计算机软件与理论专业硕士学位研究应用生培养专项方案.doc

计算机软件和理论专业硕士学位硕士培养方案
（081202）

一、培养目标
培养适应国家和地方经济和社会发展需要高层次计算机软件和理论领域专门人才。适合高校、科研院所等部门工作，具体要求以下：
1. 树立爱国主义和集体主义精神，含有良好道德品质和强烈事业心，立志为祖国建设和发展服务。
2. 在计算机软件和理论学科上，掌握坚实基础知识和系统专业知识。
3. 含有对应从事科学研究能力，包含：
1) 含有动态跟踪中国、外相关领域研究现实状况和发展趋势能力；
2) 含有独立撰写中、英文科技文章能力；
3) 含有很好中、英文学术交流能力；
4) 含有良好科研协作精神。
4. 含有健康体魄和较强心理素质。

二、研究方向
1．智能计划和计划识别
2．软件理论和工程
3．计算机网络
4．嵌入式计算机系统

三、修业年限
基础学制为3年。许可硕士提前毕业（不超出十二个月），提前毕业应含有基础条件：
总学分不少于32学分，并最少在SCI(E)刊物公开发表和学位论文研究内容相关学术文章1篇，第一署名单位为东北师范大学计算机学院，且导师为第1或通讯作者。

四、毕业学分和授予学位
硕士培养实施学分制，总学分不少于32学分，其中学科基础课、专业主干课和专业方向课学分不少于20学分。
毕业授予理学硕士学位。

五、 培养方法
硕士培养采取导师负责和集体培养相结合方法，导师是硕士培养第一责任人，每个硕士导师组由3～5人组成，配合导师，充足发挥集体培养优势。

六、课程学习
1．课程设置和学分要求
　　计算机软件和理论专业硕士硕士课程设置
课程
类别
课程编码
课程名称
开课
学期
学
时
学
分
备注
公共
基础课

马克思主义理论
秋季
60
3

基础外国语
春季
秋季
80
4
4门课程中选择2门
学科
基础课

人工智能
秋季
42
2
最少选择3门不少于6学分课程（必修）

计算机网络体系结构
秋季
42
2

分布式系统
秋季
42
2

面向对象分析和设计
秋季
42
2

矩阵和多元统计分析
秋季
42
2
专业
主干课

知识工程
春季
42
2
必选课（每门2学分）

Windows 操作系统
春季
42
2

可计算性和计算复杂性
春季
42
2

发
展
方
向
课
专业方向课

形式语言和自动机
春季
42
2
最少选择3门不少于6学分课程 （可用学科基础学分课替换）

分布式数据库
春季
42
2

软件重用技术
春季
42
2

模式识别
春季
42
2

并行计算
春季
42
2

嵌入式系统
春季
42
2

智能计划和计划识别
春季
42
2

数据挖掘
春季
42
2

非经典逻辑
春季
42
2
公选课、跨专业课
自愿选择硕士院列出公选课、跨专业课课程一门, 2学分。
2． 教学方法
硕士教学形式采取灵活多样形式，提倡采取老师主讲结合研讨班、专题式、启发式等多个教学方法，使课堂讲授、交流研讨、案例分析等有机结合，加强对硕士创新能力培养。
3．考评方法
学科基础课、专业主干课均采取闭卷考试；专业方向课可采取闭卷或课程论文形式考试。

七、必修步骤（2学分）
1. 学术活动(10次以上) 1学分
硕士必需参与学校、学院组织学术活动，并向导师提交学术活动汇报。
2. 文件阅读 1学分
文件阅读以讨论班形式进行，关键是学生汇报，导师组组员现场指导。要阅读内容必需是和立即要做论文亲密相连系列内容，由导师组和硕士本人商议后制订。要求每位硕士生必需在第2学期期末之前最少提交二份书面文件阅读汇报。
3. 补修课程
相同学力或跨学科硕士，必需在导师指导下确定2-3门本学科本科生主干课程作为补修课程。补修课程不列入培养方案，但要列入硕士个人培养计划，只记成绩，不计学分。

