新百胜网投部

当前位置: 首页 > 研究生教育 > 培养方案 >

烟台大学计算机科学与技术一级学科硕士研究生培养方案

发布时间:2019-01-03 13:14:49 点击:

     

    学科代码:0812         学科门类:工学

     

    一、培养目标

    面向社会信息化建设和发展的需要,面向地方经济发展的需要,面向高校科研院所和企事业单位对计算机科学与技术人才的需求,培养高层次、复合型、实用型计算机科学与技术的研发人才和管理人才。具体培养目标:

    1. 品德素质:遵纪守法,品行端正,诚实守信,身心健康,有社会责任感和团队合作精神。恪守学术道德,崇尚学术诚信,热爱科学研究。具有严谨的科研作风和锲而不舍的钻研精神。

    2. 知识结构:适应科技进步和经济社会发展的需要,掌握计算机科学与技术学科坚实的基础理论和系统的专门知识,了解国际学术前沿发展动态,具有较宽的知识面和国际视野。

    3. 基本能力:掌握科学研究的基本技巧和方法,能较熟练地阅读外文资料,具备开展学术研究、学术交流和及时了解国际学术前沿发展动态的能力。通过系统的科研训练,能从事科学研究工作或独立担负专门技术工作。

    二、修业年限

    基本修业年限为3年,允许修业年限为2~5年。

    三、研究方向

        1.  计算机软件与理论

        计算机软件与理论方向的主要研究内容包括:图模型的推理与学习、不确定性数据分析、建模与推理、软件形式化建模、算法复杂度分析、多目标优化等内容。具体包括:(1)图模型的推理与学习研究方面,研究了图模型(如Bayesian network,CP-nets等)的表示、推理与学习问题的算法设计,算法复杂度分析。(2)在不确定性知识的建模与推理研究方面,研究内容包括知识的粒化,基于代数与概率的知识不确定性表示、度量与推理,多目标知识推理的框架与算法研究,推理算法的设计、复杂度分析与优化。在计算机理论的偏序结构研究方面,将Domain理论推广到更一般的偏序集结构上,研究了连续偏序范畴的笛卡尔闭性质,偏序结构的连续性质,完备化方法等。(3)通过将形式化方法引入到软件可视化UML模型中,弥补UML模型在精确语义上的欠缺,来提高形式化方法在软件开发过程中的实际效能和软件模型的可靠性。主要关注UML动态交互模型的形式化语义研究以及建立在其之上的模型检验、模型间一致性检测的研究。研究的方向点包括:对UML2状态图、顺序图和活动图进行形式化语义研究;在对UML模型图形式化语义分析的基础上,进行形式化的模型检验和多模型图的一致性检测研究。通过对UML顺序图进行时间语义扩展来扩大其应用领域。基于UML动态交互模型测试用例自动生成的研究。(4)针对特定类型的多目标优化问题提出了针对性多目标进化算法。每种算法都从对应问题自身特性出发调整算法的多样性和收敛性保持机制、避免可能出现的资源浪费情况。提出了维度收敛性作为收敛性评价标准、搜索空间多样性和双空间多样性作为多样性评价标准。调整算法的多样性和收敛性维持机制,尽可能的兼顾算法的收敛性与多样性,指导搜索过程向正确方向收敛的同时避免可能出现的资源浪费,从而提高算法的求解效率,并且在对比实验中分析研究算法与经典算法之间复杂度的关系进行深入研究。

    2.  计算机应用技术

        计算机应用技术方向的研究内容包括:多智能体、分布式人工智能、机器学习与数据挖掘、图像处理与模式识别等内容。具体包括:(1)Agent信任研究及其在网络信息传播和推荐系统中的应用。研究信任的传递性理论,构建信任网络。研究信任在网络信息传播中的作用,以信任为基本假设进行网络信息传播建模和预测。结合信任解决推荐系统的冷启动、可达性和可信性等基本问题,改善推荐系统的性能。(2)基于密度的聚类分析,针对流式数据源提出多种基于密度的聚类算法,并将其应用于海量移动目标轨迹分析系统中;轨迹模式挖掘,和传统的轨迹数据库模式挖掘不同,研究的内容关注在海量移动目标的实时轨迹数据挖掘,侧重于挖掘轨迹数据流中的蜂群模式、轨迹簇及近邻轨迹查询;异常移动目标检测,提出了面向轨迹数据流的基于邻居的异常目标检测方法,涵盖了实时海量移动目标监控下的各类实际异常状况分析。(3)图像处理与模式识别研究方面主要研究文字识别,语音识别,遥感和医学图像。

