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1、计算机科学与技术一级学科（0812）硕士研究生培养方案一、培养目标 具有坚定正确的政治方向，严谨的治学态度，良好的学风及实事求是、独立思考、勇于创新的科学精神。掌握扎实的专业理论基础，熟悉本学科领域的发展动向，较熟练地掌握一门外国语，具有独立从事科学研究的能力，成为德、智、体综合素质较高的计算机领域的高层次人才。二、研究方向1.计算机系统结构（1）计算机网络：该方向长期致力于网络管理与安全、网络QoS的理论和应用研究工作。研究范围包括下一代互联网、网络管理、统一安全管理、网络性能评价、网络协议工程、复杂网络、应用层组播、无线自组织网络、无线传感器网络等相关领域，近年来着重研究基于NetConf
2、的新一代网络管理体系结构和理论、重叠网络中避免集散节点形成的拓扑机制控制问题、面向物联网环境的大规模可扩展网络管理、应用层组播模型构建及性能优化问题、统一安全网络管理平台以及移动环境下的应用层组播稳定性问题。近年来承担了国家自然科学基金项目、国家973研究计划子课题、教育部、科技部、信息产业部重点项目、湖北省、武汉市科技攻关重大项目、湖北省自然科学基金、武汉市科技晨光计划等多项纵向项目和横向项目。发表了三大检索论文100余篇，获湖北省优秀学术论文一等奖。获湖北省科技进步奖一、二、三等奖，武汉市科技进步奖一、二等奖。获软件著作权多项，出版网络通信方面的专著和教材近多部。（2）计算机控制：该方向研
3、究范围包括计算机网络的流量控制、拥塞控制、准入控制，网络资源分配、队列管理、调度与优化策略，无线自组织网络与传感器网络的能效机制，无线通信及移动计算等。特别是将现代控制理论应用于网络传输控制协议的分析研究及性能评估具有较强的优势，例如，应用时滞反馈控制、多变量反馈控制，并结合通信技术，致力于研究如何带来较高的网络通信吞吐量、降低网络传输时延与丢包率、延长网络生命周期等，从而改善网络传输系统的稳定性、公平性及可扩展性，保证通信服务质量，最优化网络整体性能。已在国际国内学术期刊及学术会议上发表大量研究论文，其中绝大多数由三大检索收录，获得包括国家自然科学基金、教育部项目在内的多项科研项目资助，并参
4、与了国家973计划课题的研究。（3）嵌入式与移动计算：该方向从事嵌入式技术与移动计算技术的组合化研究。研究范围包括嵌入式软/ 硬件协同设计、移动互联网技术、分布式计算、多核技术以及智能终端设备开发技术等方面。例如在嵌入式计算终端设备无线环境下实现数据传输及资源共享；嵌入式系统应用、设计、开发等方面已形成学科特色和优势，并取得了大量研究成果。现已承担两项国家自然基金在研项目、中央高校基本科研业务项目，以及国家社科基金项目，省自然基金项目等，形成了较完整的学术和研发型团队。已发表学术论文百余篇，其中大部分被三大检索收录，国家软件著作权登记多项。该方向培养的研究生多人多次在全国计算机设计、省级“大学
5、生挑战杯“大赛中获得过一、二、三等奖多项。2.计算机软件与理论（1）软件与理论：该方向基于计算机科学和数学等基本原理，研究大型复杂软件系统的需求、设计、开发和维护的理论、方法、技术以及相应的支撑工具、平台和环境，探讨形式化方法在软件中的应用。本方向强调软件理论与系统开发的紧密结合，在理论研究方面与国际上的软件理论研究前沿接轨，鼓励创新并强调把理论研究成果与实际应用紧密结合，并在实践中加以验证和发展。注重在本专业范围内，培养掌握坚实的专业基础理论及软件与应用开发技术方面的专门知识，具备从事软件与理论研究、软件应用系统开发、教学等领域的独立工作能力，德、智、体全面发展的专门人才。（2）现代数据库与
6、信息系统：该方向研究企业信息系统的分析、建模、开发与实现，研究各种模式、架构信息系统的实现。研究互联网环境下的信息系统资源的共享、整合与利用方法以及数据仓库规划与设计。研究web数据库、XML、语义数据库、云计算环境、移动环境下的数据管理、生物信息的数据整合以及网络信息检索。该方向在理论研究方面密切注意国际最新动态，与国际接轨，站在研究的前沿；同时，强调理论与实践相结合，积极为企业开发应用系统。该方向多年来在理论研究与应用开发方面均取得了较好的成果。（3）人工智能：该方向依托计算机学院多媒体与人工智能研究所和国家数字化学习工程技术研究中心，致力于人工智能的理论与应用两方面的研究，将人工智能的思