八、学位论文
学位论文是为了培养硕士独立思索、勇于创新精神和从事科学研究或担负专门技术工作能力。硕士应在导师指导下独立完成学位论文工作。学位论文包含研究计划、开题汇报、中期检验和学位论文四个步骤，完成全部步骤计3学分。具体要求以下：
研究计划，硕士生应在导师指导下，尽早初拟论文选题范围，并在入学后三个月内制订研究计划，提交各培养单位立案；开题汇报时间定于11月初（第3学期），关键从选题、文件、论文结构、可行性几方面进行检验；中期检验时间定于10月中旬（第5学期），关键考察论文进展情况。
在毕业论文答辩前两周由学院组成论文试验程序检验组，进行论文相关试验及程序检验。试验、程序要完整无误，无剽窃行为，试验数据可靠正确，运行结果和毕业论文一致。
我院标准上要求硕士答辩前应公开发表学术论文。要求：最少在答辩前发表一篇和本研究方向相关期刊源等级文章（导师为第一作者或通讯作者，且除导师外，本人为第一作者）。
学位论文答辩在第6学期末进行。硕士答辩应根据《东北师范大学学位授予工作细则》中相关要求进行。
论文答辩未经过者，应修改论文，并再次申请答辩，两次答辩时间间隔不得少于六个月。

九、实践活动
硕士全部要参与学院组织教学实践活动，为低年级本科生讲授习题、批改作业等。由主讲老师负责对硕士参与教学实践情况进行考查，并激励硕士参与各类应用开发项目，在实践中锻炼、提升。

十、本专业必读经典文件
1. 人工智能导论，林尧瑞，马少平，出版日期：1989年5月第1版
2. 人工智能手册，第二卷，[美]A.巴尔 E.A.费根鲍姆，出版日期：1988年4月第1版
3. Wiliam Stallings, High-speed network,1999
Distributed Systems, George Coulouris etc.，772,
4. SOFTWARE ENGINEERING A PRACTITIONER’S APPROCH, ROGER S.PRESSMAN,McGraw Hill
5．实用多元统计分析,方开泰编著，华东师范大学出版社，1989年9月
6. 人工智能和知识工程, 陈世福,南京大学出版社, 1997
7. Programming Windows, Charles Petzold, MICROSOFT PRESS
8. Intorduction to the theory of Computation, Michael Sipser, PWS Publishing
S. Barry Cooper, Computability Theory, Chapman & Hall/CRC

计算机学院计算机软件和理论专业课程内容介绍

-------------------- 人工智能 --------------------

课程编号：1270 课程类别：学科基础课
课程名称：人工智能　　　　　 英文译名：Artificial Intelligence
学 时：42　 　学 分： 2
开课学期：秋季　 教学方法：课堂讲授
考评方法：笔试　　　　　　　　　　适用学科：计算机软件和理论
内容介绍：
人工智能(Artificial Intelligence，简记为AI)是目前科学技术发展中一门前沿学科。它是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多个学科研究基础上发展起来。人工智能是硕士专业关键基础课程，关键内容包含：人工智能数学基础、知识和知识表示、经典逻辑推理、不确定和非单调推理、搜索策略、教授系统、机器学习、模式识别、智能决议支持系统。
参考书目（文件）：
1. 人工智能原理，石纯一，黄昌宁等，出版日期：1993年10月第1版
2. 人工智能及其应用，蔡自兴，出版日期：1996年5月第2版
3. 人工智能导论，林尧瑞，马少平，出版日期：1989年5月第1版
4. 人工智能手册，第二卷，[美]A.巴尔 E.A.费根鲍姆，出版日期：1988年4月第1版
5. 人工智能和知识工程, 田盛丰, 黄厚宽，出版日期：1999年8月第1版
6. 人工智能原理及其实现,黄国兴等，出版日期：1993年8月第1版

-------------------- 计算机网络体系结构 --------------------

课程编号：1270 　　课程类别：学科基础课
课程名称：计算机网络体系结构　　　英文译名：Architectures of Computer Networks
学 时：42　 　 　　　学 分：2
开课学期：秋季　 　　　教学方法：课堂讲授
考评方法：笔试 　　　　　　　　　 适用学科：计算机软件和理论
内容介绍：
本课程关键介绍计算机网络体系结构基础知识和基础理论。内容有ATM；多协议标识交换MPLS；主动网络；移动和Ad Hoc网络；光网络及应用层网络。初步掌握对高等计算机网络通常研究和设计方法。
参考书目（文件）：
1. Wiliam Stallings, High-speed network,1999
2. 徐恪等编著，高等计算机网络，机械工业出版社，

