计算机技术专业工程硕士研究生培养方案河南师范大学

1、计算机技术专业研究生（工程硕士）培养方案（085211）一、培养目标计算机技术领域重点研究如何扩展计算机系统的功能和发挥计算机系统在各学科、各类工程、人类生活和工作中的作用。计算机技术是信息社会中的核心技术，也是实现现代化的关键技术之一。计算机技术工程硕士的培养目标是面向国民经济信息化建设和发展的需要、面向企事业单位对计算机技术人才的需求，培养高层次实用型、复合型计算机技术和计算机工程管理人才。具体要求是：1、计算机技术工程硕士专业学位获得者应拥护党的基本路线和方针、政策；热爱祖国，遵纪守法，具有良好的职业道德和创业精神，具有科学严谨和求真务实的学习态度和工作作风，身心健康。2、计算机技术工程

2、硕士专业学位获得者应掌握计算机领域扎实的基础理论和宽广的专业知识；具有很强的工程实践能力，具备运用先进的工程化方法、技术和工具从事数据分析、软件设计、系统开发和维护等工作的能力，以及工程项目的组织与管理能力、团队协作能力、技术创新能力和市场开拓能力。3、掌握一门外语，具备良好的阅读、理解和撰写外语资料的能力和进行国际化交流的能力。二、学习方式及年限采用全日制学习方式，学习年限一般为2年。三、培养方式采用课程学习、校外专业实践和学位论文相结合的培养方式。课程设置厚基础理论、重实际应用、博前沿知识，着重突出专业实践类课程和工程实践类课程。校外专业实践是计算机技术工程硕士研究生培养中的重要环节，鼓励

3、研究生到企业实习，可采用集中实践与分段实践相结合的方式。工程硕士专业学位研究生的校外专业实践安排在第三学期，实践时间原则上不少于1学期。学位论文选题应来源于工程实际或具有明确的工程技术背景。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办法。既要使硕士生牢固掌握基础理论和专业知识，又要培养硕士生具有从事科学研究、高校教学工作的能力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。指导小组应对研究生的培养质量全面负责，其主

4、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。四、课程设置课程学习和实践教学实行学分制。课程设置参见课程设置表，总学分数不少于32学分，具体要求如下：1、公共课程（政治理论、外语等），要求修满4学分；2、基础理论类课程（数学类课程、专业基础课程），要求修满6学分；3、专业技术类课程，至少修满6学分；4、选修课程，至少修满10学分；5、校外专业实践，要求修满6学分。五、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

5、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：研究生要认真做思想小结，并认真填写好中期考核表的自我总结。（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，一般安排在第二学期。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

6、过者，按学籍管理规定处理。中期考核要审核开题报告登记表。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、任课教师参加。考核组负责对研究生进行全面考核。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，考核组将考核意见及有关材料送院办公室，由院召开学术委员会会议，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。六、学位论文论文选题应来源于工程实际或具有明确的计算机工程技术背景，可以是新技术、新工艺、新

7、设备、新材料、新产品的研制与开发。论文的内容可以是：工程设计与研究、技术研究或技术改造方案研究、工程软件或应用软件开发、工程管理等。论文应具备一定的技术要求和工作量，体现作者综合运用科学理论、方法和技术手段解决工程技术问题的能力，并有一定的理论基础，具有先进性、实用性。鼓励实行双导师制，其中一位导师来自培养单位，另一位导师来自企业的与本领域相关的专家。也可以根据学生的论文研究方向，成立指导小组。论文工作须在导师指导下独立完成。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

8、）、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，达到硕士学位论文要求，概念准确，推理严密，语意通达，数据可靠，结构完整。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”。七、论文评审与答辩1、论文评审应审核：论文作者综合运用科学理论、方法和技术手段解决工程技术问题的能力；论文工作的技术难度和工作量；其解决工程技术问题的新思想、新方法和新进展；其新工艺、新技术和新设计的先进性和实用性；其创造的经济效益和社会效益等方面。2、攻读全日制工程硕士研究生完成培养方案中规定的所有环节，获得培养方案规定的学分，成绩合格，方可申请论文答辩3、论