    3.  计算机体系结构

    计算机体系结构方向的研究内容包括:并行计算、高性能计算、无线传感器技术、计算机智能控制、下一代互联网等内容。具体包括:(1) 基于云计算的复杂社会网络大数据智能分析高性能计算系统研究,研究了大数据环境下复杂社会网络信息的智能分析方法,综合运用多智能体、云计算等理论和方法,构建高性能计算系统云平台。(2)计算机智能控制技术方面,进行了非线性系统区间二型模糊采样控制及其应用研究. 利用T-S模糊模型表征非线性系统, 设计模糊采样控制器来使得系统稳定和维持系统性能。(3)无线传感器技术研究方面,根据无线传感器网络的应用中数据汇聚的特点,构造节点到网关的多径路由,对网络中的时隙和信道资源进行分配;利用粒子群算法优化分配方案的方法,使得在无冲突分配资源的前提下,获得最优的网络性能;根据大规模无线传感器网络中稀疏事件监测的特点,将压缩感知技术应用于数据传输,达到减少数据传输量、节省能量的目标;在无线传感器网络中网关节点与传感器节点位置确定的前提下,合理设置中继节点,以保证网络的连通,同时为数据传输设计通信路径,完成WSN中继节点布局系统的设计。(4)网络空间高效的数据治理、可信的数据确权和安全的数据流通服务研究方面,具体包括网络结构对于数据流通的效用评估方法、核心网络中数据流通的路由策略、边缘网络中数据高效流通的支持方案、数据流通网络的攻击探测与压制方法、数据流通的价值激励机制、数据流通网络中价值主体的关系挖掘与建模分析技术等。(5)针对组网雷达新体制,通过设计高性能的优化算法实现各单站雷达之间的网络通信连接,并且达到资源的最优化配置,从而提高目标的检测和跟踪效率。设计多输入多输出组网雷达(MIMO雷达)的发射波形,提高雷达整体设计的灵活性和自由度。针对单波形,利用将波形设计问题建模为优化问题,将复杂的多约束非凸高次问题,逐步转化,变为凸的低次问题求解得到所设计波形,从而提高雷达波形的检测能力。

    四、培养方式

    1.  硕士研究生的培养实行导师负责和集体培养相结合的方式,建立和完善有利于发挥学术群体作用的培养机制。

    2.  课程学习和学位论文工作并重。

    五、学分要求

    硕士研究生实行学分制。一般以课内18学时为1学分,总学分不低于30学分,包括必修环节学分。

    六、课程设置

    (一)课程设置《烟台大学计算机科学与技术一级学科硕士研究生课程设置》(附后)

    硕士研究生课程设置应注重拓宽培养口径,夯实学科基础,并与培养目标相适应。硕士研究生的课程原则上一年半内完成,其中学位课程原则上在第一年内完成。

    硕士研究生的课程分为学位课和非学位课。学位课程为必修课,包括公共学位课和专业学位课。其中专业学位课包含专业基础课和专业限选课两部分。

    ①      公共学位课      8学分

    ②      专业学位课      ≥12学分

    ③      非学位课程      ≥8学分

    (二)必修环节

    1. 学术训练(1学分)

    研究生在学期间应结合学位论文任务,阅读至少30篇研究领域内的国内外文献,了解和学习本领域的最新研究进展,并在此基础上撰写不少于8000字的文献综述报告。以文献综述报告为基础,进行开题报告,主要介绍课题研究的目的、意义、技术路线、实施方案、计划安排和预期成果。

    各学位点根据各自实际情况在研究生第三学期开展并完成。

    2. 学术活动 (1学分)

    研究生在校学习期间,应至少参加4次学术活动(校级以上学术报告或学术会议等),其中本人至少在正规场合主讲学术报告1次。每次学术活动要有500字左右的总结报告,注明参加学术活动的时间、地点、报告人、学术报告题目,简述报告内容并阐明自己对相关问题的学术观点或看法。学校提倡研究生尽可能多地参加跨学科的学术活动。研究生学术活动应纳入学院研究生的日常管理,填写考核表,学院根据参加学术活动情况做综合评定。

    七、必读书目(附后)

