参考教材：小波变换与图像处理(自编)

课程简介：本课程的内容分为基础理论、典型应用和前沿发展三个主要部分，其中在基础理论部分，通过分析Fourier变换和Gabor变换的特点，说明小波变换的起源和发展，给出连续和离散小波变换的定义，介绍多分辨率分析的概念以及小波变换的快速算法；以小波变换的构造为主线，介绍正交小波基和紧支集正交小波基的构造方法；说明小波与滤波器组间的内在联系及其构造方法；介绍第二代小波变换的概念和构造方法；给出小波包的构造和实现方法。在典型应用部分，介绍反映小波变换内在优点的数据层面的多种应用，包括数据压缩、数据表示和数据处理等。结合当前的研究热点，介绍小波变换在诸如趋势数据预测，网络结构设计等方面的典型应用等。

课程简介：多Agent系统的理论和技术是人工智能理论在诸多工程领域应用中总结出的一套系统化应用理论，多agent系统源于AI理论又是对AI理论在应用领域中的丰富和发展。鉴于多agent系统的特点，本课程将突出两个方面知识传授的侧重点：1）多agent系统理论和应用；2）相关的人工智能基础。本课程首先介绍多agent系统，包括单个agent的概念和设计方法，多agent的概念、设计和相关的支撑和发展理论，如agent的通信和交互理论等。其次，重点介绍支撑多agent系统（工程应用中的复杂系统）运行的交互、协商和达成一致的理论和方法。最后，给出多agent系统应用中的多个实例，进一步增强对多agent系统及其算法的理解和感性认识。多agent系统的本质是人工智能理论指导下的具体的系统工程实现，因此，从agent的概念、设计和算法中，可以看出人工智能的发展历史及其对agent系统产生和发展的直接影响，也即是说，了解人工智能的发展历史是认识多agent系统的基础。其次，介绍相关的人工智能基础理论，这是在工程应用中设计高效的多agent系统的必要条件。最后，对多agent系统的设计和实现方法的理论总结，将进一步丰富和发展人工智能的基础理论。本课程内容将充分体现信息处理的智能化、网络化发展趋势，紧密结合Agent理论和应用开发中的最新进展，将Agent理论和具体应用实例相融合，增强感性认识、启发创新思维，为信息处理领域的研究和开发，增加必需的基础知识和新颖的思路。