9、文除经导师写出详细的评阅意见外，还应有2位本领域或相近领域的专家评阅。答辩委员会应由35位与本领域相关的专家组成。八、学位授予修满规定学分，并通过论文答辩者，经学位授予单位学位评定委员会审核，授予工程硕士专业学位，同时获得硕士研究生毕业证书。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。指导教师和院学位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）参加学术活动情况；（4）参加社会实践活动情况；（5）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刊号的杂志上发表或接受。对不符合授予学位条件的研究生，根据情况

10、可建议其延长学习时间。计算机技术专业研究生（工程硕士）培养方案课程设置表课程类别课程编号5期时学学课周刑及丄丄旦丄必修袒学位严公共课语英3322332K2学科基础课4553r-*学数程工等高553n-rk艾、厶、一nE553n修分少学至6553-3一5533选修课掘挖据数5533-修分少学至115533一3322553I3n3322-n5533一332别识模3322-3322-n332n2n3322-n专践外实、网析云务联分、服物据聊业慧几傲务农智应图服633修分少学至6注：带*号的专业课必修课程编号：14_08010454开课单位：主要课程介绍课程名称：学分：计算机与信息工程学院开课学期：软

11、件开发方法学教学要求：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，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、模式与第三版），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

12、社，2009。预修课程：软件工程、程序设计基础课程编号：14_085701课程名称：高等工程数学总学时：54学分：开课单位：计算机与信息工程学院开课学期：教学要求：使学生深入了解矩阵理论、数理统计的相关理论、原理和方法，启发研究生的数学创新思维，拓宽工程数学知识。教学内容：内容主要包含两个方面：矩阵论与应用数理统计，其中矩阵理论包括：线性空间和线性变换，方阵的相似化简，矩阵分析及其应用，矩阵分解及其应用，矩阵的广义逆与直积；应用数理统计内容有：抽样分布与参数估计，假设检验，线性统计推断，实用多元统计分析等。教材及主要参考书目：1、姚仰新，高等工程数学，2007-2-1，华南理工大学出版社；2、

13、吴孟达，高等工程数学，2004-08-01，科学出版社；预修课程：线性代数、概率论课程编号：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：I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：程序二算法+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：1掌握算法设计与分析的基本方法；2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；3进行必要的算法实现，通过上机掌握算法的实质；4基本理解计算机复杂度理论的思想。教学内容：1

14、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(.)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：程序设计基础、高等数学课程编号：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：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

15、：以协议栈为例，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：教学内容：该课程分为三个部分，第一部分简要介绍虚拟现实的基本概念，研究内容和应用领域；第二部分介绍虚拟现实技术中的部分技术，如计算机立体显示技术，建模技术及建模技术基础，图像绘制技术，纹理贴图技术等；第三部分介绍虚拟现实技术的应用，如在通讯、建筑漫游仿真、仿真及在工业设计及军事仿真演习方面等诸多领域中的应用。教材及主要参考书目：

16、1、杨宝民、朱一宁，分布式虚拟现实技术及其应用，科学出版社，2000;2、汪成为、高文、王行仁灵境（虚拟现实）技术的理论、实现及应用，清华大学出版社，1996。预修课程：人工智能，计算机图形学课程编号：14_080105课程名称：数据挖掘总学时：36学分：2开课单位：计算机与信息工程学院开课学期：n教学要求：1学生应对数据库系统的基本概念、基本原理和关系数据库理论有较扎实的理解，应较熟悉关系数据库的原理和实施方法。2学生应具备数据结构和算法分析的基本知识。3能够结合实际问题进行数据仓库的结构设计工作，包括对多维数据模型的构造、事实表与维表的定义等。4教学中应结合实例对每种数据挖掘算法进行分析，

17、对算法复杂性进行研究。5教学中应分析本学科当前的研究现状，提出需解决的问题。教学内容：本课程全面系统地介绍了各种数据挖掘的基本概念、方法和算法。它由四部分构成：第一部分是前言，全面介绍了数据挖掘的背景信息、相关概念以及数据挖掘所使用的主要技术；第二部分是数据挖掘的核心算法，系统深入地描述了用于分类、聚类和关联规则的常用算法；第三部分是数据挖掘的高级课题，主要叙述了挖掘、空间数据挖掘、时序数据和序列数据挖掘；第四部分是附录，介绍了目前市场上流行的一些数据挖掘工具产品，包括产品名称、产品功能、供应商、产品所用技术、运行平台及产品状况。教材及主要参考书目：1、武森、高学东、（德）巴斯蒂安编著，数据仓

