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控制工程领域专业学位硕士研究生培养方案

（学位点代码：085209）

一、学科概况

1998年获检测技术与自动化装置硕士学位授权二级学科，2010年获控制科学

与工程硕士学位授权一级学科。现为优势特色重点学科。

本学科现有专任教师50多名，其中教授占比约14%，副教授占比约50%，讲

师占比约20%；有20余位教师有国外攻读学位、学习进修和科研合作的经历。

主要成员成为创新团队成员。

二、培养目标

着重培养德学兼修，基础扎实，素质全面，工程实践能力强，创新能力强，恪守职业道

德和工程伦理，控制工程领域的高层次应用型人才。

具体要求如下：

1、热爱祖国，遵纪守法，诚实守信，具有严谨和求真务实的学习态度和工作作风，诚

实守信，恪守学术道德、职业道德和工程伦理。

2、掌握控制工程领域的基础理论、先进方法和现代技术手段；掌握本领域的发展现状

和趋势；掌握本领域的现代实验方法和技能；具有提出问题和解决问题的能力；具有从事工

程设计与运行、分析与集成、研究与开发、管理与决策的能力。

3、至少掌握一门外语，能熟练阅读本专业有关外文资料，具有良好的写作和学术交流

的能力。

4、具有高度的社会责任感、强烈的事业心和科学精神，掌握科学的思想和方法，实事

求是，严谨勤奋，用于创新。

5、能胜任控制工程领域高层次工程技术和工程管理工作。

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三、研究方向

控制工程学位点下设四个研究方向。

1、检测与控制技术

主要研究检测技术、无损检测技术和应用电子技术，分布式检测和控制技术，多参数测

量技术，大动态瞬变参数检测技术，过程、运动、动态系统的建模、控制与优化，自动化装

置分析、建模与设计，传感器和仪表分析、仿真与设计，嵌入式系统应用。

2、精密跟踪与测控技术

主要研究运动控制系统的理论、方法、建模与设计，运动体位置、方向、轨迹、姿态的

检测、控制及其仿真的理论、方法和技术，光电复合结构研究与设计，多平台高精度跟踪控

制策略的实现与算法。

3、模式识别与人工智能

主要研究智能信息处理，智能视觉系统，语音、图像、视频等模式识别及应用，计算机

视觉，脑认知与知识工程，人工神经元网络，多传感器信息融合，信号高速多通道采集与实

时处理技术，机器人理论和技术，人工智能系统理论、方法、建模与设计。

4、纳米操纵与制造技术

主要研究面向操作对象的机器人纳米装配，与自组装相结合的混合装配的原理及方法，

基于原子、分子和纳米尺度材料的装配或混合装配，纳米结构、材料和器件的制造方法与系

统；纳/微/宏（跨尺度）制造新原理、新方法，跨尺度制造中的界面行为与多场调控机制，

跨尺度结构与器件的排列、操纵与集成方法，利用机器人纳米操纵技术针对生物医学中全方

位生物细胞和组织测试进行研究。

四、学制与学分

1、学制与修业年限

硕士研究生学制为三年，最长学习年限为五年。

2、学分要求

总学分要求不少于33学分。课程学分不少于23学分；必修实践环节10学分，其中校

规校纪与学术道德规范1学分、专业实践9学分（含课程实验1学分）。

总学分包括课程学分和必修实践环节学分两部分：①课程学分为研究生根据学科专业课

程设置、通过课堂学习和课程考核而获得的学分，