模式识别与智能系统南京理工大学研究生院.docx
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模式识别与智能系统南京理工大学研究生院
南京理工大学
研究生培养方案
计
算
机
学
院
分册
南京理工大学研究生院
二〇一四年九月
目录
1、博士研究生培养方案
模式识别与智能系统2
计算机科学与技术7
软件工程12
2、学术型硕士研究生培养方案
模式识别与智能系统18
计算机科学与技术21
生物医学工程24
软件工程27
3、全日制专业学位硕士研究生培养方案
计算机技术31
软件工程34
生物医学工程37
4、来华留学生培养方案
DoctoralPrograminComputerScienceandTechnology41
MasterPrograminComputerScienceandTechnology43
博士
研究生培养方案
模式识别与智能系统
PatternRecognition&IntelligentSystem
（学科代码：
081104）
一、学科简介
本学科始于1979年创办的计算机系，1993年经国务院批准，获博士学位授予权，2001年获批国家级重点学科；拥有一级学科博士后流动站，教育部“高维信息智能感知与系统”重点实验室及江苏省“社会安全图像与视频理解” 重点实验室，教育部创新引智基地，及江苏省社会公共安全协同创新中心。
本学科师资力量雄厚，主要从事模式识别、计算机视觉与图像分析、智能机器人、智能科学与技术的理论与应用研究，承担了一批以国家973计划、863计划为代表的高层次项目，科研成果达到国内领先国际先进水平，2009年曾获国家自然科学二等奖，先后获得省部级科技进步一等奖4项。
二、培养目标
培养的博士研究生在模式识别以及人工智能等方面掌握坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识，具有独立从事模式识别理论、智能机器人技术、图像分析与机器视觉等科学理论研究和解决实际问题的能力，具有组织科学研究、技术开发与专业教学的能力，熟悉本学科最新研究成果和发展动态，能够熟练运用一门外语进行学术写作和交流，具有终身学习的能力，并具有强烈的科学探索与创新精神、高度的社会责任感、德才兼备的模式识别与智能系统学科的高级专门人才。
三、研究方向
1．模式识别理论与应用
2．图像分析与机器视觉
3．智能机器人技术
4．机器学习与数据挖掘
5．医学影像分析
6．遥感信息处理
7．生物信息计算
四、学制和学分
全日制博士研究生学制实行以4年制为主的弹性学制，总学分≧18学分。
直接攻博生和硕博连读生学制一般为5～6年，优秀者可提前毕业，理工科总学分≧42学分，其它学科总学分≧44，必修不少于2学分全英语专业课。
博士生最长学习年限不超过8年。
五、课程设置
表一、博士研究生课程设置
课程
类别
课程编号
课程名称
学分
开课
时间
考核
方式
备注
必
修
课
程
政治理论
B123A001
中国马克思主义与当代
2
秋
考试
必修
外语
B114A009
高级英语学术写作
2
秋
考试
S114C023-26
二外（日、德、法、俄）语
2
春
考试
限选1门
学科
基础
B106B001
多尺度几何分析与稀疏表示
3
秋
考查
至少
选2门
B113A008
矩阵分析与计算II
3
秋
考试
S113A006
近世代数
3
春
考试
S113C048
微分流形
2
春
考试
B106C006
机器学习（II）
2
秋
考查
任选
选
修
课
程
专业选修
B106C008
模式识别理论
2
春
考试
任选
B106C004
高维信号处理
2
秋
考查
B106C001
高级自主移动机器人
2
春
考查
B106C010
图像分析与图像理解
2
秋
考查
专题研究
B106Z002
海量数据分析
2
春
考查
选2门
B106Z006
遥感信息处理新技术
2
秋
考查
B106Z001
智能科学技术前沿
2
春
考查
必修环节
B2440001
学科前沿学术报告
1
必修
B2440002
学术交流与学术报告
1
注：
1．学科加修课：
凡跨一级学科录取的博士生和未取得硕士学位的博士生（非直接攻博生），必须在导师指导下，选择2～3门本学科硕士生的核心课程作为加修课，并列入培养计划，计成绩，不计学分；
