電子科技大學(xué)研究生培養(yǎng)方案 正文

研究生培養(yǎng)概況

學(xué)院目前擁有數(shù)學(xué)（070100）一級學(xué)科博士點(diǎn)，博士后流動站，數(shù)學(xué)（070100）和統(tǒng)計(jì)學(xué)（071400）兩個一級學(xué)科碩士點(diǎn)。在數(shù)學(xué)（070100）、統(tǒng)計(jì)學(xué)（071400）、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)（081200）這三個專業(yè)招收全日制學(xué)術(shù)型碩士，在軟件工程（085212）學(xué)科下招收全日制應(yīng)用型碩士。學(xué)院堅(jiān)持把立德樹人作為中心環(huán)節(jié)，把思想政治工作貫徹教育教學(xué)全過程，實(shí)現(xiàn)全程育人，全方位育人。目前學(xué)院有博士生導(dǎo)師教師20余名，碩士生導(dǎo)師教室近70名，在校博士研究生50余名，碩士研究生近200名（包括軟件工程碩士研究生）。

研究生專業(yè)方向
學(xué)院目前擁有數(shù)學(xué)（070100）一級學(xué)科博士點(diǎn)，博士后流動站，數(shù)學(xué)（070100）和統(tǒng)計(jì)學(xué)（071400）兩個一級學(xué)科碩士點(diǎn)。
數(shù)學(xué)學(xué)科（070100）博士點(diǎn)和碩士點(diǎn)均是四川省重點(diǎn)一級學(xué)科，它們涵蓋基礎(chǔ)數(shù)學(xué)，計(jì)算數(shù)學(xué)，概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，應(yīng)用數(shù)學(xué)，運(yùn)籌學(xué)與控制論5個二級學(xué)科，經(jīng)過“十五”、“十一五”、“211工程”和“985工程”的建設(shè)，本學(xué)科已在基礎(chǔ)研究、應(yīng)用基礎(chǔ)研究及交叉學(xué)科研究方面形成較強(qiáng)競爭力，具有較強(qiáng)的學(xué)科綜合優(yōu)勢，學(xué)科研究水平和研究能力大幅提升，已形成具有國際影響和國內(nèi)領(lǐng)先的研究方向。研究方向涵蓋數(shù)值代數(shù)與科學(xué)計(jì)算及應(yīng)用、圖像與視覺處理建模與高性能算法、動力系統(tǒng)與控制、微分/積分方程數(shù)值解及應(yīng)用、偏微分方程與調(diào)和分析及應(yīng)用、概率論及應(yīng)用、不確定性的數(shù)學(xué)理論及其應(yīng)用、信息處理與小波分析、最優(yōu)化及應(yīng)用、代數(shù)與組合、孔隙建模和數(shù)值模擬、拓?fù)渑c混沌及其應(yīng)用等。其理論和方法在物理學(xué)、化學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、電子信息科學(xué)、生命科學(xué)、管理科學(xué)、自動控制、計(jì)算機(jī)科學(xué)、材料科學(xué)和環(huán)境科學(xué)等方面均有著極其重要的作用。
統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)科（071400）是研究隨機(jī)現(xiàn)象中數(shù)量規(guī)律的學(xué)科，屬于認(rèn)識方法論性質(zhì)的一門科學(xué)，其目的是通過分析數(shù)據(jù)，達(dá)到對客觀事物內(nèi)在規(guī)律的科學(xué)認(rèn)識，其屬于理學(xué)門類一級學(xué)科。該學(xué)科依托本校數(shù)學(xué)、應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理科學(xué)等一級學(xué)科發(fā)展的大背景，以數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論研究為主，結(jié)合各專業(yè)特色開展了大量的統(tǒng)計(jì)應(yīng)用及統(tǒng)計(jì)與相關(guān)學(xué)科融合的研究，具有鮮明的特色，形成了半?yún)?shù)時(shí)間序列回歸分析、計(jì)算統(tǒng)計(jì)及模式識別應(yīng)用、數(shù)量經(jīng)濟(jì)分析的方法及應(yīng)用、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與挖掘方法與技術(shù)及應(yīng)用、應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì)等主要研究方向。本學(xué)科與數(shù)學(xué)、應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理科學(xué)與工程等學(xué)科有十分密切的聯(lián)系。
研究生培養(yǎng)方向
數(shù)學(xué)學(xué)科研究方向：
1：數(shù)值代數(shù)與科學(xué)計(jì)算
本學(xué)科方向主要圍繞大規(guī)模代數(shù)系統(tǒng)快速求解的科學(xué)前沿問題進(jìn)行數(shù)學(xué)方法與理論的突破與創(chuàng)新，構(gòu)建包括krylov空間方法、預(yù)處理技術(shù)等新型高性能求解方法。提出系列學(xué)科交叉特色顯著的新概念、新方法，為電磁計(jì)算、納米光學(xué)計(jì)算、數(shù)字圖像處理等領(lǐng)域提供數(shù)學(xué)算法與理論支撐。學(xué)科帶頭人及團(tuán)隊(duì)在SIAM、IEEE會刊等國際一流期刊發(fā)表論文100多篇。獲國家973計(jì)劃前期研究專項(xiàng)課題、自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目等資助10余項(xiàng)，獲省科技進(jìn)步一等獎和多次二等獎。
