一、学科概况

　　“模式识别与智能系统”是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解，建立各种目标对象的仿真模型，并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置，以提高系统性能或建立模拟、仿真平台。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要分支。我校智能控制与仿真工程研究中心是铁道部部级开放工程研究中心。自1986年以来，结合国家科技攻关项目开展了列车仿真器的基本理论和在中国铁路实际运用的研究，产生了较大的社会效益和经济效益。最近几年开展列车智能控制系统与自动驾驶模式的研究也已取得一定成果，研制完成的多项成果已推广应用，中心研制的列车仿真器于1996年获得国家科技进步二等奖。本学科有多名资深的教授和研究员，是铁道部重点实验室，有众多的科研项目，科研经费充足，年科研经费数百万元。

　　本学科具有硕士学位授予权。

　　二、主要研究方向

　　1.图像处理与仿真工程

　　开展了轨道交通分布式列车运行仿真系统的研究，研究以通讯为基础的列车群控系统，以实现列车行车系统的集中调度和行车指挥自动化。研究内容有：①建立模型库，含信号和联锁模块，列车运行模块，自动生成行车线路模块等；②建立标准数据交换协议，网络数据传输规范；③搭建平台，采用分布式体系结构，以统一的数据交换协议提供铁道基础数据的分层共享，可构成一个或多个用户的分布式虚拟环境。

　　结合列车仿真器视景系统研究，在图像处理与图形实时生成方面进行研究。研究内容有：①三维模型库的建立；②建立基于图像与基于图形绘制的混合视景仿真系统；③三维图形的实时驱动等。

　　2.人工智能与列车自动控制

　　列车智能控制与自动驾驶模式的多项研究已取得一定成果，中心已成为国内有影响的研究基地之一。随着我国轨道交通的迅速发展，本方向的研究成果将为我国轨道交通列车运行的控制、调度，列车的智能控制、在线优化操纵指导的研究与开发提供技术支持和技术储备。研究内容有：①列车牵引与网络控制技术；②智能轨道交通工程；③嵌入式系统。

　　3.模式识别与故障诊断

　　近年来，人工智能技术已经被应用于发展现代状态监测和故障诊断技术。监测系统在具有强大的信号分析处理能力的同时，具有自适应学习功能、能够实现多传感器信息融合、具有复杂的推理和判断能力，各种智能模式识别系统的有机结合，能够在更广泛的工作环境中进行准确可靠的监测工作。研究内容有：①列车故障诊断；②图像识别技术；③数据挖掘技术。

　　三、从业领域

　　主要从业领域为：系统仿真科学与工程、控制科学与工程、信息科学与工程以及相关领域的研究开发及教学。

　　四、主要相关学科

　　电子科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、仪器科学与技术、电路与系统、机车车辆工程以及机械电子工程等学科。

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