引言 1
1 清华大学自动化系攻读博士学位研究生培养基本要求 4
2 清华大学自动化系攻读工学硕士学位研究生培养基本要求 13
3 清华大学自动化系攻读工程硕士专业学位研究生培养方案 20
4 清华大学自动化系研究生课程教学大纲 29
基础理论课程 29
4.1 系统与控制理论中的线性代数 29
4.2 矩阵分析与应用 32
专业基础课程 39
4.3 线性系统理论 39
4.4 非线性系统理论 43
4.5 最优化理论与应用 48
4.6 系统辨识理论与实践 53
4.7 智能技术基础 58
4.8 模式识别 62
4.9 现代信号处理 68
4.10 信息论基础 71
4.11 统计学方法及其应用 75
4.12 系统学 78
4.13 系统分析理论及方法 83
4.14 系统建模理论与方法 88
4.15 自动测试理论 92
4.16 多传感器数据融合理论及其应用 96
4.17 系统与控制中的随机方法 100
4.18 应用软件系统分析与设计 103
专业课程 109
4.19 最优控制 109
4.20 自适应控制理论与方法 112
4.21 鲁棒控制 116
4.22 高等过程控制 120
4.23 鲁棒辨识 124
4.24 稳定性理论 128
4.25 人工神经网络（神经网络课组？） 132
4.26 人工神经网络（神经网络课组？） 136
4.27 软计算理论与应用 139
4.28 离散事件动态系统 142
4.29 模糊控制系统的分析与设计 145
4.30 动态系统故障诊断与容错控制 149
4.31 综合自动化理论与方法 152
4.32 工业过程建模与优化 155
4.33 现代运动控制理论与技术 159
4.34 复杂网络系统的建模与优化（双语） 162
4.35 复杂系统性能评价与优化（英语） 168
4.36 摄动分析、马尔可夫决策和强化学习（双语） 173
4.37 企业信息化及其系统分析与设计技术（双语） 177
4.38 并行工程与知识管理 181
4.39 虚拟制造技术 185
4.40 经营过程重构与IT咨询技术 190
4.41 敏捷供需链管理 193
4.42 CIMS应用工程案例 197
4.43 约束逻辑与算法设计 200
4.44 供应链协调和信息的动态性 203
4.45 高级IT项目管理 207
4.46 制造过程调度理论及其应用 210
4.47 产品数据与生命周期管理 213
4.48 制造执行系统及其应用 218
4.49 企业建模理论与方法 222
4.50 生产调度及其智能优化 226
4.51 企业网络与系统集成 229
4.52 通信信号处理 235
4.53 盲信号处理 239
4.54 统计学习理论导论 243
4.55 计算分子生物学引论 248
4.56 图象分析与计算机视觉 252
4.57 认知科学引论 256
4.58 信息服务 258
4.59 生物信息学专题 261
4.60 现代检测技术 264
4.61 微弱信号检测与处理 268
4.62 控制网络及现场总线 272
4.63 智能交通系统概论 277
4.64 网络安全 280
4.65 宽带信息网络 283
4.66 多媒体数据智能处理技术 287
4.67 数字视频处理及通信 290
4.68 多媒体技术与应用 294
4.69 计算机控制系统 297
4.70 工业数据通信与控制网络 301
4.71 工业数据统计分析与利用 306
4.72 嵌入式系统的软硬件设计 311
4.73 现代电子学及实验 315
4.74 电子技术专题 319
4.75 高频数字系统设计方法 323
4.76 英文科技论文写作与学术报告 327
4.77 通信技术的研究问题与创业机会 330
4.78 科学规范与表达 332
公共／自学课程 337
4.79 自动控制原理 337
4.80 现代控制理论 342
4.81 运筹学 346
4.82 计算机软件技术基础 350
4.83 微处理器应用系统设计 357
4.84 计算机网络与多媒体应用技术 360
5 后记 367