-------------------- 分布式系统 --------------------

课程编号：1270 　　　　 课程类别：学科基础课
课程名称：分布式系统　 英文译名： Distributed Systems
学 时： 42　 　学 分： 2
开课学期：秋季　 　教学方法：课堂讲授
考评方法：笔试　　　　　　　 　　 适用学科：计算机软件和理论
内容介绍：
分布式系统(Distributed Systems)是计算机专业硕士基础课程之一。它是计算机科学中很多分支、课程必需基础。分布式系统包含相对广泛内容，关键内容包含：分布式系统概念和特点、分布式系统模型、分布式算法、中间件、分布式系统基础设施、分布式数据共享。
参考书目（文件）：
Distributed Systems, George Coulouris etc.，772,

-------------------- 面向对象分析和设计 --------------------

课程编号：1270 课程类别：学科基础课
课程名称：面向对象分析和设计 英文译名：Oriented–Object Analysis and Design
学 时：42 　　　学 分：2
开课学期：秋季　 　教学方法：课堂讲授
考评方法：笔试　　　　　　　　　 适用学科：计算机软件和理论　
内容介绍：
首先介绍软件工程学基础概念，然后引入面向对象方法学，包含：OOA、OOD、OOP，最终具体讲解UML和现在常见CASE工具，目标在于使硕士掌握系统开发基础方法。
参考书目（文件）：
1. SOFTWARE ENGINEERING A PRACTITIONER’S APPROCH, ROGER S.PRESSMAN,McGraw Hill
2. UML Programming Guide, 蒋惠编著,北京期望电子出版社
3. Object Programming with UML，刘润东编著，北京期望电子出版社

-------------------- 矩阵和多元统计分析 --------------------

课程编号：1270 　　　 课程类别：学科基础课
课程名称：矩阵和多元统计分析　　英文译名：Matrix and Multivariate Statistical Analysis
学 时：42 学 分：2
开课学期：秋季　 教学方法：课堂讲授
考评方法：笔试　　　　　　　　　适用学科：计算机软件和理论　　
内容介绍：
多元统计分析是在数理统计学基础上快速发展起来一门学科，又简称多元分析。它应用范围广泛，不管是自然科学还是社会科学，不管开发研究还是估计和决议，全部能够举出很多富有成效实例。关键内容包含：多元分析概述、矩阵代数和随机向量、多元正态分布、多元线性回归、主成份、因子分析和对协方差矩阵结构推断、经典相关分析法、聚类分析、距离方法和多维标度变换。
参考书目（文件）：
1. 多元统计分析, 于秀林，任雪松编著，中国统计出版社，1999年8月
2．实用多元统计分析,方开泰编著，华东师范大学出版社，1989年9月
3．多元统计分析和软件SAS, 朱道元等编，东南大学出版社，1999年8月
4．多元统计分析, 何晓群编著，第1版，中国人民大学出版社, 4
5．实用多元统计分析, 王学仁, 王松桂著，上海科技出版社，1990
6．SAS系统和基础统计分析，高惠璇等编译，北京大学出版社，1995

-------------------- 知识工程 -------------------

课程编号：12703001 　　 课程类别：专业主干课
课程名称：知识工程　　　　　 　 英文译名：Knowledge Engineering
学 时：42 　　 学 分：2
开课学期：春季 　教学方法：课堂讲授
考评方法：笔试　　　　　　　　 　适用学科：计算机软件和理论　
内容介绍：
关键内容包含知识工程和知识处理技术相关理论知识、网络计算模式和环境下知识处理问题研究和实现技术、知识系统化管理和组织、知识处理技术、解结果综合机制、知识查询和处理语言、处理结果可视化和可操作化、知识处理系统实现、机器学习和知识获取更新。
参考书目（文件）：
1. 人工智能和知识工程, 陈世福,南京大学出版社, 1997
2. 知识工程和知识管理, Guus Schreiger,机械工业出版社,

