课程教学大纲-上海大学

【#文档大全网# 导语】以下是®文档大全网的小编为您整理的《课程教学大纲-上海大学》，欢迎阅读！

《人工智能算法及其应用》课程教学大纲

课程 编号

01066086

课程 （中文）人工智能算法及其应用

名称 （英文）Artificial Intelligence Algorithm and its Application

课 程 基 本 情 况

课 程 教 学 目 的 及 要 求



1．学分：4 学时： 40 （课内学时： 40 实验学时： 0 ） 2．课程性质：专业课 3．适用专业：理学、工学 适用对象：本科 4．先修课程：《高等数学》、《物理化学》 5．首选教材：《人工智能在化学工业中的应用》查金荣 中国石化出版社 1994 二选教材：《化工冶金过程人工智能优化》刘洪霖 冶金工业出版社 1999 参考书目：《模式识别优化技术及其应用》陈念贻 中国石化出版社 1997 6．考核形式：考试（闭卷） 7．教学环境：课堂

教学目的：

通过本课程的学习，使学生掌握人工智能技术的基本原理，并利用人工智能技术对生产过程进行优化控制的的基本原理和算法，培养学生利用人工智能技术解决化学和化工问题的能力。



教学要求：

1. 掌握若干主要的人工智能技术的原理及其核心算法 2. 理解应用人工智能技术解决实际问题的范例

3. 了解人工智能在化学化工领域的应用背景和发展趋势



（一）绪论（ 6学时 ）

1.1 人工智能研究的目的和意义

课

1.2 人工智能的发展简史

程

1.3 人工智能在化学各分支应用的简况

内

重点：人工智能的发展简史

容

难点：人工智能的应用背景

及



学

（二）统计模式识别中的人工智能（ 12学时 ） 时

2.1 统计模式识别中的人工智能技术

分

2.2 统计模式识别与材料智能加工

配

2.3 统计模式识别与工业优化技术



2.4 应用实例



重点：统计模式识别技术



难点：统计模式识别在材料智能加工和工业优化中的应用







（三）人工神经网络（ 8学时 ）

3.1 人工神经网络的基本概念





460


3.2 B-P人工神经网络算法 课 3.3 若干其它常用人工神经网络简介 程 3.4 应用实例 内 重点：B-P人工神经网络算法 容 难点：B-P人工神经网络的过拟合问题 及

学 （四）遗传算法（ 8学时 ） 时 4.1 遗传算法的基本原理 分 4.2 遗传算法的实现过程 配 4.3 遗传算法的若干应用 重点：遗传算法的计算原理

难点：遗传算法的应用

（五）人工智能的研究现状和发展趋势（ 6学时 ）

5.1 智能数据库及其应用

5.2 人工智能专家系统及其应用 5.3 人工智能研究展望

重点：智能数据库的基本框架 难点：智能数据库的应用和展望 配套 实践 环节



说明 大纲 编写

责任 人 系 审核 意见 学院 审核 意见



物理化学 （教研组）

陆文聪 （签名）

2001 年 10 月 20 日 吕敬慈 （签名）

2001 年 12 月 20 日 上海大学理学院 （公章）

年 月 日

化 学 （系）

张金仓 （签名）

461

本文来源：https://www.wddqxz.cn/3372f5a6590216fc700abb68a98271fe900eafc1.html