計算機技術(shù)簡介

作者：       來源： 信息工程學(xué)院       發(fā)布時間： 2020-04-17       訪問次數(shù)： 68

 

一、培養(yǎng)目標(biāo)

 

 

 

       本學(xué)科培養(yǎng)德智體全面發(fā)展，系統(tǒng)掌握本學(xué)科的基礎(chǔ)理論和工程技術(shù)專業(yè)知識，了解本學(xué)科的研究現(xiàn)狀、前沿動態(tài)和發(fā)展趨勢。熟悉現(xiàn)代計算機軟、硬件環(huán)境和工具，有嫻熟的計算機實用、實踐技能。具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度與良好的協(xié)作精神以及較強創(chuàng)新能力和動手能力，能獨立承擔(dān)或參與科研工作并撰寫科技論文或撰寫技術(shù)報告。具有從事高校、科研單位、應(yīng)用管理部門的技術(shù)開發(fā)、工程設(shè)計、教學(xué)和科研等能力的高級工程技術(shù)人才。

 

 

 

二、學(xué)制及學(xué)習(xí)年限

 

 

 

       基本學(xué)制3年，在校時間最長不超過5年。

 

 

 

三、培養(yǎng)方式

 

 

 

       1、1-1.5年內(nèi)完成課程階段學(xué)習(xí)；用于學(xué)位論文工作的時間不少于1年；實踐環(huán)節(jié)可采用集中實踐與分段實踐相結(jié)合的方式進行，歷屆本科畢業(yè)生累積實踐時間不少于半年，應(yīng)屆本科畢業(yè)生的實踐時間原則上不少于1 年。在進程安排上，實踐環(huán)節(jié)與課程學(xué)習(xí)、學(xué)位論文的時間可部分重疊。

 

 

 

       2、實行雙導(dǎo)師制：學(xué)位論文由校內(nèi)具有工程實踐經(jīng)驗的導(dǎo)師與工礦企業(yè)或工程建設(shè)部門內(nèi)經(jīng)單位推薦的業(yè)務(wù)水平高、責(zé)任心強的具有中高級技術(shù)職務(wù)的人員聯(lián)合指導(dǎo)。以校內(nèi)導(dǎo)師指導(dǎo)為主，校外導(dǎo)師參與實踐過程、項目研究、課程與論文等多個環(huán)節(jié)的指導(dǎo)工作。

 

 

 

四、本領(lǐng)域主要研究方向簡介

 

 

 

1．計算方法與計算機輔助設(shè)計

 

 

 

       本研究方向致力于現(xiàn)代數(shù)值計算方法與微波電路的計算機建模與輔助分析，研究一系列國內(nèi)外先進的算法和模型；包括：（1）在國際上將無網(wǎng)格技術(shù)的數(shù)值算法用于高速鐵路電磁防護的CAD輔助設(shè)計，開發(fā)高速鐵路EMC/EMI電磁仿真軟件,應(yīng)用于高速列車通信與控制系統(tǒng)的兼容設(shè)計；（2）基于有限元算法的CAD技術(shù)，在國際上較早地研究了一整套缺陷接地結(jié)構(gòu)（DGS）的構(gòu)造方法與設(shè)計理論，建立電路的計算機仿真模型，實現(xiàn)特種微波結(jié)構(gòu)電路的計算機精確建模與高效設(shè)計；（3）完成在復(fù)雜環(huán)境下軍事目標(biāo)電磁散射的高效混合數(shù)值算法研究，突破制約傳統(tǒng)算法效率的瓶頸，在保證計算精度的前提下有效提高了計算速度；（4）采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，實現(xiàn)對微波電路的建模與優(yōu)化，顯著提高了功率放大器等微波電路的設(shè)計效率。

 

 

 

2．智能信息處理

 

 

 