-------------------- Windows操作系统 --------------------

课程编号：12703002 　　　　 课程类别：专业主干课
课程名称：Windows操作系统　　　 英文译名：Windows Operating System
学 时：42 　学 分：2
开课学期：春季 　教学方法：课堂讲授
考评方法：笔试　　　　　　　　 　适用学科：计算机软件和理论　
内容介绍：
首先介绍操作系统基础概念，然后引入Windows操作系统，包含：体系结构、进程和处理器、存放、文件、I/O和网络，最终具体讲解怎样利用Microsoft Visual Studio VC++.Net系统开发工具进行系统及应用软件开发，目标在于使硕士含有基于Windows操作系统平台系统开发能力。
参考书目（文件）：
1. Oprating Systems Design and Implementation, Andrew S.Tranenbaum, Albert S.Woodhull, PRENTICE HALL
2. Programming Windows, Charles Petzold, MICROSOFT PRESS

-------------------- 可计算性和计算复杂性 --------------------

课程编号：12703003 课程类别：专业主干课
课程名称：可计算性和计算复杂性 英文译名：Computability and Computational Complexity
学 时：42 学 分：2
开课学期：春季 　教学方法：课堂讲授
考评方法：笔试　　　　　　 　 　适用学科：计算机软件和理论
内容介绍：
可计算性和计算复杂性理论和计算机有亲密关系，处理什么是能计算，什么不能计算（即可计算性理论），有多困难处理（即计算复杂性理论），和采取什么计算模型理论，是现代密码协议、计算机设计和很多应用领域基础。可计算性理论起源于可计算函数和图灵度研究。它领域增加为包含通常性可计算性和可定义性研究。计算复杂性理论研究计算问题时所需资源，和可计算性理论不一样，可计算性理论重心在於问题能否解決，不管需要多少資源。
参考书目（文件）：
1. Intorduction to the theory of Computation, Michael Sipser, PWS Publishing
S. Barry Cooper, Computability Theory, Chapman & Hall/CRC
2. Elements of the Theory of Computation, Harry R.Lewis, Christos H.Papadimitriou, Prentice Hall/Pearson

-------------------- 形式语言和自动机 --------------------

课程编号：12704001 课程类别：专业方向课
课程名称：形式语言和自动机 英文译名：Formal Languages and Automata
学 时：42 　 学 分：2
开课学期：春季　 　教学方法：课堂讲授
考评方法：考查　　　　　　　　　 适用学科：计算机软件和理论
内容介绍：
理论计算机科学是一门处于快速发展中学科，它对计算机硬件工程和软件工程发展全部相关键影响。形式语言和自动机理论是理论计算机科学基础，所以很多高校全部把它作为学位课为计算机系各个专业硕士硕士开这门课。本课关键讲授形式语言和自动机理论基础概念和基础理论。其中关键有：有穷状态系统，有穷自动机，正规表示式，自动机转移图，有穷自动机和正规集合等价性，自动机应用，正规集合封闭性，正规集合判定和有穷自动机最小化等。
参考书目（文件）：
1. 自动机理论、语言和计算导引, J.E. 霍普克罗夫特，J.D.厄尔曼，科学出版社，1996
2. Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation, John E.Hopcroft Rajeev Motwani Jeffrey D.Ullman, 清华大学出版社，6月

-------------------- 分布式数据库 -------------------

课程编号：12704002 　　　　 课程类别：专业方向课
课程名称：分布式数据库　　　　　　英文译名：Distributed Database Systems
学 时：42　 　学 分：2
开课学期：春季 　教学方法：课堂讲授
考评方法：考查　　　　　　　　　 适用学科：计算机软件和理论　
内容介绍：
分布式数据库系统(Distributed Database Systems)是计算机专业硕士选修课程，关键内容包含：分布式数据库系统概念和体系结构、分布式数据库设计、分布式查询分解和数据定位、分布式查询优化、分布式事务处理、分布式并发控制、分布式DBMS可靠性。
参考书目（文件）：
Principles of Distributed Database Systems, M. Tamer Ozsu etc., 666, 1999

