计算机科学与技术专业硕士研究生培养方案077500.docx
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计算机科学与技术专业硕士研究生培养方案077500
计算机科学与技术专业硕士研究生培养方案（077500）
一、培养目标
培养德、智、体全面发展，政治思想进步，基础理论扎实，专业知识系统，能适应我国社会主义现代化建设要求，从事计算机科学与技术专业或相邻专业的科研、教学、技术开发和管理工作的高级专门人才。
具体培养要求如下：
1.掌握中国特色社会主义理论，拥护党的基本路线、方针、政策；热爱祖国，遵纪守法，品德良好，具有严谨的治学态度，恪守学术道德规范，尊重他人的知识产权，杜绝抄袭与剽窃、伪造与篡改等学术不端行为。
团结协作，求实创新和为科学献身的精神，努力为科学事业，振兴经济发展服务。
2.努力学习计算机科学与技术专业的基础理论知识，熟练掌握本专业的各种应用技术，深入系统地了解本专业的国内外研究状况及发展趋势，开展本专业的科学研究。
培养学生具有较强的综合分析和解决实际问题的能力以及独立从事科学技术研究、教学及开发应用的能力，所完成的学位论文应具有一定的创新性。
3.至少掌握一门外语，能熟练地阅读本学科领域的外文资料，具有一定的外语写作与表达能力。
4.具有健康的体魄、良好的心理素质。
二、研究方向
1.数据挖掘及粒计算
2.机器学习
3.云计算与大数据
4.虚拟现实
5.网络与信息安全
三、学习年限
学习年限一般为3年，第一年一般以课程教学为主，后两年以研究和论文工作为主。
四、培养方式与方法
硕士生的培养，采取以导师为主，导师与指导小组集体培养相结合的方式。
培养采用系统理论学习、进行科学研究、参加学术活动和社会实践活动相结合的方法。
硕士生的指导教师由学术水平较高，在研究工作中有一定成就的教授、副教授担任。
导师要教书育人，为人师表，全面关心研究生的成长，及时给予指导。
指导组应对研究生的培养质量全面负责，其主要职责是：
（1）参与制定本专业研究生培养方案及研究生个人培养计划；
（2）审核学位课程的命题及评分结果；（3）负责对研究生进行中期考核，对硕士学位论文质量和进展情况进行检查；（4）协助组织学位论文答辩。
五、课程设置
课程学习和实践环节实行学分制，总学分数不少于36学分。
课程具体设置参见课程设置表。
实践环节包括参加教学实践、社会实践和学术活动。
教学实践是硕士研究生的必修教学环节，一般在入学后的第三学期末前完成；教学实践的工作量不少于36学时或18个教学工作日，并完成作业批改任务和不少于4次的习题课。
社会实践主要包括软件项目开发等，至少参与1项导师或学院的软件开发项目；研究生须参加社会实践并提交社会实践总结报告，学院对其社会实践情况和总结报告进行检查及考评，不计学分。
学术活动包括听专家讲座和学术讨论，不少于10次，每1次必须登记，并填写《研究生参加学术报告会登记表》，学院检查记录情况。
六、中期考核
1.考核内容：
研究生中期考核要求认真填写《研究生中期考核登记表》，学院对研究生的政治思想、课程学习、科研和教学能力等各个培养环节进行全面、综合测评。
（1）政治思想品德、学习态度评定：
研究生对政治思想品德、学习态度认真自我总结，认真填写中期考核表。
（2）对课程成绩、完成学分情况进行审核。
（3）学位论文开题报告审核：
中期考核前，研究生的学位论文必须开题，并由各指导组统一组织学生做开题报告，一般安排在第三学期，须认真填写《研究生开题报告审核表》。
开题报告应包括研究背景知识和拟开展的研究工作两方面内容，并进行详细答辩。
开题报告主要考察学生对研究背景知识和相关研究领域的最新研究动态的了解，同时考察学生的文献综述能力，采用口头报告（10-15分钟）和书面报告结合形式。
开题第一次未通过，允许1-2月内再进行一次，仍未通过者，按学籍管理规定处理。
2.中期考核时间：
一般安排在第四学期的4、5月份进行。
3.考核程序：
以专业为单位组成考核小组。
考核小组由研究生导师、教研室主任、任课教师组成。
对研究生的政治思想品德和学习态度、课程成绩及所修学分情况、论文进展情况、科研和教学能力、学术道德等方面进行审核和评定。
学习成绩优良，达到考核内容要求的，进入硕士论文写作阶段；学习成绩较差，未达到考核内容要求的，不得申请硕士学位。
分管研究生的院长全面负责研究生中期考核工作，考核小组将考核意见及有关材料一并报送至研究生工作办公室，由学院召开党政联席会议审核通过。
在规定时间内未按时完成中期考核者，按考核不合格处理。