       本研究方向經(jīng)過多年的發(fā)展，已形成在國內(nèi)外有一定特色的研究方向，包括：（1）量子信息處理：針對信號信息處理與量子計算的共有特點設(shè)計相關(guān)算法，研究一整套量子信號處理實施方案。（2）量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：研究了量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模式識別算法，并與加拿大合作開發(fā)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與應(yīng)用的工具軟件Neuromodeler。（3）可逆邏輯電路設(shè)計及仿真：設(shè)計和優(yōu)化可逆邏輯電路并對其進行仿真優(yōu)化，（4）漢語語言自動語義分析。漢語自動分詞是中文信息處理的“瓶頸”問題，解決它很大程度上依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、知識工程等人工智能技術(shù)研究的新進展，本方向研究多種漢語自動語義自動分析方法。(5)基于VC++6.0的計算平臺研發(fā)：設(shè)計和開發(fā)新型計算平臺，方便于產(chǎn)品和技術(shù)的研發(fā)。

 

 

 

3．機器學(xué)習(xí)與模式識別

 

 

 

       多年來，本研究方向致力于開展機器學(xué)習(xí)與模式識別理論及優(yōu)化算法方面的研究，并應(yīng)用于圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘和信息融合等領(lǐng)域，逐漸形成了自己的研究特色：（1）在高維數(shù)據(jù)非負(fù)稀疏特征抽取技術(shù)方面，對壓縮傳感及多元統(tǒng)計理論進行了深入研究，研究統(tǒng)一的數(shù)據(jù)非負(fù)稀疏特征提取框架和不同特征抽取模型，求解這些模型的改進算法。（2）在金融時間序列數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面，深入研究了核學(xué)習(xí)、最小均方算法等相關(guān)技術(shù)，并將其應(yīng)用于金融時序的相似性搜索、預(yù)測和分析，獲得了極好的應(yīng)用效果。（3）在稀疏財務(wù)預(yù)警模型方面，利用統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論中基于l1范數(shù)的正則化技術(shù)開展上市公司財務(wù)預(yù)警建模及求解算法的研究，建立稀疏邏輯回歸和稀疏線性判別分析模型，實現(xiàn)模型變量選擇。（4）在醫(yī)學(xué)圖像處理處理方面，針對醫(yī)學(xué)顯微圖像的攝入、比對等，設(shè)計相關(guān)算法并開發(fā)了醫(yī)學(xué)顯微圖像管理系統(tǒng)。（5）在基于不確定信息處理的移動機器人定位與地圖構(gòu)建研究方面，綜合考慮定位、地圖構(gòu)建、路徑規(guī)劃等問題，以貝葉斯理論為基礎(chǔ)研究更符合實際情況的移動機器人導(dǎo)航技術(shù)，研究系列新的或改進算法。

 

 

 

4．無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

 

 

 

       本研究方向面向智能交通、高速軌道監(jiān)測等重大應(yīng)用需求，以建設(shè)“智慧鄱陽湖經(jīng)濟圈”為目標(biāo)，形成了鮮明的研究特色，體現(xiàn)在以下三個方面：（1）針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳感、異構(gòu)、無線、移動、泛在和互連的基本特性，以能量、通信、時間和空間復(fù)雜性最小化為目標(biāo)，研究新型傳感器網(wǎng)絡(luò)自組織演化理論、方法和技術(shù)體系。（2）針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的鏈路與節(jié)點極易失效的特點，建立網(wǎng)絡(luò)性能評價方式與定量描述模型。（3）從發(fā)展無線傳感器網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)的角度，設(shè)計可伸縮的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議棧，實現(xiàn)協(xié)同車-地、車-車等互聯(lián)通信的智能軟件平臺。

 

 

 

5．網(wǎng)絡(luò)與信息安全

 

 

 

       本研究方向主要從事網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管和安全防預(yù)、安全特裝路由器、網(wǎng)絡(luò)主動防御技術(shù)的研究，致力于在高速網(wǎng)絡(luò)信息獲取、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測、預(yù)警和災(zāi)難恢復(fù)、信息安全數(shù)據(jù)挖掘等方面做出高水平的研究。

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