2．博士生可以根据个人能力、兴趣、需要选学其它课程;
3．学科前沿学术报告：
要求博士生毕业前必须公开做1次学术前沿报告，通过者，方可取得1学分；学术交流与学术报告：
要求博士生毕业前必须参加8次及以上的学术报告，且必须参加1次国际会议。
表二、直接攻博生、硕博连读生课程设置
课程
类别
课程
编号
课程名称
学分
开课
时间
考核方式
备注
必
修
课
程
政治理论
S123A004
自然辩证法概论
1
秋
考试
必修
S123A003
中国特色社会主义理论与实践研究
2
秋
考试
B123A001
中国马克思主义与当代
2
秋
考试
外语
B114A006-8
硕博英（俄、日）语I
4
秋
考试
限选1门
B114A009
高级英语学术写作
2
秋
考试
必修
S114C023-26
二外（日、德、法、俄）语
2
春
考试
限选1门
学科
基础
S113B032
应用统计
2
秋
考试
至少
选3门
至少选17学分
S113A003
泛函分析
3
秋
考试
S106B004
模式识别技术
2
春
考试
B106B001
多尺度几何分析与稀疏表示
3
秋
考查
S113A011
随机数学
3
春
考试
B113A008
矩阵分析与计算II
3
秋
考试
S113A006
近世代数
3
春
考试
S106C026
最优化理论与技术
2
秋
考查
任选
S106C014
图像特征计算与表示
2
秋
考查
S106B001
计算机视觉与图像理解
2
春
考查
S106B006
人工智能原理与方法
2
秋
考查
S106C012
神经计算
2
秋
考查
S106C006
MachineLearning
2
秋
考查
至多
选1门
S106C010
机器学习（I）
2
秋
考查
选
修
课
程
选
修
课
程
专业选修
S106C004
FundamentalsofImageAnalysis
2
秋
考查
至多
选1门
至少
选
2门
S106C027
图像分析基础
2
秋
考查
S106C029
生物信息学
2
秋
考查
至多
选1门
S106C001
Bioinformatics
2
秋
考试
S106C008
机器人自主导航与环境建模
2
春
考查
任选
S106C004
高维信号处理
2
春
考查
S106C011
科学计算可视化
2
秋
考查
B106C004
高级自主移动机器人
2
秋
考查
公共实验
S106C028
网络工程
1
春
考查
选1门
S104C057
电类综合实验
1
春
考查
专题研究
B106Z002
海量数据分析
2
春
考查
选2门
B106Z006
遥感信息处理新技术
2
秋
考查
B106Z001
智能科学技术前沿
2
春
考查
必修环节
B2440001
学科前沿学术报告
1
必修
B2440002
学术交流与学术报告
1
注：
1.直接攻博生、硕博连读生课程应硕博贯通设置，理工科类要求完成课程总学分不少于42学分其它门类要求完成课程总学分不少于44学分；
2.直接攻博生、硕博连读生可以根据个人能力、兴趣、需要选学其它课程;
3.学科前沿学术报告：
要求博士生毕业前必须公开做1次学术前沿报告，通过者，方可取得1学分；学术交流与学术报告：
要求博士生毕业前必须参加8次及以上的学术报告，且必须参加1次国际会议。
六、资格考试
为确保博士研究生培养质量，完善质量控制机制，增强和提高研究生的竞争意识和创新能力，学校对硕博连读生实行转入博士资格考试制度，以期全面考核素质和能力，实现优胜劣汰。
考核内容包括从事本学科研究所需的基本理论知识、专业知识、相关学科知识以及分析问题、解决问题的能力。
可以进行综合知识考试或指定若干门核心课程的考试。
考试方式可以为笔试或口试、笔试相结合。
各学科应成立博士生考试资格委员会，考试委员会由本学科和相关学科5名专家组成。
考试委员会主席由教授（或相当职称的专家）担任。
导师可以参加，但不能担任主席。
每年在3月份举行博士资格考核。
考核办法详见《南京理工大学关于硕博连读生资格考核规定》，凡未通过资格考核者，一律不准进行博士学位论文的开题报告。
根据考核结果进行分流，或进入博士学位论文期，或退回攻读硕士学位，或终止硕士生学业。
每名直接攻博生和硕博连读生为通过博士生资格考试而参加的考核次数不超过2次。
七、科研能力与水平
1．科学研究