    硕士研究生在学期间应重点阅读的主要学术专著、专业文献和专业学术期刊(不少于20种)。

    八、个人培养计划

    每个硕士研究生都应制定个人培养计划。个人培养计划包括课程学习、各培养环节及学位论文工作的要求及进度等。培养计划在硕士研究生入学后4周内制定,并报研究生处备案。

    九、中期筛选

    具体要求见《烟台大学研究生中期筛选暂行办法》。

    十、学位论文工作

    硕士学位论文是硕士生培养最重要的组成部分,是进行科学研究或承担专业技术工作的全面训练,是培养硕士生创新能力、综合运用所学知识,发现、分析和解决问题能力的主要环节。

    硕士学位论文应是一篇较为系统而完整的学术论文,应在计算机科学与技术学科基础上做出具有一定创新性的研究成果,能够表明作者掌握本学科坚实的基础理论、系统的专业知识和实验技能,具备科学研究的基本能力。

    1. 规范性要求

    硕士学位论文应在导师指导下,由硕士生独立完成。学位论文应选择本学科前沿课题或对经济和社会发展有重要意义或较大影响的相关课题,应当具有一定的技术难度和工作量,具有先进性和创新性。论文要综合运用基础理论、科学方法、专业知识与技术手段,对涉及的科技问题进行分析研究,并能够对某方面有独立见解。从事学位论文研究的时间一般不少于1年。

    学位论文内容的要求:

    (1) 论文应包括综述课题的理论意义和应用价值、学科前沿发展动态、需要解决的问题和途径,以及本人做出的贡献。

    (2) 论文应说明采用的实验方法、实验材料、实验装置和计算方法,并对整理和处理的数据进行理论分析与讨论。

    (3) 论文应对所得结果进行概括和总结,并提出进一步研究的看法和建议。

    (4) 论文应给出所有的公式、计算程序说明,列出必要的原始数据以及所引用的文献资料。

    (5) 引用他人科研成果应注明出处,与他人合作成果应说明作者本人的具体工作。不能过度引用他人文献中的文字表述和图表。

    2. 质量要求

    学位论文要选题新颖、概念清楚、论据充分;对所选用的研究方法要有科学依据,理论推导正确,计算结果无误,实验数据真实可靠,数据处理规范,分析严谨;对论文应做必要的理论阐述。论文应有创新性成果,要求表达简练、通顺,条理清楚,层次分明,逻辑性强,图表规范。学位论文应能够体现硕士生坚实的理论基础、较强的独立工作能力和优良学风。

    3. 学位论文环节

    学位论文的开题报告、中期检查、论文答辩等是研究生培养工作的重要环节。

    (1)论文开题

    硕士研究生在撰写学位论文之前,必须在查阅文献资料,了解本人研究方向的历史和现状基础上确定学位论文题目。硕士研究生在第四学期末通过学位论文开题报告论证,通过者方可进入论文写作阶段。开题报告应公开进行,并由开题报告评议小组评审。硕士研究生开题评议小组成员3~5名,均应具有硕士研究生指导教师资格。开题报告包含文献综述,文献综述不得少于8000字。

    (2)论文工作中期检查

    学位论文中期检查是对论文工作进行阶段性总结。硕士研究生一般应在完成学位论文开题报告后的半年左右进行中期检查。

    (3)论文评阅及答辩

    学位论文评阅及答辩要求见《烟台大学硕士学位授予工作实施细则》。

    十一、科研活动

    为保证硕士学位的授予质量,在学位论文答辩前,硕士研究生应以第一作者(或导师为第一作者,硕士研究生为第二作者)且烟台大学为第一标注单位的学术刊物或者重要会议上公开发表学术论文1篇,发表的学术论文需要与本人研究方向相关。

    十二、毕业和学位授予

    按规定修满课程学分,完成必修环节,通过学位论文答辩者,授予硕士学位。

   

    烟台大学计算机科学与技术一级学科硕士研究生课程设置

                        类别

                        课程代码

                        课程名称

                        学时

                        学分

                        开课学期

                        考核方式

                        备注

                       

                         

                       

                         

                       