七、学位论文
学位论文工作是使研究生在科学研究方面受到全面的基本训练为目的，是培养研究生具有从事科学研究和综合运用所学知识分析问题、解决问题能力的主要环节。
在导师指导下，研究生应用不少于一年半的时间参加科学研究及撰写学位论文，不计学分。
硕士研究生一般应在第三学期内完成论文的选题工作，要求最迟于第四学期开学后的前两个月内提交学位论文计划，并做开题报告，经讨论认为选题合适且计划切实可行的，方能正式开展论文工作。
学位论文的基本要求遵照“河南师范大学授予硕士学位工作细则”的有关规定。
学位论文应包括：
摘要（中、外文）、目录、引言、主要内容（研究背景、理论推导、实验与计算、结果与讨论等）、参考文献、致谢、必要的附录和在校期间发表论文情况。
学位论文应做到具有创新性，概念准确，推理严密，语意通达，数据可靠，结构完整，达到硕士学位论文的要求。
论文按规定统一格式排版，具体见“河南师范大学研究生学位论文及其摘要编写格式的要求”。
八、学位授予
学位授予遵照“河南师范大学授予硕士学位工作细则”的有关规定。
指导教师和学院学位评定分委员会要在答辩前对相关材料认真审核，主要材料包括：
（1）成绩单；
（2）发表论文原件或刊用证明；（3）中期考核表；（4）参加教学实践和社会实践情况；（5）参加学术活动情况；（6）学位论文答辩前要求至少有一篇学术论文在核心期刊和本专业权威期刊或具有CN刊号的杂志上发表（见刊）或接受。
其中学术论文内容须符合研究生的专业方向，以河南师范大学计算机与信息工程学院为第一署名单位，学位申请者为独著、第一作者或除导师以外第一作者。
对不符合授予学位条件的研究生，根据情况可建议其延长学习时间。
九、其他说明
1.硕士研究生如果通过了毕业论文答辩，且论文答辩委员会建议授予学位，但取得的科研成果未达到学院要求的，学院学位评定分委员会可做出同意毕业、暂缓授予学位的决定，待科研成果达到要求后，再决定授予学位。
2.硕士研究生如果通过了毕业论文答辩，但论文答辩委员会因论文水平或其他原因不建议授予学位的，学院学位评定分委员会可做出是否同意先毕业的决定，硕士研究生可在半年至一年内重新答辩一次，论文答辩委员会对是否建议授予学位进行表决，通过者方授予学位。
若逾期未完成论文修改或重新答辩后仍不合格者，以后不再受理其学位申请。
3.未通过毕业论文答辩者，不能毕业也不能授予学位，硕士研究生可在半年至一年内重新答辩一次。
若逾期未完成论文修改或重新答辩后仍不合格者，以后不再受理其学位申请。
计算机科学与技术专业硕士研究生（学术型）课程设置表
课程
类别
课程
编号
课程名称
总学时
学分
开课学期及周学时
备注
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
Ⅴ
Ⅵ
学位课
公共课
11_000002
自然辩证法原理
18
1
1
8学分
11_000004
中国特色社会主义理论与实践研究
36
2
2
09_000003
英语
216
5
5
5
学科基础课
14_080101
算法设计与分析
54
3
3
至少修6
学分
14_080121
数理逻辑
54
3
3
14_080122
嵌入式系统设计
54
3
3
专业主干课
14_080104
软件开发方法学
54
3
3
至少修6
学分
14_080106
高级计算机网络
54
3
3
14_080119
计算机体系结构
54
3
3
选
修
课
方向通选课
14_080102
组合数学
54
3
3
至少修13
学分
14_080105
数据挖掘
54
3
3
14_080103
面向对象分析与设计
54
3
3
14_080115
多媒体技术
54
3
3
14_080110
形式语言与自动机理论
36
2
2
14_080109
高级数据库系统
54
3
3
14_080123
微处理器设计
36
2
2
14_080124
专业英语
36
1
2
方向课
14_080108
粗糙集理论与方法
54
3
3
14_080113
高级人工智能
54
3
3
14_080111
机器学习
36
2
2
14_080107
模式识别
36
2
2
14_080118
并行算法
36
2
2
14_080117
高级操作系统
36
2
2
14_080114
虚拟现实及应用
54
3
3
14_080116
计算机视觉
36
2
2
14_080125
网络科学
36
2
2
14_080112
网络与信息安全
36
2
2
必修实践环节
09_089001