博士研究生应参加具有较高水平的科学研究，可以是基础研究、高新技术、高水平技术项目研究等，从而在实践中培养其独立从事科学研究工作和组织科学研究活动的能力。
鼓励博士研究生选择具有一定风险性的学科前沿领域研究课题或对国家经济建设、科技进步和社会发展等具有重要意义的研究课题，鼓励交叉学科选题，突出学位论文的创新性和先进性。
2．发表论文
博士研究生在校学习期间应发表一定数量与学位论文有关的学术论文，表明其达到的学术水平，符合《南京理工大学关于研究生发表学术论文要求的规定》。
八、开题报告
大量阅读有关文献是做好选题和论文工作的基础。
本学科规定阅读文献不少于80篇，其中外文文献不少于总数的1/3，由博士生导师对博士研究生阅读文献情况进行检查。
开题报告应包括论文选题依据（包括论文选题的意义、国内外研究现状分析等），论文研究方案（包括研究目标、研究内容和拟解决的关键问题、拟采取的研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析、可能的创新之处等），预期达到的目标、预期的研究成果，论文详细工作进度安排和主要参考文献等。
开题报告应按统一格式书写装订，由学院存档备查。
开题报告要求在本学科范围内公开举行报告会，报告会由导师组成员、相关学科专家和学位评定分委员会委员组成。
报告会对开题进行严格评审，提出具体的评价和修改意见，未通过者限期重新开题，由原报告会成员重新评审。
开题通过者，若学位论文课题有重大变动，应重新作开题报告。
其它相关要求详见《南京理工大学研究生学位论文选题、开题及撰写的规定》。
九、学位论文
学位论文在导师或导师组指导下由博士研究生独立完成。
学位论文是博士研究生在某个具体的研究领域进行系统的深入的研究工作总结，是衡量博士研究生培养质量和学术水平的重要标志，是对博士研究生进行本学科科学研究或承担专门技术工作的全面训练，是培养博士研究生创新能力，综合运用所学知识发现问题、分析问题和解决问题的主要环节。
学位论文是一篇系统完整的论文，有较强的理论意义和使用价值，应表明作者已经掌握了坚实宽广的本学科基础理论和系统深入的专门知识，具有独立从事科学研究工作能力，在信息学或相关技术上做出创造性成果。
学位论文要求详见《南京理工大学研究生学位论文选题、开题及撰写的规定》及《南京理工大学博士、硕士学位论文撰写格式》。
计算机科学与技术
ComputerScienceandTechnology
（学科代码：
0812）
一、学科简介
本学科始于1979年创办的计算机系，分别于1986年、1996年获批计算机应用技术硕士点和博士点，2010年获批一级学科博士点，是江苏省重点建设学科。
拥有一级学科博士后流动站，教育部“高维信息智能感知与系统”重点实验室及江苏省“社会安全图像与视频理解” 重点实验室，教育部创新引智基地，及江苏省社会公共安全协同创新中心。
研究方向包括高效能计算与服务、社会媒体数据挖掘、智能机器人与系统、可信计算与信息安全、计算机视觉与图像分析等，研究内容注重基础理论与应用技术研究相结合。
本学科师资力量雄厚，承担多项973计划、863计划、国家自然科学基金重大研究计划等项目。
二、培养目标
培养的博士研究生在计算机科学与技术领域掌握坚实宽广的基础理论及系统深入的专业知识，能运用计算机科学与技术学科的理论、方法、技术和工具开展该领域高水平基础研究和应用基础研究，并在高效能计算与服务、可信计算与信息安全、大数据分析和计算机视觉与图像分析等相关领域开展理论和应用研究，具有组织科学研究、技术开发与专业教学的能力，并能够熟练运用一门外语熟悉本学科的最新研究成果和发展动态、进行学术写作和交流，具有终身学习的能力，并具有强烈的科学探索与创新精神、高度的社会责任感、德才兼备的计算机科学与技术学科的高级专门人才。
三、研究方向
1．高效能计算与服务
2．普适计算与移动计算
3．可信计算与信息安全
4．社会媒体数据挖掘
5．大数据分析
6．未来网络
7．计算机视觉与图像分析
8．智能机器人与智能系统
四、学制和学分
全日制博士研究生学制实行以4年制为主的弹性学制，总学分≥18学分。
直接攻博生和硕博连读生学制一般为5～6年，优秀者可提前毕业，理工科总学分≥42学分，其它学科总学分≥44，必修不少于2学分全英语专业课。
博士生最长学习年限不超过8年。