7、想与方法贯穿于信息获取、信息处理和信息控制整个过程，并以智能化信息处理为核心，在智能信息处理应用领域处于国内领先水平，已在计算机学报、软件学报、电子学报、自动化学报等国内权威期刊以及国外著名期刊发表多篇学术论文，跟踪捕捉国际上的研究前沿，提出了一系列国际先进的研究方法和算法，形成了稳定的研究方向，表现出较强的研究特色和创新性。众多的研究成果已成功应用于数据挖掘、自然语言处理、软件质量工程、信息安全、数字图像与视频处理、网络优化、信息检索、专家系统、机器学习、自动定理证明，自动程序设计、机器人学、博弈、智能决定支持系统和人工神经网络等广泛的领域。3计算机应用技术（1）数据挖掘：该方向是从大量数据
8、中发现隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息和知识。它主要研究智能搜索、机器学习、模式识别、统计学习、大型数据库、可视化技术等方法，高度自动化地分析大量的数据集，做出归纳性的推理，从中挖掘出隐含的知识和规律。在理论研究方面，重点研究基于机器学习和智能优化的高性能数据挖掘方法。在应用研究方面，重点研究大数据集挖掘，生物信息挖掘、生物医学文本挖掘，智能信息搜索。该方向培养掌握坚实的数据挖掘基础理论与应用开发技术、具备扎实英语基础和国际学术视野，能够在数据挖掘理论研究、数据仓库规划与设计、大数据挖掘，智能信息搜索等领域具有独立工作能力，德、智、体全面发展的高素质专业人才。（2）中文信息处理：该方向依托
9、国家语言资源监测与研究网络媒体中心、中文信息处理校级重点实验室，致力于网络媒体语言生活监测、自然语言处理、信息检索等方向的基础理论与应用研究，将语言学、教育学、心理学等学科融合到计算机科学中形成了在中文信息处理领域的研究特色。近5年来，承担了20多项国家级、省部级项目，相关研究成果获得了包括湖北省科技进步一等奖、湖北省科技进步二等奖、文化部创新奖在内的一系列重要奖项，研究成果有近百篇发表在顶级国际会议、国际权威期刊，以及被SCI、EI收录的各类期刊和会议上。 （3）多媒体技术：该方向是计算机学院具有传统优势的有特色的研究技术，二十多年的研究积累了深厚的底蕴，逐步形成了形式多样项目齐全的研究格局
10、。在数字媒体方面，我院取得了一系列的成果，获得过湖北省、武汉的科技进步二等奖、承担各类大小不同的科研项目、研发了多种数字媒体工具软件和应用软件，发表数字媒体方面各类学术论文近百篇，数十篇论文先后被SCI和EI收录。目前，我院在数字媒体方向形成了以教育技术方面的应用研究为主，数字媒体工具软件研制为辅，有国家工程中心作为支撑，有与武汉市政府联合成立的武汉数字媒体公司为应用平台，横跨计算机技术和教育技术等多个研究的综合研究态势。（4）信息安全：从2001年开始，该方向就进行了信息安全的研究。研究范围包括密码学、认证与访问控制、匿名，隐私保护，入侵检测、数字水印、可信网络、计算机病毒等方面，特别是将信
11、息安全技术用于解决某个领域的安全问题方面具有一定的优势，例如普适计算的安全与隐私保护、RFID系统的安全识别协议、位置服务的隐私保护、网络安全公平交易、数字媒体版权保护、网页篡改检测与定位、计算机病毒检测与传播、软件缺陷预测等，并取得了大量研究成果。（5）数据科学与大数据技术：该方向依托教育大数据应用技术国家工程实验室，围绕数据科学理论与教育大数据应用开展研究，主要包括数据科学与大数据技术的理论基础和基本问题研究，大数据的采集、存储、分析应用和可视化，大数据系统的设计、开发等，以及数据挖掘与相关智能算法，教育大数据的监测评估、统计分析和相关应用等。三、基准学制、学习年限与总学分硕士生基准学制为
12、三年，最长学习年限为四年，总学分36-38学分（16学时/学分），其中课程学习32-34学分，实践环节4学分。课程学习2年（以课程学习、实践为主，兼顾论文的前期工作），学位论文工作时间一般不少于1年。提前修满学分、完成学位论文并达到学校和本学科规定条件的硕士生，可申请提前答辩和毕业。四、课程设置课程设置分为5类：1、全校公共必修课程；2、一级学科必修课程；3、二级学科必修课程；4、选修课；5、实践环节。课程实行学分制，学分要求如下：1、总学分为3638学分；2、公共课必修课程为7学分，其中外语4学分，中国特色社会主义理论与实践研究2学分，自然辩证法概论1学分；3、一级学科必修课程为8-10学分
