한 분야로, 현대 상업 생산 계획 및 일정 관리 능력을 과시하는 데 관심이 있는 동지들은 주목해야 합니다.
마지막 참고:
모든 학생에게 정해진 스타일은 없습니다. 중요한 것은 자신만의 길을 찾는 것입니다. 어느 날 이 작은 일로 우리를 부정 행위로 비난한다면 미안합니다. 우리 중 누구도 사과하지 않을 것입니다.
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