“模式识别与智能系统”专业培养适应国家科学技术发展和经济发展的高级信息技术人才。本专业有四个研究方向，研究内容包括：模式识别与特征选择；图象处理与图象分割；文语转换和语音识别；统计距离与文字识别；网络信息安全（方向1，宣国荣教授等）；人工神经网络模型、算法、硬件实现、以及应用于模式识别；计算智能以及混合智能理论、方法（方向2，王守觉教授（院士）等）；集群智能系统、复杂系统理论、移动Agent及其安全性、语义Web（方向3，曹立明教授等）；数据仓库与数据挖掘技术、粗糙集理论与方法（方向4，苗夺谦教授等）。正在研究的国家自然科学基金项目有：“无损图象数据隐藏的理论与关键技术研究”，“网络环境下新一代信息利用的理论和方法研究”，“分布计算环境下基于进化论的认知模型及其应用研究”。其它项目也都得到国家863计划、973计划以及上海市研究计划支持。近三年来，发表学术论文200余篇和有些高水平的著作已经出版。在模式识别与智能系统这个专业点上，已形成了稳定、分布合理的数个学术梯队。

　　一、培养目标

　　为适应我国社会主义现代化建设的需要，培养德、智、体全面发展的高级专业人才，要求研究生做到：

　　1）较好的掌握马列主义、毛泽东思想的基本原理，逐步树立无产阶级世界观，坚持四项基本原则，热爱祖国、遵纪守法、品德良好、学风严谨、具有献身精神，积极为社会主义现代化建设服务。

　　2）掌握模式识别与智能系统专业领域的坚实的基础理论和系统的专门知识；具有在学术部门、高等院校从事创造性的科学研究和教学工作；精通1-2门外国语，正确地写论文或学位论文，流利地进行会话。

　　3）坚持体育锻炼，具有健康的体魄。

　　二、研究方向

　　1）模式识别与图象、语音处理

　　2）神经网络与模式识别

　　3）智能分布式系统

　　4）智能信息处理技术

　　三、学制及学习年限

　　博士生学制为3年，其中课程学习不多于1年，论文工作不少于2年。

　　博士生的学习年限最长不超过5年。特别优秀的研究生提前完成培养计划并符合提前毕业条件经审批同意，可提前毕业并获得学位。（博士生在校注册时间不少于2年）。

　　四、学分要求

　　博士生总学分不少于20学分，其中学位不少于5门13学分，其中非学位不少于2门4学分，其中必修环节不少于3学分。

　　五、课程设置和课程教学

六、            必修环节

　　七、论文工作

　　1）发表论文

　　研究生在校期间必须公开发表与本专业相关的学术论文，其中博士生至少公开发表3篇论文（具体要求见有关文件）。

　　2）学位论文

　　学位论文按学校有关学位论文工作的规定执行。