13、，二级学科必修课程为8-10学分，选修课程为8-10学分。4、实践环节为4学分。（具体课程信息见计算机科学与技术一级学科硕士研究生课程设置表）五、实践环节实践环节包括教学实践、学术活动两部分，各占2学分。教学实践由导师自己负责安排，内容可以是讲授部分本专业课程，也可以辅导答疑、批改作业、指导实验、辅导或协助指导本科生课程设计和毕业论文。根据学校要求并结合本学科实际对硕士研究生参加学术活动的要求规定如下：硕士研究生在校期间必须参加本学科的学术活动8次以上，其中1次必须是校外学术活动，3次院内学术活动，4次导师主持的活动，每次都要有1000字以上的学习报告。研究生参加实践环节活动的情况须记入华中师
14、范大学学术学位硕士研究生实践活动考核表，由导师或学科组进行考核，考核合格与否，将作为其能否学位论文答辩的资格审核条件之一。六、科学研究鼓励硕士研究生参与导师承担的科研项目，申请提前毕业的硕士研究生在校期间必须有署名单位为华中师范大学且以第一作者身份公开发表的本专业学术论文1篇。七、学位论文学位论文工作是硕士研究生培养的重要组成部分，是对硕士研究生进行科学研究或承担专门技术工作的全面训练，是培养硕士研究生创新能力及综合运用所学知识发现问题、分析问题、解决问题能力的主要环节。应鼓励硕士研究生参与导师承担的科研项目，注意选择有重要应用价值的课题，学位论文要有新见解。学位论文答辩按照华中师范大学学位授
15、予工作实施细则进行。八、培养方式采用导师负责与指导组集体培养相结合的培养方式。充分发挥导师指导硕士研究生的主导作用，努力体现“以生为本”的办学理念和“因材施教”的教育思想，积极调动硕士研究生学习的主动性和自觉性，帮助硕士研究生按时制定好个人培养计划，更多地采用启发式、研讨式的教学方式。九、必读文献书目、期刊清单附于培养方案之后，具体见计算机科学与技术一级学科硕士研究生文献阅读主要书目和期刊目录。十、其他规定1、同等学力或跨学科专业录取的硕士研究生，均需补修计算机科学与技术本科主干课程至少3门；2、学位专业课中“矩阵分析与统计理论”为必修课；3、已有3年相关工作经历的硕士研究生，可以免修教学实践
16、；4、每位硕士研究生须根据本培养方案，在导师的指导下，结合本人实际情况，在入学后3个月内，制定出个人培养计划，根据个人培养计划每学期都要完成“在线选课”。个人培养计划经导师和专业指导组组长审定后，打印4份报研究生处审核备案。完成本培养方案和硕士研究生个人培养计划，是审定硕士研究生是否能够毕业的依据。计算机科学与技术一级学科硕士研究生课程设置表课程类别课程编号课程名称学时学分开课学期备注学位课程公共必修课程00000000001120中国特色社会主义理论与实践研究3221全校硕士生必修00000000001121自然辩证法概论1812理工农类硕士生必修00000000001135第一外国语（英语
17、）7231全校硕士生必修一级学科必修课程69000812001119矩阵分析与统计理论（赵尔敦，张伟）4831必修不少于3门（“矩阵分析与统计理论”课程全院硕士生必修）69000812001156研究方法论（何婷婷，谢伟）322169000812001107高等计算机体系结构（郑世珏，姚华雄）483169000812001118计算理论基础（杨进才，杨青）483169000812001145算法设计与应用(双语授课)（胡小华，沈显君，张猛）4831二级学科必修课程69000812001117计算机网络（崔建群，张清国，常亚楠）4831系统结构（必修课不少于3门）69000812001174云架
18、构设计与运维（陈利，赵甫哲，李沛）483269000812001175物联网与移动通信（刘明，陈怡，姚华雄）483169000812001166数字媒体与图像处理技术（魏开平，刘华咏，喻莹）483269000812001167计算机网络与数据通信前沿（谭连生，葛非）483269000835001106面向对象软件工程（叶俊民，李蓉，李源，杨艳）4831软件与理论（必修课不少于3门）69000812001122程序设计模式（张勇，何婷婷）483169000812001137数据库与数据仓库（王敬华，戴上平）483269000812001138数据挖掘（沈显君，张猛）483269000812001
19、168高等人工智能与深度学习（张猛，郭京蕾，戴上平）483169000812001162自然语言处理（何婷婷，李波，胡珀）4831应用技术（计算机学院）（必修课不少于3门）72000812001124数字图像处理（刘华咏，张猛，钟睿）322269000812001153信息检索（张茂元，杨青，涂新辉）483269000812001114计算机高级图形学（金汉均，魏开平，钟睿）483269000812001134数据安全（郭亚军，陈嘉耕，许静芳）483272000812001101数据工程3221应用技术（工程中心）72000812001102虚拟现实与交互技术32227200081200110