-------------------- 软件重用技术 -------------------

课程编号：12704003 课程类别：专业方向课
课程名称：软件重用技术　 英文译名：Software reuse techniques
学 时：42 　　　学 分：2　
开课学期：春季 　教学方法：课堂讲授　
考评方法：考查　　　　　　　　 　适用学科：计算机软件和理论　　
内容介绍：
首先介绍软件复用基础概念，然后引入组件式程序设计，包含：组件和面向对象程序设计、接口和实现类，最终具体讲解怎样利用Microsoft Component Object Model(COM)、Microsoft Distributed Component Object Model(DCOM)，目标在于使硕士含有开发基于Windows操作系统平台分布式软件能力。
参考书目（文件）：
1. Dale Rogerson Inside Distributed COM, Microsoft Press
2. Dale Rogerson Inside OLE, Microsoft Press

-------------------- 模式识别 -------------------

课程编号：12704004 　　　　 课程类别：专业方向课
课程名称：模式识别　　　　　　 英文译名：Pattern Recognition
学 时：42　 　　　学 分：2　
开课学期：春季 　教学方法：课堂讲授
考评方法：考查　　　　　　　　　 适用学科：计算机软件和理论　
内容介绍：
模式识别(Pattern Recognition，简记为PA)是六十年代快速发展起来一门学科。它所研究理论和方法在众多科学和技术领域中得到了广泛重视，推进了人工智能系统发展，二十多年来，取得了大量研究结果，在很多领域得到了成功应用。模式识别是硕士专业关键选修课程，关键内容包含：模式识别概念、系统、相关模式识别方法部分问题、贝叶斯决议理论、概率密度函数估量、线性判别函数、非线性判别函数、近邻法、经验风险最小化和有序风险最小化方法、特征选择和提取、基于K-L展开式特征提取、非监督学习方法。
参考书目（文件）：
1. 计算机模式识别技术，李介谷,蔡国廉等，上海交通大学出版社, 出版日期：1986年2月第1版
2. 结构模式识别，[美]T.帕夫利迪斯，上海科学技术文件出版社, 出版日期：1981年7月第1版
3. 句法模式识别，[美]R.C.G.onzalez, M.G.Thomason，清华大学出版社, 出版日期：1984年7月第1版
4. 模式识别导论，沈清,汤霖，国防科技大学出版社, 出版日期：1991年5月第1版

-------------------- 并行计算 -------------------

课程编号：12704005 　　　　 课程类别：专业方向课
课程名称：并行计算　　　　　　　 英文译名：Parallel Computing
学 时：42　 　学 分：2　
开课学期：春季 　教学方法：课堂讲授
考评方法：考查　　　　　　　　　　适用学科：计算机软件和理论　
内容介绍：
并行计算(Parallel Computing)是计算机科学界研究热点之一，并对国民经济发展起着关键推进作用，有着重大实际应用意义。课程内容关键包含：并行计算硬件基础，现代并行计算机系统及其结构模型，并行计算性能评测；并行算法通常设计策略、基础设计技术和通常设计过程；矩阵运算、稠密和稀疏线性方程组求解和快速傅里叶变换；并行程序设计原理和方法和并行程序设计环境和工具。
参考书目（文件）：
1. 并行程序设计, Baeey Wilkinson, Michael Allen等，出版日期：1月第1版
2. 并行计算机体系结构，陈国良, 吴俊敏, 章锋, 出版日期：9月第2版
3. 并行算法设计和分析，陈国良，出版日期：1994年第1版Baeey Wilkinson, Michael Allen

-------------------- 嵌入式系统 -------------------

课程编号：12704006 　　　 课程类别：专业方向课
课程名称：嵌入式系统　　　　　　　英文译名：Embedded Computer System
学 时：42 　　　学 分：2　　
开课学期：春季 教学方法：课堂讲授　
考评方法：考查　　　　　　　　　　适用学科：计算机软件和理论　　
内容介绍：
本课程讲述嵌入式系统硬件和软件特征，关键剖析嵌入式操作系统Windows CE和嵌入式Linux系统，并对现在嵌入式处理器进行归类和分析。针对嵌入式操作系统特点，讲授其定制、裁剪、内核编译及其优化过程、串、并口通信、网卡通信和对外围设备驱动程序、嵌入式软件开发模式和开发步骤，包含代码编写、编译、调试、测试和烧写技术等。关键目标在于使硕士含有基于嵌入式系统应用开发能力。
参考书目（文件）：
1．嵌入式Linux设计和应用，邹思轶，清华大学出版社，
2．在嵌入式系统中使用C++编程语言，姜桥译，航空精密制造技术，1997年
3．32位嵌入式系统编程，(美)Rick Grehan等编著，许汝峰译, 中国电力出版社，
4．Windows CE.NET系统分析及试验教程，陈向群等编著，机械工业出版社，