2：概率統(tǒng)計(jì)理論及應(yīng)用
本學(xué)科方向包括以下幾個研究分支：（1）復(fù)雜及高維數(shù)據(jù)的概率統(tǒng)計(jì)理論和方法研究；（2）金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的概率統(tǒng)計(jì)理論與方法；（3）數(shù)量經(jīng)濟(jì)分析的方法及應(yīng)用；（4）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與挖掘方法與技術(shù)及應(yīng)用；（5）計(jì)算統(tǒng)計(jì)及模式識別應(yīng)用；（6）復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法，已主持國家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目多項(xiàng)，獲省部級獎1項(xiàng)。
3：積分/偏微分方程數(shù)值解
本學(xué)科方向旨在研究針對電磁場、流體力學(xué)、數(shù)值圖像處理等方面所涉及的積、微分方程的高性能計(jì)算方法與軟件設(shè)計(jì)。主要研究有限元、邊界元、有限體積、無網(wǎng)格等方法在這些積、微分方程中的高效應(yīng)用。在研究過程中，強(qiáng)調(diào)理論分析和計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)并重。團(tuán)隊(duì)成員不僅擁有扎實(shí)的理論分析基礎(chǔ)，而且還具備熟練的科學(xué)計(jì)算軟件的編制能力。團(tuán)隊(duì)目前已獲得多項(xiàng)國家自然科學(xué)基金、省部級項(xiàng)目資助；在SIAM、IEEE Transactions等系列國際一流刊物發(fā)表多篇優(yōu)秀文章。
4：圖像與信號處理的數(shù)學(xué)理論與方法
本學(xué)科方向是信息科學(xué)與科學(xué)計(jì)算相結(jié)合的研究方向，具有明顯的學(xué)科交叉特色。將數(shù)值代數(shù)、最優(yōu)化理論、小波分析、框架理論等經(jīng)典和前沿?cái)?shù)學(xué)理論、方法和最新研究成果應(yīng)用于設(shè)計(jì)更有效的圖像與信號處理數(shù)學(xué)模型與高性能算法，如圖像復(fù)原與高維數(shù)據(jù)重建、大數(shù)據(jù)信號傳輸?shù)母咝Ь幋a與解碼等方面的算法設(shè)計(jì)，既有理論上的創(chuàng)新，且極具應(yīng)用價(jià)值。目前已具有較強(qiáng)的研究基礎(chǔ)，已有50多篇學(xué)術(shù)論文被SCI檢索，在SIAM、IEEE等國際一流刊物發(fā)表10多篇優(yōu)秀論文，主持國家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目多項(xiàng)，獲省科技進(jìn)步獎2項(xiàng)。
5：偏微分方程及應(yīng)用
  本學(xué)科方向主要研究孔隙建模和數(shù)值模擬、磁流體和趨化-流體等偏微分方程的動力學(xué)行為，以及變分不等式、半變分不等式等系列問題，特別是在磁流體、趨化-流體等方程Cauchy問題解的整體存在性與衰減估計(jì)等方面做出了一系列出色的研究工作，相關(guān)研究成果發(fā)表在Int Mat Res Notices、J Functional Anal等一流數(shù)學(xué)期刊上，被美國藝術(shù)與科學(xué)院F Lin院士等引用；最近在具有非緊邊界的磁流體方程及其自由邊值問題等方面取得了重要進(jìn)展。2012年至今，團(tuán)隊(duì)成員在本方向獲得國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目等10余項(xiàng)國家、省部級項(xiàng)目資助，在一流SCI期刊上發(fā)表論文20余篇。
6：復(fù)雜系統(tǒng)動力學(xué)行為與數(shù)學(xué)控制
本學(xué)科方向主要研究復(fù)雜系統(tǒng)動力學(xué)與數(shù)學(xué)控制問題，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、群體合作動力學(xué)、多智能體協(xié)作控制、系統(tǒng)辨識等。針對復(fù)雜控制系統(tǒng)，提出了一系列系統(tǒng)解穩(wěn)定性判別準(zhǔn)則；提出和證明了促進(jìn)群體合作的基于處罰與獎勵的最優(yōu)分配準(zhǔn)則；設(shè)計(jì)了多智能體系統(tǒng)控制協(xié)議，實(shí)現(xiàn)了個體一致、分群、跟隨、編隊(duì)等行為。成果發(fā)表于國際一流期刊New Journal of Physics、Scientific Report、Automatica、Physical Review E等。近五年，本方向主持國家自然科學(xué)基金等科研項(xiàng)目多項(xiàng)，獲省科技進(jìn)步獎一項(xiàng)，發(fā)表論文百余篇。
統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)科研究方向：
1：數(shù)量經(jīng)濟(jì)分析的方法及應(yīng)用