20、3机器视觉322272000812001104机器学习322272000812001105大数据技术与应用3221选修课程69000812001150网络协议工程（崔建群）322369000812001161云环境移动学习系统（郑世珏）322369000812001133手机系统开发原理（郑世珏）322369000812001157移动社交网络（刘明）3223720099J3001122复杂网络理论（刘明）322369000812001104多核程序设计（金汉均）322369000812001151物联网基础（姚华雄，郭亚军）322369000812001172软件体系结构及其应用（叶俊民）3
21、22369000835001114软件质量保障与软件测试（叶俊民）322369000812001173软件分析与验证技术（叶俊民）322369000812001128软件工程专题（叶俊民）322369000812001123模式识别（张猛、喻莹）322369000812001163机器学习（赵甫哲，喻莹）322369000812001120密码学与网络安全（郭亚军）322369000812001154虚拟教学环境原理与建模（魏开平）322369000812001132生物信息学（姚华雄，魏开平）322369000812001147统计自然语言处理（何婷婷）322369000812001159语
22、义WEB原理与应用（张茂元）322369000812001101Petri网原理(杨青)322369000812001152现代数据库技术(双语)（杨进才，易宝林)322369000812001158移动数据库(杨进才，张清国)322369000812001136数据库系统实现(双语)（杨进才，王敬华)322369000812001102XML与Web数据库(杨进才，王敬华)322369000812001160语义数据库(杨进才)322369000812001169大数据算法（蒋兴鹏）322369000812001170多模态检索技术（李波）322372000812001106表示学习与智能计
23、算3222选修课（工程中心）72000812001107程序设计模式与框架322272000812001108大数据分析与预测322272000812001109多媒体原理与通信322172000812001110高级软件工程322172000812001111高级数据库技术322172000812001112计算机图形学322272000812001113教育测量与评价322272000812001114教育大数据与学习分析322172000812001115教育信息化监测与评估322172000812001116教育云计算322272000812001117人工智能技术及应用3221720
24、00812001118人工智能前沿32216701201001156人机交互：理论与实践322272000812001120认知科学原理322172000812001121深度学习322272000812001122数据科学理论与实践322172000812001123数据可视化原理与实践322272000812001124数字图像处理322272000812001125统计自然语言处理32226701201001140图像分析与模式识别322272000812001127文献阅读与论文写作322272000812001128物联网技术及应用322272000812001129信息安全工程32
25、2172000812001130智能感知与数据融合322272000812001131智能机器人技术322272000812001132智能决策支持系统322272000812001133智能控制原理32226701201001152UI用户体验与产品交互设计3222说明：1.一级学科必修课程开设3-5门，含一门研究方法类课程，必修不少于3门，8-10学分。2.每个二级学科必修课程开设3-5门，8-10学分；选修课程开设不少于5门，8-10学分。3.“备注”栏标明各门课程的修读对象。计算机科学与技术一级学科硕士研究生文献阅读主要书目和期刊目录序号著作或期刊的名称作者或出版单位备注（必读或选读）