-------------------- 智能计划和规化识别 -------------------

课程编号：12704007　　　　　 课程类别：专业方向课
课程名称：智能计划和规化识别　　 英文译名：Intelligence Planning and Plan Recognition
学 时：42　 　学 分：2　
开课学期：春季 　教学方法：课堂讲授
考评方法：考查　　　　　　　　 　 适用学科：计算机软件和理论　
内容介绍：
智能计划是人工智能研究领域中比较活跃一个分支。本课程关键讲授智能计划基础概念和基础理论，关键包含：计划和有效计划，基于计划图分析快速计划方法和计划器Graphplan，图计划框架下概率计划和计划器Pgraphplan,决议理论和决议计划，可能性理论和可能计划，智能计划和约束满足问题，计划领域描述语言PDDL等。计划识别是人工智能研究领域中比较活跃一个分支。本课程关键讲授计划识别基础概念和基础理论。关键包含：计划识别和目标识别，计划识别形式理论及其实现，基于目标图分析目标识别，基于回归图分析计划识别方法，基于知识图计划识别算法，基于限定理论计划识别算法等。
参考书目（文件）：
1. PDDL 和自动机，谷文祥，姜贵栋，徐丽，蔡敦波，李杨，蔡增玉，任斐，张新梅，刘科成，李晓峰 智能计划, 东北师范大学计算机学院硕士教材，8月，长春
2. 计划识别理论和应用，谷文祥，殷明浩等, 东北师范大学计算机学院硕士教材，3月，长春
3. 刘宝碇，赵瑞清，王刚，不确定计划及应用，清华大学出版社，8月，北京
4. A Formal Theory of Plan Recognition and its Implementation,Henry A.Kautz, Published in Reasoning ,1991,CA

-------------------- 数据挖掘 -------------------

课程编号：12704008 课程类别：专业方向课
课程名称：数据挖掘　　　　　　　 英文译名：Data Mining
学 时：42　　 　学 分：2　
开课学期：春季 　教学方法：课堂讲授　
考评方法：考查　　　　　　　　　　适用学科：计算机软件和理论　　　
内容介绍：
首先介绍数据挖掘概念，数据挖掘系统基础结构，数据挖掘系统分类及目前最新进展。其中包含：OLAP和数据仓库，数据预处理，概念描述，关联规则和估计等。本课程目标在于使硕士含有数据挖掘知识和基础方法和相关数据挖掘科研能力。
参考书目（文件）：
Advances in Data Mining, Petra Perner, Springer-Verlag New York, Inc

-------------------- 非经典逻辑 -------------------

课程编号：12704009　　　 课程类别：专业方向课
课程名称：非经典逻辑　　　　　　 英文译名：Non-classical Logic
学 时：42　 　学 分：2
开课学期：春季 　教学方法：课堂讲授
考评方法：考查　　　　　　　　　 适用学科：计算机软件和理论　　
内容介绍：
本课程第一部分是非经典逻辑基础概念和基础理论。关键包含模糊逻辑，模糊命题和模糊演算，模糊逻辑公式化简和模糊逻辑演绎推理，模糊群，R-模糊群，T-模糊群，TLPF-群。本课程第二部分是模糊计算机系统。关键有模糊计算机总体结构，FD转换器，知识包和特征基，思维处理器和模糊计算机应用等。
参考书目（文件）：
1. 模糊系统理论和模糊计算机机，汪培庄，李洪兴，科学出版社，1996年
2. 知识表示数学理论，汪培庄，李洪兴，天津科技出版社，1994年

计算机学院
8月26日