18、库与数据挖掘，冶金工业出版社2003；2、著，数据仓库，机械工业出版社，2001；3、&著，数据挖掘-概念与技术，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_085702课程名称：智慧商务与物联网技术总学时：36学分：2开课单位：计算机与信息工程学院开课学期：n教学要求：使学生深入了解智能商务和物联网技术的基本理论，熟悉主要的相关技术框架，学会基本的智能商务和物联网的核心智能技术。教学内容：主要包括物联网智能商务技术的理论及其相关

19、算法，从知识管理、知识表达、知识推理、智能计算、机器学习等方面，对物联网智能商务技术进行了详细介绍，以期为读者提供一个更为系统、综合的物联网智能商务技术体系。教材及主要参考书目：1、张文宇，李栋，物联网智能技术，中国铁道出版社，2012;2、邵兵家，电子商务概论，高等教育出版社，2012;3、覃征著，电子政务概论，清华大学出版社，2010;4、陈月波，电子商务实务，清华大学出版社，2010预修课程：高等数学、计算机网络基础课程编号：14_080109课程名称：高级数据库系统总学时：36学分：2开设单位：计算机与信息工程学院开课学期：n教学要求：通过本课程学习，使学生在原来基础上进一步学习数据库

20、相关理论，能够适应当前数据库技术的发展。教学内容：该课程主要分为面向对象数据库和多媒体数据库，第一部分讲述面向对象数据库的基本理论，国际标准，设计原理，实现技术，应用以及这一领域的最新进展；第二部分讲述了多媒体数据库所用的基本原理、方法、重要的算法介绍及部分系统的实际实现技巧。教材及主要参考书目：1、王意杰，面向对象的数据库技术，电子工业出版社，2003；2、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_080116课程名称：计算机视觉总学时：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：本

21、课程立足于介绍机器视觉的基本概念、原理、技术和方法，使学生能追踪最新发展而奠定基础。通过这门课程的学习，可以让学生系统掌握从低层的视觉信息处理、图像描述、模式识别到高层的图像理解和三维视觉等与机器视觉相关的基本概念和最新的技术发展趋势。教学内容：图像构成、二值图像分析、数字几何学、边缘检测、纹理分析、明暗分析、彩色感知、立体视觉、视觉系统标定、物体表示、二维运动分析、三维运动分析、物体识别等，另外还介绍机器视觉的硬件和软件技术以及一些具体应用实例。教材及主要参考书目：1.韩九强，机器视觉及应用，高等教育出版社，20092.贾云得，机器视觉，科学出版社，2000预修课程：计算机图形学、算法设计与

22、分析、计算机语言课程编号：14_085703课程名称：高级程序设计总学时：54学分：3开课单位：计算机与信息工程学院开课学期：U教学要求：通过本课程学习，使学生掌握语言的基础知识，掌握面向对象程序设计思想及其编程技术，初步掌握利用类库编写应用程序的方法（如程序输入输出及数据库访问等）。本课程还使学生掌握常用的开发工具与环境。掌握常用语句的编写方法，掌握数据库设计的基本原则，以及常用数据库对象的创建与应用。掌握使用开发应用程序所需要的基础知识和基本方法，并能使用和技术开发和维护小型的应用程序,使学生了解企业级应用的技术发展趋势，掌握当前主流开源式框架技术，如、等，并能利用这些技术开发完整的应用程

23、序。教学内容：语言基础；面向对象程序设计；语言基础类库；中的异常处理；程序输入输出；数据库编程接口；开发工具及集成开发环境；网页设计基础知识；语言；样式表；编程；基础；网站设计工具的使用；数据库基础知识；数据库设计；语言编程；数据库对象（视图、索引等）；数据库客户端工具使用；一个实例数据库服务器的安装与简单维护（用户与权限、后备与恢复等）；软件开发环境及服务器配置；程序设计；程序设计；应用访问数据库；和；使用控制应用程序；和的过滤器等。基本技术及应用框架；采用技术的应用开发。另外在项目实战方面，还包括数据库设计；项目开发相关文档编写及规范；了解常用版本控制工具的使用；实现一个系统完整的企业项目