26、1计算机学报中国计算机学会与中国科学院计算技术研究所必读2软件学报中国科学院软件研究所和中国计算机学会必读3中国科学中国科学院，国家自然科学基金委员会选读4计算机研究与发展中国科学院计算技术研究所和中国计算机学会选读5计算机辅助设计与图形学学报中国计算机学会选读6中国图像图形学报中国国家图形学会中国科学院遥感所北京应用物理与计算数学所选读7系统仿真学报中国系统仿真学会及中国航天工业集团706所选读8中国计算机科学前沿：英文版高等教育出版社选读9计算机科学国家科技部西南信息中心选读10中文信息学报中国中文信息学会选读11高级计算机体系结构: 英文版黄铠, 黄Hwang, Kai机械工业出版社,
27、1999-由McGraw-Hill公司授权出版选读12并行计算机体系结构陈国良、吴俊敏、章锋、章隆兵 高等教育出版社选读13云计算（第二版）刘鹏 电子工业出版社2011-05-01选读14现代计算机体系结构李静梅 清华大学出版社选读15Computer Architecture:A Quantitative Approach,Third Edition Morgan Kaufmann作者：（美）John L.Hennessy, David A. Pat terson等译者：郑纬民 汤志忠 汪东升等 电子工业出版社选读16IEEE/ACM TRANSACTION ON NETWORKINGACM
28、/IEEE选读17IEEE TRANSACTION ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMIEEE选读18JOURNAL OF NETWORK AND COMPUTER APPLICATIONELSEVIER选读19计算理论基础（第2版）Harry R.Lewis, Christos H. Papadimitroiu著，张立昂 刘田 译，清华大学出版社 2000年必读20计算理论导引Michael Sipser著，张立昂 王捍贫 黄雄 译，机械工业出版社 2000年选读21算法之道（第2版）邹恒明著 机械工业出版社选读22计算机算法-设计与分析导论（第三版 影印版
29、）（高等教育出版社等）选读23编程之美微软技术面试心得电子工业出版社选读24算法（第4版）（美）塞奇威克，（美）韦恩著，谢路云 人民邮电出版社选读25面向对象软件工程: 使用UML、模式与Java布吕格, 迪图瓦（清华大学出版社）选读26软件测试基础教程Aditya PMathur 著（机械工业出版社）选读27软件体系结构：一门初露端倪的学科展望M.Shaw等著（清华大学出版社）选读28计算理论基础（第2版）Harry R.Lewis, Christos H. Papadimitroiu著，张立昂 刘田 译，清华大学出版社 2000年选读29计算理论导引Michael Sipser著，张立昂
30、王捍贫 黄雄 译，机械工业出版社 2000年选读30Model CheckingClarke, E.M（MIT Press）选读31IEEE Trans.on Software EngineeringIEEE Press选读32ACM Trans.on Software EngineeringIEEE Press选读33设计模式解析Alan Shalloway;James r.Trott(美国,著) ,徐言声(译), 人民邮电出版社，2013-01-01选读34设计模式沉思录John Vlissides（美），葛子昂（译），人民邮电出版社，2010-05-01选读35数据挖掘导论（美）Pang
31、-Ning Tan, Michael Steinbach著，范明 等译，人民邮电出版社选读36数据挖掘 概念与技术Jiawei Han (韩家炜)，Micheline Kamber，译者: 范明 / 孟小峰 等；机械工业出版社选读37大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理Anand Rajaraman Jeffrey David Ullman 著，王斌 译，人民邮电出版社选读38搜索引擎基础教程袁津生，李群，清华大学出版社选读39信息检索导论Christopher D .Manning等著，王斌译，人民邮电出版社选读40Journal of Machine Learning Research