教学实践
2
√
3学分
社会实践
√
14_080126
学术活动
1
补修课
同等学历或跨专业录取的专业学位硕士研究生，应补修2-3门本学科本科主干课程并通过考试，但不计学分。
注：
√表示开课学期。
主要课程介绍
课程编号：
14_080101课程名称：
算法设计与分析
总学时：
54学分：
3
开设单位：
计算机与信息工程学院开课学期：
教学要求：
算法研究是计算机科学的重要领域。
我们所熟悉的、与算法有关的公式：
程序＝算法＋数据结构，说明算法的研究不仅仅是数学问题，也和数据结构密切相关，只有通过实践才能掌握算法的实质。
根据以上观点，在学习算法设计与分析时要求：
掌握算法设计与分析的基本方法；理解和掌握算法的基本思想、设计模型和复杂度分析的方法；进行必要的算法实现，通过上机掌握算法的实质；基本理解计算机复杂度理论的思想。
教学内容：
1．算法设计与分析引言；2．动态规划；3．优先策略；4．分治策略；5．线形规划的分解原理；6．整数规划；7．并行计算；8．NP完备策略。
教材及主要参考书目：
1.郑宗汉，算法设计与分析，清华大学出版社，2005；
2.（美）莱维丁（Levitin,A.）著，潘彦译，算法设计与分析基础，清华大学出版社，2004。
预修课程：
程序设计语言，高等数学
课程编号：
14_080102课程名称：
组合数学
课时总数：
54学分：
3
开课单位：
计算机与信息工程学院开课学期：
教学要求：
组合数学研究的问题源远流长，可追溯到欧拉等著名数学家。
组合数学是一门研究离散对象的科学，随着计算机科学的日益发展，组合数学的重要性也日渐凸显，因为计算机科学的核心内容是使用算法处理离散数据。
因此组合数学已成为最活跃的一个数学分支，对计算机的科学研究有重要作用。
组合数学主要研究是满足一定规则的组合模型的存在、计数、构造和最优化等方面的问题。
通过《组合数学》的学习和研究，要求研究生掌握组合数学的基本理论和基本方法，且能运用组合数学的理论和方法分析解决实际问题，为算法设计与分析奠定理论基础。
教学内容：
1．排列与组合；2．母函数与递推关系；3．容斥原理与鸽巢原理；4．贝恩塞特（Burnside）引理与波利亚（Pólya）定理；5．区组设计与编码；6．组合算法与复杂性分析。
教材及主要参考书目：
1.卢开澄等，组合数学（第3、4版），清华大学出版社；
2.屈婉玲，组合数学，北京大学出版社，1989；
3.左孝凌等，离散数学，上海科学技术文献出版社，1982。
预修课程：
高等数学，离散数学
课程编号：
14_080103课程名称：
面向对象分析与设计
总学时：
54学分：
3
开课单位：
计算机与信息工程学院开课学期：
II
教学要求：
通过《面向对象分析与设计》的学习，使学生掌握面向对象的软件开发所使用的过程和技术，学会使用面向对象的技术编写计算机程序。
使学生知道如何设计健壮和易于维护的软件系统，掌握对象描述语言UML，如何使用UML描述分析和设计模型，学会如何把设计转换成代码。
教学内容：
1.设置场景包括对象的概念、继承、类型系统、软件开发的方法学等内容；2.理解问题包括收集需求、分析问题等内容；3.设计解决方案包括设计系统体系结构、选择技术、设计子系统、可重用的设计模式、指定类的接口、不间断的测试等内容；4.实例讲解。
教材及主要参考书目：
1.姚书珍，李虎．UML和模式应用，机械工业出版社，2002；
2.I.Jacobson,G.Booch,J.Rumbaug著，周伯生等译统一软件开发过程，机械工业出版社，2002。
预修课程：
软件工程、C＋＋或JAVA
课程编号：
14_080104课程名称：
软件开发方法学
总学时：
54学分：
3
开课单位：
计算机与信息工程学院开课学期：
I
教学要求：
学习和掌握面向对象软件工程方法学，能够保证学生适应未来IT企业的各种挑战。
通过解析软件工程中的原理及其在实际中的应用，以指导本专业学生灵活运用该理论、技术和方法，解决实际项目开发中的各种问题。
要求研究生掌握软件开发的基本理论和基本方法，且能运用软件开发方法学分析解决实际问题。
教学内容：
本课程内容包括：
可视化建模与UML，需求获取，面向对象分析，面向对象设计，面向对象实现，面向对象测试，项目组织和沟通，项目管理基础。
教材及主要参考书目：
1.布吕格，迪图瓦，面向对象软件工程:
使用UML、模式与Java（第三版），清华大学出版社，2011；
2.贲可荣等，软件工程：
基于项目的面向对象研究方法，机械工业出版社，2009。