五、课程设置
表一、博士研究生课程设置
课程
类别
课程编号
课程名称
学分
开课
时间
考核
方式
备注
必
修
课
程
政治理论
B123A001
中国马克思主义与当代
2
秋
考试
必修
外语
B114A009
高级英语学术写作
2
秋
考试
S114C023-26
二外（日、德、法、俄）语
2
春
考试
选1门
学科
基础
B113A008
矩阵分析与计算II
3
秋
考试
至少
选2门
S113A006
近世代数
3
春
考试
B106B004
计算理论与计算智能
2
春
考查
B106B001
多尺度几何分析与稀疏表示
3
秋
考查
B106B002
AdvancedSystemSoftwareTheoryandTechnologies
2
春
考查
至多
选1门
B106B003
高级系统软件理论与技术
2
春
考查
选
修
课
程
专业选修
B106C006
机器学习（II）
2
秋
考查
任选
B106C007
高级软件测试理论与技术
2
秋
考查
B106C008
模式识别理论
2
春
考试
B106C002
ServicesComputingandBusinessProcessManagement（II）
2
春
考查
B106C005
大数据分析
2
秋
考查
B106C004
高维信号处理
2
秋
考查
B106C009
下一代网络技术
2
春
考试
专题研究
B106Z005
信息安全技术前沿
2
春
考查
选2门
B106Z002
海量数据分析
2
春
考查
B106Z004
可信软件进展
2
秋
考查
必修环节
B2440001
学科前沿学术报告
1
必修
B2440002
学术交流与学术报告
1
注：
1．学科加修课：
凡跨一级学科录取的博士生和未取得硕士学位的博士生（非直接攻博生），必须在导师指导下，选择2～3门本学科硕士生的核心课程作为加修课，并列入培养计划，计成绩，不计学分；
2．博士生可以根据个人能力、兴趣、需要选学其它课程;
3．学科前沿学术报告：
要求博士生毕业前必须公开做1次学术前沿报告，通过者，方可取得1学分；学术交流与学术报告：
要求博士生毕业前必须参加8次及以上的学术报告，且必须参加1次国际会议。
表二、直接攻博生、硕博连读生课程设置
课程
类别
课程编号
课程名称
学分
开课
时间
考核
方式
备注
必
修
课
程
政治理论
S123A004
自然辩证法概论
1
秋
考试
必修
S123A003
中国特色社会主义理论与实践研究
2
秋
考试
B123A001
中国马克思主义与当代
2
秋
考试
外语
B114A006-8
硕博英（俄、日）语I
4
秋
考试
限选1门
B114A009
高级英语学术写作
2
秋
考试
必修
S114C023-26
二外（日、德、法、俄）语
2
春
考试
限选1门
学科基础
S113A006
近世代数
3
春
考试
至少
选2门
至少选17学分
S113A003
泛函分析
3
秋
考试
S106C022
形式语言与自动机
2
秋
考试
B106B004
计算理论与计算智能
2
春
考查
S106C015
软件结构设计与模式分析
2
秋
考查
任选
S106B007
程序设计形式语义学
2
秋
考试
至多
选1门
S106B005
TheFormalSemanticsofProgram
2
秋
考试
S106C007
TrustedComputingTechnologies
2
春
考查
任选
S106B001
计算机视觉与图像理解
2
春
考查
B106B001
多尺度几何分析与稀疏表示
3
秋
考查
S106B002
DistributedSystem
2
春
考查
至多
选1门
S106B008
分布式系统
2
春
考查
S106C006
MachineLearning
2
秋
考查
至多
选1门
S106C010
机器学习（I）
2
秋
考查
B106B002
AdvancedSystemSoftwareTheoryandTechnologies
2
春
考查
至多
选1门
B106B003
高级系统软件理论与技术
2
春
考查
选
修
课
程
选
修
课
程
专业
选修
B106C004
高维信号处理
2
秋
考查
至少
选2门
B106C005
大数据分析
2
秋
考查
S106C005