32、MIT Press选读41Artificial Intelligence ReviewSpringer选读42IEEE Transactions on Evolutionary ComputationIEEE选读43IEEE Transactions on Neural NetworkIEEE选读44Knowledge Engineering ReviewCambridge选读45数字图像处理冈萨雷斯 等著，阮秋琦 等译，电子工业出版社选读46数字图像处理(MATLAB版)冈萨雷斯 等著， 电子工业出版社选读47数字图像处理（第二版）姚敏 编著，机械工业出版社选读48图像工程章毓晋 编著，清华
33、大学出版社，2004选读49计算机图形学（open gl版）胡事民，清华大学出版社选读50交互式计算机图形学（第四版）吴文国等，清华大学出版社选读51计算机真实感图形的算法基础彭群生等，科学出版社选读523D数学基础：图形与游戏开发史银雪等，清华大学出版社选读53数字媒体应用教程机械工业出本社选读54多媒体技术教程清华大学出版社,林福宗选读55多媒体计算机技术及其应用清华大学出版社,钟玉琢56数字媒体教程机械工业出版社选读57IEEE Transitions on Image ProcessingIEEE选读58Proceedings of IEEE Conference on Compute
34、r Vision and Pattern RecognitionIEEE选读59International Journal of Computer VisionSpringer选读60Vision ResearchElsevier选读61Computer Vision and Image UnderstandingElsevier选读62Image and Vision ComputingElsevier选读63Journal of Mathematical Imaging and VisionElsevier选读64IET Image ProcessingIET选读65IET Compute
35、r VisionIET选读66SIAM Journal on Imaging SciencesSIAM选读67IEEE Signal Processing LettersIEEE选读68Journal of Visualliztion and Computer AnimationJohn Wiley & Aons Ltd选读69Multimedia SystemSpring Verlag, Heidelberger Platz 3选读70GVGIP:Graphical model and Image ProcessAcademic Press. Inc.选读71Computer Graphic
36、s WorldPennWell Publishing Co.选读72Transcaction of society for Compter SinulationSociety foe Compter Simulation.选读73Machine Vision and ApplicationsElectrical and Computer Engineering Department.University if California.选读74Multimedia Tools and ApplicationKluwer Academic Publishers.选读75IEEE Transactio
37、ns on Information Forensics and Security国际期刊选读76IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing国际期刊选读77ACM Transactions on Information and System Security国际期刊选读78Computers & Security国际期刊选读79IEEE Security & Privacy国际期刊选读80IEEESymposiumonSecurityandPrivacyIEEE国际年会选读矩阵分析与统计理论课程简明教学大纲课程名称矩阵分析与统计理论课