                        公共

                        学位课

                        Y00110001

                        中国特色社会主义理论与实践研究

                        36

                        2

                        1

                        考试

                        8学分

                        Y57111203

                        第一外国语

                        180

                        4

                        12

                        考试

                        Y58110001

                        学术规范与论文写作

                        18

                        1

                        2

                        考查

                        Y00110003

                        自然辩证法概论

                        18

                        1

                        1

                        考试

                        专业学位课

                        Y58213004

                        算法分析与设计

                        54

                        3

                        1

                        考试

                        12学分

                        Y58212004

                        数据挖掘与知识发现

                        54

                        3

                        1

                        考试

                        Y58211005

                        高级人工智能

                        54

                        3

                        1

                        考试

                        Y58211002

                        最优化方法

                        54

                        3

                        1

                        考试

                        选修课

                        专业选修课

                        Y58512017

                        大数据处理技术

                        36

                        2

                        2

                        考查

                        ≥8学分

                         

                        Y58511017

                        Agent系统

                        36

                        2

                        2

                        考查

                        Y58511005

                        机器学习 *

                        36

                        2

                        2

                        考查

                        Y58512001

                        并行与分布式计算

                        36

                        2

                        2

                        考查

                        Y58512006

                        数字图像处理

                        36

                        2

                        2

                        考查

                        Y58512002

                        云计算技术

                        36

                        2

                        2

                        考查

                        Y58511007

                        随机过程

                        36

                        2

                        2

                        考查

                        Y58511011

                        物联网理论与技术

                        36

                        2

                        2

                        考查

                        Y58512009

                        面向对象方法学

                        36

                        2

                        2

                        考查

                        Y58512012

                        生物信息学

                        18

                        1

                        2

                        考查

                        Y58511014

                        模式识别

                        36

                        2

                        2

                        考查

                        Y58511015

                        三维计算可视化技术

                        36

                        2

                        2

                        考查

                        实践环节

                        Y58211008

                        学术训练、学术活动等

                        2

                         

                         

                        必修

                       

                       

                       

                       

                        Y58612004

                        数据库原理

                        72

                         

                        1

                        考试

                         

                        Y58612003

                        离散数学

                        72

                         

                        1

                        考试











    注:标“*”为双语课程

     

    参考书目

                         

                        专著或期刊的名称

                        作者及出版(主办)单位

                        1

                        IEEE Transactions系列期刊

                        期刊/IEEE PRESS

                        2

                        Data  Visualization Techniques

                        John  Wiley & Sons/ Chandrajit Bajaj

                        3

                        IP交换技术协议与体系结构(IP Switching  Protocols and Architectures

                        Christopher  Y.Metz/机械工业出版社

                        4

                        计算机网络教程

                        张华忠/山东科学技术出版社

                        5

                        TCP/IP进行网际互连 123卷(第2版)

                         Douglas  E.Comer/电子工业出版社

                        6

                        数据挖掘:概念与技术

                        韩家炜 M  Kamber /机械工业出版社

                        7

                        现代软件工程(上、中、下)

                        周之英/科学技术出版社

                        8

                        决策支持系统(DSS)理论方法案例(第二版)

                        高洪深/清华大学出版社

                        9

                        面向对象的系统分析

                        邵维忠、杨芙清

                         

                        10

                        高级人工智能

                        史忠植/科学出版社

                        11

                        计算机图形学教程

                        唐荣锡、汪嘉业/科学出版社

                        12

                        科学计算可视化算法与系统

                        石教英、蔡文立/科学出版社

                        13

                        计算几何

                        苏步青、刘鼎元上海科技文献出版社

                         

                        14

                        并行算法的设计与分析

                        陈国梁/高等教育出版社

                        15

                        算法分析与设计

                        古德里奇等/人民邮电出版社

                        16

                        中国科学

                        期刊/科学出版社

                        17

                        科学通报

                        期刊/科学出版社

                        18

                        计算机研究与发展

                        期刊/科学出版社

                        19

                        计算机科学

                        期刊/科技部西南信息中心主办

                        20

                        通信学报

                        期刊/中国通信学会主办

                        21

                        电子学报

                        期刊/ 中国电子学会

                        22

                        控制与决策

                        期刊/东北大学主办

                        23

                        计算机学报

                        期刊/科学出版社

                        24

                        软件学报

                         

                        期刊/科学出版社

                        25

                        信息与控制

                        期刊/科学出版社

     

    联系我们

    地址:中国山东省烟台市莱山区清泉路30号

    邮政编码:264005 电话: 0535-6902601

    E-mail: [email protected]

    学院官方微信

    学院官方微信

    Copyright (C) 2015-2016 新百胜网投部