预修课程：
软件工程，程序设计基础
课程编号：
14）080105课程名称：
数据挖掘
总学时：
54学分：
3
开课单位：
计算机与信息工程学院开课学期：
II
教学要求：
数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，对海量数据进行深入分析，从中发现潜在的、有价值的信息。
数据挖掘可帮助人们更有效地分析和理解数据，挖掘数据背后隐藏知识，从而做出正确决策。
因此，数据挖掘的研究和应用已成为数据库研究、开发最活跃的分支之一。
数据挖掘主要研究如何通过构建算法模型获取知识，从而做出决策的问题。
通过《数据挖掘》的学习和研究，要求研究生掌握数据挖掘的基本理论和基本方法，且能运用数据挖掘的理论和方法分析解决实际问题，为算法设计与分析奠定理论基础。
教学内容：
1．数据预处理；2．数据仓库与联机分析处理；3．挖掘频繁模式、关联和相关性；4．分类；5．聚类；6．利群点检测。
教材及主要参考书目：
1.JiaweiHan&MichelineKamber著，数据挖掘–概念与技术，机械工业出版社，2001；
2.武森、高学东、（德）巴斯蒂安编著，数据仓库与数据挖掘，冶金工业出版社，2003；
3.InmonW.H著，数据仓库，机械工业出版社，2001；
4.朱明著，数据挖掘（第二版），中国科学技术大学出版社，2008；
5.王珊等著，数据仓库技术与联机分析处理，科学出版社，1999。
预修课程：
数据库，计算机网络，离散数学
课程编号：
14_080106课程名称：
高级计算机网络
总学时：
54学分：
3
开课单位：
计算机与信息工程学院开课学期：
II
教学要求：
使学生深入了解计算机网络体系结构，熟悉主要的网络协议和网络技术，学会基本的网络协议设计和分析的方法，了解网络的发展和趋势，着重讨论计算机前沿研究领域的重要协议和关键算法。
教学内容：
以TCP/IP协议栈为例，学习计算机网络的体系结构、网络基本模型，网络各层协议及园区网集成应用技术。
了解计算机网络前沿研究领域的重要协议和关键算法，内容涉及多协议标记交换、多播、宽带网络性能分析、网络管理、网络安全、千兆位以太网、无线网络技术、移动计算等内容。
教材及主要参考书目：
1.史忠植，高级计算机网络，电子工业出版社，2002；
2.谢希仁，计算机网络（第五版），电子工业出版社，2006。
预修课程：
计算机网络基础
课程编号：
14_080107课程名称：
模式识别
总学时：
36学分：
2
开设单位：
计算机与信息工程学院开课学期：
II
教学要求：
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。
是研究用计算机自动识别事物的一门科学，其目的是用机器完成类似于人类智能通过视觉、听觉等感官去识别外界环境的事物。
通过本课程的学习，使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，有效地运用所学模式识别知识和方法解决实际问题，了解其发展前景。
教学内容：
1．贝叶斯决策理论2．概率密度函数的估计3．线性和非线性判别函数4．近邻法则5．特征提取和选择6．聚类分析7．人工神经网络8．模糊模式识别方法
教材及主要参考书目：
1.张学工，模式识别（第三版），清华大学出版社，2010；
2.[美]西奥多里蒂斯（SergiosTheodoridis）著，李晶皎 等译，模式识别（第4版），电子工业出版社，2010。
预修课程：
离散数学，模糊数学，计算机语言
课程编号：
14_080108课程名称：
粗糙集理论与方法
总学时：
54学分：
3
开设单位：
计算机与信息工程学院开课学期：
教学要求：
粗糙集理论作为一种处理不精确、不一致、不完整等各种不完备的信息有效的工具，一方面得益于他的数学基础成熟、不需要先验知识；另一方面在于它的易用性。
由于粗糙集理论创建的目的和研究的出发点就是直接对数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律，因此是一种天然的数据挖掘或者知识发现方法，它与基于概率论的数据挖掘方法、基于模糊理论的数据挖掘方法和基于证据理论的数据挖掘方法等其他处理不确定性问题理论的方法相比较，最显著的区别是它不需要提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验知识，而且与处理其他不确定性问题的理论有很强的互补性。