本學(xué)科方向主要研究數(shù)量經(jīng)濟(jì)的分析方法和數(shù)量經(jīng)濟(jì)模型的構(gòu)建。包括經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料及經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的搜集分析和整理、模型的構(gòu)建、估計(jì)、檢驗(yàn)以及模型的應(yīng)用，對模型構(gòu)建所使用的方法如多階段最小二乘法、協(xié)整分析、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法等進(jìn)行拓展研究。同時(shí)，數(shù)量經(jīng)濟(jì)分析過程中所所涉及的其他方法如分層抽樣調(diào)查、敏感性問題的調(diào)查方法、不完全信息下的統(tǒng)計(jì)分析與決策等的研究也是本方向的重要研究內(nèi)容。在方法研究的基礎(chǔ)上，對社會經(jīng)濟(jì)問題使用數(shù)量經(jīng)濟(jì)方法構(gòu)建模型，得出有價(jià)值的對策建議也是本學(xué)科方向的重要任務(wù)。帶頭人及團(tuán)隊(duì)教師在相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表了數(shù)十篇具有較高水平的學(xué)術(shù)論文，內(nèi)容涉及差別定價(jià)模型、保險(xiǎn)精算模型、企業(yè)并購決策模型的構(gòu)建與分析研究。
2：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與挖掘方法及技術(shù)應(yīng)用
本學(xué)科方向研究數(shù)據(jù)信息挖掘技術(shù)與應(yīng)用。主要針對圖像科學(xué)與實(shí)際醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)信息提取方法研究與應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)驅(qū)動的多元自回歸時(shí)間序列模型、統(tǒng)計(jì)物理分維算子模型、模式識別模型等的構(gòu)建與分析，稀疏表達(dá)和優(yōu)化算法設(shè)計(jì),以及利用模型進(jìn)行圖像科學(xué)，機(jī)器學(xué)習(xí)和醫(yī)學(xué)高維數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與挖掘。相關(guān)成果發(fā)表于國際一流期刊Neuroimage、SIAM、Journal on Imaging Sciences,IEEE Trans on Image Processing等。2010年至今，本方向主持國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目5項(xiàng)，973項(xiàng)目二級子課題1項(xiàng)，省部級科研項(xiàng)目6項(xiàng)，發(fā)表較高水平學(xué)術(shù)論文二十余篇，其中SCI檢索十余篇。
3：計(jì)算統(tǒng)計(jì)及模式識別應(yīng)用
本學(xué)科方向主要研究在計(jì)算統(tǒng)計(jì)中構(gòu)造馬氏鏈模型與平穩(wěn)分布的計(jì)算推斷問題。對于馬氏鏈的平穩(wěn)分布的求解，提出了一系列預(yù)處理技術(shù)和高效算法。提出了高階隱馬爾可夫模型并給出了一般EM算法。作為計(jì)算統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用，開發(fā)了珍稀野生動物智能識別監(jiān)控保護(hù)系統(tǒng)，獲得相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)20余項(xiàng)及成都市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才資助專項(xiàng)計(jì)劃的資助。2015年研發(fā)的應(yīng)用系統(tǒng)通過了四川省的科學(xué)技術(shù)鑒定，正在申報(bào)四川省科技進(jìn)步獎。主持國家自然科學(xué)基金的項(xiàng)目。2012年以來取得項(xiàng)目資助9項(xiàng)，發(fā)表多篇較高水平的相關(guān)論文。
4：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法
本學(xué)科方向主要研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的統(tǒng)計(jì)方法，如網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)特征計(jì)算，概率路由策略，統(tǒng)計(jì)動力學(xué)以及Markov鏈問題的高效算法等。提出了基于SPR的馬爾科夫鏈方法，解決了節(jié)點(diǎn)有增有減演化網(wǎng)絡(luò)的度分布計(jì)算問題；針對非均勻網(wǎng)絡(luò)提出了概率路由準(zhǔn)則，大幅提高了網(wǎng)絡(luò)容量；運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法及統(tǒng)計(jì)物理模型，解決了基因及細(xì)胞通訊網(wǎng)絡(luò)中的統(tǒng)計(jì)動力學(xué)問題。成果發(fā)表于Phycial A、Journal of Statistical Physics、Journal of Computational Analysis and Applications等一流期刊。2012年至今本方向主持和參與科研項(xiàng)目6項(xiàng)，獲省部級獎1項(xiàng)，發(fā)表論文十余篇。

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