ServicesComputingandBusinessProcessManagement（I）
2
春
考查
B106C009
下一代网络技术
2
春
考试
S106C023
移动云计算技术
2
秋
考查
B106C008
模式识别理论
2
春
考试
公共实验
S106C028
网络工程
1
春
考查
选1门
S104C057
电类综合实验
1
春
考查
专题研究
B106Z004
可信软件进展
2
秋
考查
选2门
B106Z005
信息安全技术前沿
2
春
考查
B106Z002
海量数据分析
2
春
考查
必修环节
B2440001
学科前沿学术报告
1
必修
B2440002
学术交流与学术报告
1
注：
1.直接攻博生、硕博连读生课程应硕博贯通设置，理工科类要求完成课程总学分不少于42学分其它门类要求完成课程总学分不少于44学分；
2.直接攻博生、硕博连读生可以根据个人能力、兴趣、需要选学其它课程;
3.学科前沿学术报告：
要求博士生毕业前必须公开做1次学术前沿报告，通过者，方可取得1学分；学术交流与学术报告：
要求博士生毕业前必须参加8次及以上的学术报告，且必须参加1次国际会议。
六、资格考试
为促进直接攻博生和硕博连读生的学术训练更加系统和扎实，确保博士研究生的论文工作具有坚实宽广的基础理论支撑，实行“博士资格考试制度”，每年在3月份举行博士资格考核。
考核内容包括从事本学科研究所需的基本理论知识、专业知识、相关学科知识以及分析问题、解决问题的能力。
可以进行综合知识考试或指定若干门核心课程的考试。
考试方式可以为笔试或口试、笔试相结合。
各学科应成立博士生考试资格委员会，考试委员会由本学科和相关学科5名专家组成。
考试委员会主席由教授（或相当职称的专家）担任。
导师可以参加，但不能担任主席。
每名直接攻博生和硕博连读生为通过博士生资格考试而参加的考试次数不超过2次。
七、科研能力与水平
1．具有严谨求实的科学态度和作风，具有创新求实精神和良好的科研道德，具备独立从事本学科的科学研究能力。
2．具有坚实、宽广的基础理论和系统、深入的专门知识。
3．在本学科或专业领域内做出创造性的成果。
4．具有独立从事科学研究工作和组织科学研究活动的的能力。
5．博士研究生在校学习期间应发表一定数量与学位论文有关的学术论文，表明其达到的学术水平，符合《南京理工大学关于研究生发表学术论文要求的规定》。
八、开题报告
大量阅读有关文献是做好选题和论文工作的基础。
本学科规定阅读的主要参考文献不少于80篇，其中外文文献不少于总数的1/3，由博士生导师对博士研究生阅读文献情况进行检查。
开题报告字数应不少于1万字；开题报告应包括论文选题依据（包括论文选题的意义、国内外研究现状分析等），论文研究方案（包括研究目标、研究内容和拟解决的关键问题、拟采取的研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析、可能的创新之处等），预期达到的目标、预期的研究成果，论文详细工作进度安排和主要参考文献等。
开题报告应按统一格式书写装订，由学院存档备查。
开题报告要求在本学科范围内公开举行报告会，报告会由导师组成员、相关学科专家和学位评定分委员会委员组成。
报告会对开题进行严格评审，提出具体的评价和修改意见，未通过者限期重新开题，由原报告会成员重新评审。
开题通过者，若学位论文课题有重大变动，应重新作开题报告。
其它相关要求详见《南京理工大学研究生学位论文选题、开题及撰写的规定》。
九、学位论文
学位论文在导师或导师组指导下由博士研究生独立完成。
学位论文是博士研究生在某个具体的研究领域进行系统的深入的研究工作总结，是衡量博士研究生培养质量和学术水平的重要标志，是对博士研究生进行本学科科学研究或承担专门技术工作的全面训练，是培养博士研究生创新能力，综合运用所学知识发现问题、分析问题和解决问题的主要环节。
学位论文是一篇系统完整的论文，有较强的理论意义和使用价值，应表明作者已经掌握了坚实宽广的本学科基础理论和系统深入的专门知识，具有独立从事科学研究工作能力，在信息学或相关技术上做出创造性成果。
学位论文要求详见《南京理工大学研究生学位论文选题、开题及撰写的规定》及《南京理工大学博士、硕士学位论文撰写格式》。
软件工程
SoftwareEngineering
（学科代码：
083500）
一、学
升级会员 