通过《粗糙集理论与方法》的学习和研究，要求研究生掌握粗糙集的基本理论和基本方法，且能运用粗糙集的理论和方法分析解决实际的问题，为数据挖掘、知识发现奠定理论基础。
教学内容：
知识；不精确范畴，近似与粗糙集；知识约简；知识库的依赖性；知识表达系统；决策表；知识推理；决策；数据分析；相异性分析；开关电路；机器学习等。
教材及主要参考书目：
1.ZdzislawPawlak,Roughsetstheoreticalaspectsofreasoningaboutdata,Kluweracademicpublishers,1991；
2.张文修等，粗糙集理论与方法，科学出版社，2001；
3.刘清，rough集及Rough推论，科学出版社，2001；
4.王国胤,Rough集理论与知识获取，西安交通大学出版社，2001。
预修课程：
离散数学，数据库理论，概率论等
课程编号：
14_080109课程名称：
高级数据库系统
总学时：
54学分：
3
开设单位：
计算机与信息工程学院开课学期：
II
教学要求：
通过本课程的学习，使学生掌握高级数据库——多媒体数据库的基本原理，掌握多媒体数据库应用系统的设计方法，如文本、音频、图像和视频查询等方法，了解高级数据库技术的发展动向。
教学内容：
1.多媒体、多媒体技术及多媒体数据库等基本概念和基本知识；2.文本处理与信息检索基本概念和模型；3.音频索引与检索方法和技术；4.图像索引与检索方法和技术；5.视频索引、检索与结构化方法。
教材及主要参考书目：
1.马修军编著，多媒体数据库与内容检索，北京大学出版社，2007；
2.王意杰，面向对象的数据库技术，电子工业出版社，2003；
3.李逸波，多媒体数据库技术，机械工业出版社，2004。
预修课程：
数据结构，操作系统，离散数学，数据库系统概论，多媒体技术
课程编号：
14_080110课程名称：
形式语言与自动机理论
总课时：
36学分：
2
开课单位：
计算机与信息工程学院开课时间：
II
教学要求：
形式语言与自动机理论是计算机科学理论的重要基础。
主要介绍乔姆斯基文法体系的四类文法以及它们与有限自动机、下推自动机、线性界限自动机和图灵机之间的关系。
此外，对语言的各种运算和封闭性质、判定问题及不可判定性以及确定的上下文无关语言与LR-文法也要求掌握，并进一步研究一些文法和自动机在文本编辑、编译程序、标注语言以及逻辑电路和时序电路设计中的应用。
教学内容：
语言及其表示；正规表达式、正规文法与有限自动机；上下文无关文法与下推自动机；图灵机；乔姆斯基文法体系；语言的运算与封闭性质；判定问题与不可判定性；确定的上下文无关语言和LR-文法。
教材及参考书目：
1.吴哲辉吴振寰．形式语言与自动机理论，机械工业出版社，2007；
2.蒋宗礼，姜守旭．形式语言与自动机理论（第二版），清华大学出版社，2007。
预修课程：
离散数学，编译原理
课程编号：
14_080111课程名称：
机器学习
总课时：
36学分：
2
开课单位：
计算机与信息工程学院开课时间：
教学要求：
机器学习所关注的问题是计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。
近年来机器学习已在许多领域得到成功的应用。
通过本课程的学习使学生掌握常用的机器学习算法，并能利用所学的算法自己设计一个学习系统。
教学内容：
感念学习和一般到特殊序；决策树学习；人工神经网络；评估假设；贝叶斯学习；计算学习理论；基于实例的学习；遗传算法；学习规则集合；分析学习；增强学习。
教材及主要参考书目：
1.TomM.Mitchell著，曾华军、张银奎等译，机器学习，机械工业出版社，2003。
2.李航，统计学习方法，清华大学出版社，2012。
预修课程：
人工智能原理
课程编号：
14_080112课程名称：
网络与信息安全
总学时：
36学分：
2
开课单位：
计算机与信息工程学院开课学期：
教学要求：
随着计算机网络的普及与信息经济的迅猛发展，人们对网络与信息安全问题日益关注。
通过对本课程的学习，学生可以了解和掌握网络与信息安全的基本原理、技术及最新的研究成果，并具有基本的实践能力，同时培养学生的抽象逻辑思维能力和软件开发能力，为今后的科研和实际工作打下良好基础。
教学内容：
经典密码、对称密码、非对称密码、密钥管理技术；散列算法（Hash）、数字签名、身份鉴别和访问控制；电子邮件的安
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