2004-08-04
学科简介
深圳大学计算机应用技术硕士学位点,拥有一只高素质、高学历、勇于创新求实、蓬勃向上的师资队伍。目前硕士导师队伍中包括一位国家教学指导委员会委员、一位博士生导师和十三位硕士生导师。师资队伍中绝大部分教师来自国内外名牌大学或国内重点大学,其中,正教授7人、副教授15人,具有博士学位教师8人;副教授以上职称占67.7%,具有博士学位教师占25.8%,具有硕士以上学位教师占83.9%.45岁以下教师全部为硕士以上学历,其中博士学位教师占53.3%.教师队伍整体年富力强,尽职敬业,教书育人。
本学科主要研究方向有:①多媒体信息处理、②智能化网络与应用、③计算机网络与信息安全。已联合培养博士研究生2名,硕士研究生8名。目前在读的联合培养博士研究生6名,硕士研究生12名。
目前,本学科点承担各类科研项目共32项,经费总数超过400万元。其中,国家级科研项目5项,省(部)级项目6项,厅(局)级项目8项。重大项目主要有:学习矢量量化研究及其在视频图象编码中的应用(国家自然科学基金课题)、数字城市三维影像图关键地物智能识别技术研究(国家自然科学基金课题)、城市空间信息应用中的若干技术与珠三角城市产业促进示范工程(国家863计划)、入侵检测预警和安全管理技术(国家863计划)、服务器安全增强技术(国家863计划)、人体面部特征的提取与识别(深圳市科技局)、高速ip路由技术研究(深圳市科技局)、intanet动态身份认证与预警系统(深圳市科技局)、数字城市中的图像压缩技术及应用(深圳市科技局)、三维地形重建整体内插方法的研究(省教育厅)。
计算机应用技术学科现已建设的科研实验室包括:智能软件技术实验室、计算机辅助软件工程实验室(case)、多媒体技术实验室和智能控制实验室。近期计划建设的实验室包括:网络技术与分布式处理实验室、数据库技术实验室、现代计算机技术实验室和学生科技创新实验室等多个实验室。这些实验室每年投入的建设经费超过百万元,拥有一批ibm、sun、cisco、hp等品牌的先进的实验设备和软件,总价值超过500万元。
学科主要研究方向
(1)多媒体信息处理
本方向着重研究神经网络、模糊逻辑、模糊神经网络、模拟退火技术、蚁群算法等在视频图像处理与编码中的应用,旨在发展快速高效和具有在低码率信道下实现视频图像实时编码潜能的压缩算法;在国内率先开展了模糊矢量量化技术的研究,提出了模糊学习vq算法、模糊k-邻域vq算法、随机竞争学习vq算法,使得vq编码性能大大提高,解决了对初始码书的依赖性问题和码书设计时间过长的问题。在数字水印技术方面,较为系统地引入了混沌理论,同时在国内较早地开始第二代数字水印算法的研究;本方向还将医学成像技术、人工生命、非线性非确定系统辩识相结合,在国内较早地提出了基于spect、fmri、eeg、meg等信息融合的高维时空非线性模型的建立和辨识,能够为医学功能实时成像提供定量的理论依据、有效的分析方法和实用的计算手段。
本方向重视高水平的实验室建设,分别与美国ti公司和美国motorola公司合作成立了dsp实验室和eda实验室各一个,实验室设备总投入已超过400万元,着重研究数字信号的实时处理技术与硬件实现,在现场可编程门阵列系统的动态可重构技术方面的研究,已经取得了关键技术的突破。这些实验室设备先进,及时跟踪国外大公司的最新技术,目前已经为深圳特区的信息行业提供了较为雄厚的技术支持和完整的技术培训,具有较大的知名度和良好的学术声誉。
本方向积极开展“产、学、研”合作项目,涉及高分辨率医学影像设备、无线通讯接口、固定电话短信设备、生化分析仪等领域,其中“isp数字电路实验分析系统”获得1999年广东省科技进步三等奖,“可编程来电显示测试仪的研究”获得1999年深圳市科技进步三等奖,“全自动多参数临床电解质分析仪”2001年通过广东省药品监督管理局的鉴定,已有5项成果在中国高新技术交易会上成功转让和实施产业化,目前已产生经济效益4000万元。
本方向积极开展国际间的学术合作研究,近三年,学术骨干中共有5人次赴英国做访问学者,并且承担英国britishcouncil的国际合作科研项目一项。本方向的研究工作,一方面以多媒体图像信息处理的新理论、新方法和新技术为突破口,力图实现理论和技术上的源头创新;同时将“产、学、研”紧密结合,力求形成我国自主的知识产权,提高核心国际竞争力。
(2)智能化网络与应用
本方向主要研究网络信息与生物信息的智能处理技术。目前本方向的主要研究内容包括:①智能主体(agent)及其应用技术:目前主要研究主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统在基因组自动注释(automatedgenomicannotation)、生物信息智能集成与共享web服务资源融合中的应用等。②数据挖掘与知识发现:主要研究基础理论、发现算法、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。③语义web与ontology:研究语义web的支撑技术、模型和方法,包括可扩展标记语言(xml,extensiblemarkuplanguage)、xmlschemas、资源描述框架(rdf,resourcedescriptionframework)和知识本体(ontology)等创建语义web的支撑技术。重点研究:设计机器可读的网上信息内容表示、自动推理模式、后基因组语义web的支撑技术、ontology与基因功能注释、知识网格和信息网格。④生物信息智能处理技术:研究生物智能信息处理中的算法问题,重点研究生物信息资源共享技术和生物信息的知识挖掘。主要包括研究新的dna序列特征分析方法;研究先进、高效的信息分析和数据挖掘手段,从大量繁杂的蛋白质组数据中找出内在联系,揭示蛋白质的功能及相互作用关系。
本方向近年已完成的主要科研项目包括:基于web的智能信息采集与分类系统、城市流通领域电子商务系统——中国商品交易网、智能信息抽取及其应用研究、中国饲料服务网的研究与开发、电子出版物信息处理系统。本方向已联合培养博士研究生2名,硕士研究生8名。目前在读的联合培养博士研究生6名,硕士研究生6名。
(3)计算机网络与信息安全
本方向主要研究计算机网络的应用技术和信息安全技术。目前的主要工作包括:(1)安全网络技术的研究,已经完成“入侵检测预警和安全管理技术”与“安全网络服务器技术研究”2项国家863计划信息安全主题研究项目,重大国防项目2项,广东省自然科学基金项目3项;(2)基于互联网络的软件工程技术和网络软件集成技术,在多agents协同工作,通用rpc应用平台等方面取得了研究成果;(3)中间件技术,特别是安全中间件在银行支付系统中的应用技术,目前取得了多个成功应用的案例。(4)j2ee架构的应用技术,在corba应用技术方面也取得了成果。
本研究方向研究力争解决对国民经济发展和国防建设具有重大意义的网络与信息安全领域所涉及的重大科学问题和关键基础技术。以网络应用与信息安全的构造和运行过程中所涉及的新理论、新结构、新方法和新技术为突破口,力图实现在科学理论和技术上的源头创新,以提高我们在网络与信息安全研究领域的整体创新能力和国际竞争力,形成我国自主的知识产权。