38、程编号69000812001119课程负责人赵尔敦教学团队成员赵尔敦、张伟课程类别一级学科必修课学分3 学时48授课方式及时数分配集中讲授组织研讨实验分析读书指导实地调研自主学习其他40400040【教学目的及要求】教学目的：通过阐述矩阵分析和统计理论的基本概念和一般原理，深入探讨矩阵微积分和统计推断的理论体系，介绍矩阵分析和统计理论中重要的计算方法和统计决策模型，让学生掌握矩阵分析和统计理论在工程实践中的应用方式，了解数学计算软件的使用方法，能进行数学建模和工程计算。教学要求：教师要注重基本原理、理论、方法的传授，注重将理论知识的讲授和工程应用方法相结合，注重培养学生运用理论方法解决现实问题
39、的能力，注重教学方式的多样化和灵活性。学生要注重数学理论素质的培养，牢固掌握基本概念和理论，提升自主学习能力，能利用所学数学理论解决工程实践中的问题。【课程内容简介】本课程的核心是矩阵分析和统计推断的基础理论和工程应用，内容分为矩阵分析和统计理论两大部分。主要包括:（1）线性空间和线性变换的理论基础。主要包括线性空间、线性变换、内积空间等。（2）矩阵化简和矩阵分析的理论原理。主要阐述方阵的化简、向量和矩阵范数、矩阵的微分和积分，及矩阵分析的工程应用。（3）矩阵分解、广义逆矩阵的理论和方法。主要介绍矩阵的三角分解、QR分解，满秩分解、奇异值分解，MP广义逆等理论和方法。（4）统计分析的理论基础。
40、主要阐述常用的抽样分布、参数估计、非参数估计、假设检验、非参数检验等概念和理论。（5）线性统计推断的模型和方法。主要介绍线性回归分析和方差分析的模型和方法。（6）实用多元统计。主要介绍多元正态分布的统计推断、聚类分析、主成分分析、判别分析等多元统计的理论和方法。考核方式考试参考书目1 吴孟达，李兵，汪文浩，高等工程数学，科学出版社，2004年。2 王永茂，刘德友，矩阵分析基础，清华大学出版社，2012年。3 矩阵论（第二版）.杨明，刘先忠编.华中科技大学出版社.2005年。4 杨虎等, 应用数理统计,清华大学出版社,2006。5 刘顺忠，数理统计理论、方法、应用和软件计算，华中科技大学出版社，
41、2005。6 Bronson, Richard., Matrix methods : applied linear algebra,3rd ed. Academic Press/Elsevier,2009.7 John A. Rice, Mathematical statistics and data analysis, 2nd ed. China Machine Press,2011.8 Richard A. Johnson, Dean W. Wichern., Applied Multivariate Statistical Analysis 6nd Edition. Upper Sadd
42、le River, N.J. : Prentice Hall, 2007.研究方法论课程简明教学大纲课程名称研究方法论课程编号69000812001156课程负责人何婷婷教学团队成员何婷婷、谢伟课程类别一级学科必修课学分2 学时32授课方式及时数分配集中讲授组织研讨实验分析读书指导实地调研自主学习其他16800044【教学目的及要求】教学目的：全面介绍学科研究的特点、一般步骤和主要方法，介绍学科发展的国内外最新动态和技术。从理论和实践两方面训练学生的科研能力，帮助学生树立正确的科研观念、掌握必备的科研技能，完成从学习知识到创造知识的转变。教学要求：教师要注重基本理论、方法的传授，注重培养学生运
43、用前沿理论和方法解决现实问题的能力，注重教学方式的多样化和灵活性。学生要大量阅读中、外文资料，提升自主学习能力，关注计算机学科的前沿发展技术。同时，课程也可以为学生今后的职业规划提供必要的指导。【课程内容简介】课程主要以专题的形式进行。专题一：计算机科学综述介绍计算机科学领域的背景知识、研究方向、研究现状以及一般性的研究方法等。专题二：科研准备工作与选题介绍计算机学科文献收集、综述等的一般方法，介绍具体研究方向选择的一般策略。专题三：计算机科学实验介绍计算机学科科研中实验设计的特点与设计思路。专题四：科技论文写作、发表与评审全面介绍科技论文写作、发表与评审中的技术细节，包括论文写作的要点、发表的一般步骤以及论文评审中经常遇到的一些问题。专题五：学术报告与学术活动详细介绍如何准备学术报告以及在计算机领域一般学术活动的参与规则与习惯。专题六：学术职业规划围绕学术性工作的特点，具体介绍职业规划与求职中的相关问题。专题七：特定研究领域研究方法介绍选定几个具体的计算机科学子领域，对其