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QQ透明头像 iPhone QQ在线头像 微信QQ在线头像制作教程.doc 控制科学与 这个一级学科下设控制理论与控制工程、模式识别与智能系统、检测与自动化装置、导航制导与控制、系统工程共五个二级学科，一般院校在考研报名时都会选择专业方向(即二级学科)和导师，也有部分学校只要求报一级学科(即控制科学与工程)，入学后再选择导师和方向。大多数学校控制科学与工程专业的考研专业课科目都是《自动控制理论》，也有一些是《电路》、《信号与系统》，或在这几门中选择。可以说自动化专业是在融合了数学和计算机学科的一些技术和理论之后加上控制的一些思想而形成的学科，研究生阶段需要一定的数学和计算机功底。你学的是信息与计算科学，具备数学和计算机的基础，所以报考控制科学与工程的研究生是完全没有问题的。至于视力问题，由于控制领域对视力的要求不高，应该不是问题，这点你也可以咨询一下你们学校主管招生的老师。 控制专业属于信息领域，近些年一直属于比较热门的专业，就业范围比较广，从工厂企业到科研院所都可以，但前提是一定要有真才实学，抱着拿到硕士文凭就能找到好工作的心态是不可取的，尤其是在工科领域。 至于学校，国内控制领域最好的是清华，之后是浙大、上海交大、哈工大、北航、东南大学、北京理工等。复试的担忧是不必要的，因为这些好学校一般都会比较公正，只要你初试分数够高(至少达到往年平均水平)，复试好好准备，一般问题都不大。既然要考就考好的学校，如果对清华没有把握，可以抱浙大，上海交大，如果觉得压力大就报哈工大或北航，这两所学校相对比较好考一些。 控制理论与控制工程: 01.智能控制 02.计算机实时控制系统 03.现代控制理论 04.智能交通控制系统 05.网络化控制系统 06.无线网络控制系统 ? 模式识别与智能系统 研究方向简介: 模式识别与智能信息处理 该方向致力于模式识别的基础理论及其在图象视频信号处理中的应用研究，运用数学和信息科学的理论与方法，从信息处理的角度，研究模式信息处理的机理、计算理论和算法，使计算机实现类似于人的视觉能力。研究数字图象和视频信息的检测、、传输、存储、压缩、重建等关键技术，在提出创新理论与算法的基础上，、研制和开发实用的高性能模式识别、图象视频处理以及医学图象处理的计算机应用系统。 计算智能与智能系统 本方向致力于生命计算学与人工智能系统的研究。生命计算学是计算智能概念的泛化，包括人工智能中的符号计算学和神经计算学，以及遗传算法、进化计算和DNA计算等;人工生命系统是智能系统概念的泛化，包括智能信息处理系统、智能控制系统、机器人、细胞自动机等。该方向致力于模拟自然生命系统中信息与控制的规律，特别是生命的自组织、自学习、自适应、自修复、自生长以及自复制的基本特性，以及感知、知觉、认知、判断、推理、思维等智能行为;以“计算”的形式现智能，以人工生命系统实现智能，并将其应用于模式识别与图象处理、复杂动态系统建模、仿真与控制等领域。 智能信息与控制 控制论是“研究信息与控制一般规律的科学”，“信息与控制”是控制论的核心。在控制论思想中，“信息与控制”是生物系统和人工系统共有的特性，模拟生物智能，是控制论的基本思想。“信息”、“控制”、“智能”、“生命”四个基本的概念，构成了控制论科学的全部基础。“智能信息与控制”是研究自然生命与人工系统中信息与控制一般规律的科学。“智能信息与控制”方向以人工智能、控制论、系统论和信息论为理论基础，以计算机技术、电子技术和通讯技术为技术手段，以复杂演化系统为对象，类比自然生命与复杂演化系统中信息与控制的一般规律，研究面向复杂演化系统的智能控制原理和方法，并将这些规律、原理和方法应用于复杂系统的建模、仿真与控制。 智能控制理论、方法及其应用 该方向致力于具有多种复杂性和多级或分散信息结构的大规模控制系统研究。运用人工智能、计算智能(包括模糊逻辑、神经网络和进化计算)等理论与方法，结合现代控制理论(如鲁棒控制、自适应控制、变结构控制等)，研究智能递阶、分散控制或优化调度系统。主要包括:基于模式分类、计算智能和知识工程方法的大规模复杂系统的综合集成建模;基于计算机视觉的生产过程质量监测与优化控制;基于知识和模拟进化方法的多分辨率建模及模型的聚合/解聚和平滑一致性转换技术;智能控制系统的结构性质(如稳定性、能控(能观)性、自主性等)的研究;智能系统的整体优化方法及自组织保优机制的研究;基于Agent技术的开放复杂巨系统的智能优化控制与决策;网络环境下的智能自动化理论与技术;基于现场总线技术的计算机控制与管理;离散事件和混杂系统的优化控制方法;在多种复杂性(如不确定性、非线性、参数时变、时滞等)融合条件下的非良定对象的知识基模型集成与智能优化控制策略和实现方法。 语音信号处理及应用 语音信号处理是当今信息科学研究领域中的一个重要分支，它是将数字信号处理与语音学相结合，解决现代通信领域中人与人之间、人与机器之间的信息交换问题。目前，语音信号处理学科在世界范围内取得了飞速发展，无论是在基础研究领域还是在各个特定的应用领域都出现了许多新算法和高性能的系统，取得了大量突破性的进展。在硬件方面，随着计算机技术及DSP芯片的迅速更新换代，为各种日益复杂的语音处理算法的实时实现提供了可能性。在21世纪，这个研究领域的发展速度将更快，它与高速信息处理、传输和交换诸方面的关系将更加密切。本方向主要研究语音信号数字处理的新理论、新方法及其应用，如语音编码，语音识别，语音合成，语音增强和语音编码等，满足通信与信息技术应用领域对语音处理技术的需求。