24、开发案例。教材及主要参考书目：1、梁立新编著，应用开发，北京：电子工业出版社，2007；2、美.英文第4版.北京：机械工业出版社，2007；3、美著参考大全.鄢爱兰.鹿江春译.北京：清华大学出版社，2006预修课程：程序设计，数据库系统原理课程编号：14_080112课程名称：网络与信息安全总学时：54学分：3开课单位：计算机与信息工程学院开课学期：U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

25、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（）、数字签名、身份鉴别和访问控制；电子邮件的安全、的安全、的安全、扫描、攻击与入侵检测；防火墙技术、操作系统的安全、病毒教材及主要参考书目：1、,:,；2、杨明，胥光辉等译，密码编码学与网络安全：原理与实践（第二版），电子工业出版社，2001；3、著,C（2）；4、著，1预修课程：计算机网络、数据结构、操作系统课程编号：14_080107课程名称：模式识别总学时：36学分：2开课单位：计算机与信息工程学院开课学期：n教学要求：本课程是以图象处理技术为基础，研究计算机识别物体的机理。该课程的学习将为计

26、算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。本课程主要介绍模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别的具体应用、存在的问题和发展前景。教学内容：本课程全面系统地介绍了各种模式识别方法的基本概念、理论分析和求解算法。主要教学内容包括：（一）统计模式识别，（二）句法模式识别，（三）模糊模式识别；其中统计模式识别又分为：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择；句法模式识别又分为：（1）串文法的表达与分类；（2）句法识别；（3）文法推断。教材及主要参考书目：1.张学工编，模式识别，

27、清华大学出版社，2010年.2.边肇祺编，模式识别，清华大学出版社,1999年.3. 范九伦等编，模式识别导论，西安电子科技大学出版社,2012年.4. 黄德双编,神经网络模式识别系统理论,电子工业出版社,1996年.预修课程：高等数学、线性代数、编程课程编号：14_085704课程名称：云计算技术总学时：36学分：2开课单位：计算机与信息工程学院开课学期：n教学要求：本课程的教学目的是为了适应计算机应用技术专业硕士研究生培养目标的要求，使学生学习当前分布式计算和云计算技术的基本概念、发展趋势和前沿问题。课程的任务是向学生系统介绍几种重要而成熟的分布式系统模型和云架构，了解如何使用云计算和云存

28、储，使学生认识分布式系统和云架构在计算机应用中的作用，领会其基本思想和分析与解决问题的思路。教学内容：本课程介绍分布式与云计算的基本概念、发展趋势，并介绍两种重要的分布式系统模型和若干典型的云计算架构。通过基础理论的讲授和文献的阅读，分析该领域的问题及解决方法。介绍分布式系统的基本概念，对云计算的基本概念和相关技术进行介绍，介绍客户-服务器端架构和对等模型两种分布式系统模型，并介绍分布式对象的相关概念，最后介绍公司的三大云计算技术，。教材及主要参考书目：1 陆嘉恒、文继荣、毛新生、孟小峰著,分布式系统及云计算概论,清华大学出版社,2011.2 等著，分布式系统概念与设计（英文版，第三版），机械

29、工业出版社，2004.3 王柏等著，分布计算环境，北京邮电大学出版社，2000.4潘爱民，原理与应用，清华大学出版社，2001.预修课程：计算机网络、高等数学课程编号：14_080111课程名称：机器学习总学时：36学分：2开课单位：计算机与信息工程学院开课学期：n教学要求：本课程旨在对目前主流的机器学习理论、方法及算法、应用做总体介绍。包括机器学习总论、监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习、贝叶斯学习、数据压缩学习等。详细阐述各种学习的理论、模型及算法、应用。课程强调理论与应用结合，要求学生对国际上机器学习研究及应用领域的现状和发展有较全面地把握和及时了解，掌握其中的主流学习方法和模型，并能根据实际问题的需要选择并实现相应的算法。教学内容：本课程全面系统地介绍了各种机器学习方法的基本概念、理论分析和求解算法。教学内容如下：1.机器学习的一般性概念，通过一个示例掌握设计一个学习系统的主要步骤。2.概念学习，包括概念学习概念、算法、及候选消除算法，理解归纳偏置概念，了解无偏学习的无效性。3.决策树学习，包括决策树的表示、经典决策树学习算法、决策树的归纳偏置以及对基本决策树算法的改进方法。4.神经网络，包括神经网络的表示、感知机、反向传播算法的使用及推导等。5.贝叶斯学习，包括贝叶斯最优分类器、算法、朴素贝叶斯