南京林业大学硕士研究生培养方案
(学科门类:一级学科代码:一级学科名称:)
(二级学科代码:077503二级学科名称:)
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一、研究方向
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1、数据挖掘方向本方向主要研究海量数据中知识发现和在此基础上的算法研究,以及在图像模式识别、生物信息数据分析、经济数据统计和预测等领域的应用。2、生物信息学方向本方向以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析,特别注重在林木生物信息方面的研究。3、计算机检测本方向主要研究检测过程中的信号的传输、转换、数字处理等技术(如信号的滤波、提取和增强,信号的压缩、估计、识别等),以及测试信号处理软件的研制与开发等。4、计算机网络及通信本方向研究计算机网络操作系统、体系结构、协议、性能检测、安全性等方面的技术以及编码密码算法的设计与分析、身份认证和数字签名、密钥管理等多种安全范围。设计实用有效的数据加密算法、数据编码算法、数字签名算法与密钥管理算法。本研究方向培养具有坚实的数学与通信理论基础与实际技术,了解数字通信发展的前沿和动态,能较好地运用数学知识与方法,成功构造具有良好性能的纠错码和密码,以适应我国数字通信高速发展的需要。5、科学工程计算与计算机仿真本方向培养既具有扎实的数学基础,又具备软件设计和开发能力的高级应用型人才。以数学理论、相似原理、信息技术、系统技术及其应用领域有关的专业技术为基础,以计算机和各种效应设备为工具,利用系统描写对实际的或设想的系统进行实验研究的一门综合性技术。现被日益广泛地应用到科学研究、工程设计、社会和经济形势的分析和预测等领域中。 |
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二、知识域要求
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三、课程设置与考试要求 |
组别 | 课程编号 | 课程名称 | 学时 | 学分 | 开课时间 | 授课方式 | 考试方式 | 备注 | A 公 共 基 础 课 | 83372 | 中国特色社会主义理论与实践研究 | 40 | 2.00 | 秋季 | 面授讲课 | 笔试 | | 83373 | 自然辩证法概论(所有专业必选) | 20 | 1.00 | 秋季 | 面授讲课 | 笔试 | | 83321-01 | 日语(上) | 72 | 3.00 | | 面授讲课 | 笔试 | 选2门任选一门外语上下 | 83321-011 | 日语(下) | 50 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | 83321-02 | 俄语(上) | 72 | 3.00 | | 面授讲课 | 笔试 | 83321-021 | 俄语(下) | 50 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | 83321-03 | 德语(上) | 72 | 3.00 | | 面授讲课 | 笔试 | 83321-031 | 德语(下) | 50 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | 83321-1 | 英语(上) | 72 | 3.00 | | 面授讲课 | 笔试 | 83321-101 | 英语(下) | 50 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | B 专 业 基 础 课 | 73313 | 矩阵论(须先修线性代数) | 60 | 3.00 | | 面授讲课 | 笔试 | 选2-3门,选满5学分 | 73333 | 计算机体系结构 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | 73367 | 算法分析与设计 | 60 | 3.00 | | 面授讲课 | 笔试 | C 专 业 必 修 课 | 73368 | 数据挖掘 | 60 | 3.00 | | 面授讲课 | 笔试 | 选2-4门,选满6学分 | 73357 | 数字信号处理 | 60 | 3.00 | | 面授讲课 | 笔试 | 73334 | 计算机网络系统结构 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | 13551 | 生物信息学 | 60 | 3.00 | | 面授讲课 | 笔试 | D 专 业 选 修 课 | 73374 | 分子生物学基础 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73375 | 现代数据库技术 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73376 | 嵌入式操作系统 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73377 | 偏微分方程数值解法 | 60 | 3.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73378 | 初等数论与多项式 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73379 | 有限域 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73381 | 科学计算可视化算法与系统 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73382 | 分布式数据库系统及其应用 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73383 | 网络管理与网络安全 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73384 | 系统仿真学 | 4 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 82003-1 | 日语二外 | 60 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 82003-2 | 德语二外 | 60 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 82003-3 | 英语二外 | 60 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73339 | 数字图像处理 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73353 | 模式识别 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73315 | 模糊数学(须先修线性代数) | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73319 | 数值分析 | 60 | 3.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73327 | MATLAB语言 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73331 | 计算机及网络应用技术 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 93301 | 文献检索与利用 | 20 | 1.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 13562 | 统计推断 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 13572 | 基因组学与蛋白质组学基础 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 33342 | 计算机图形学 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 33378 | 机器视觉系统 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 33399 | 人工神经网络基础及应用 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73362 | 统计假设检验 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73363 | 线性模型 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 13476 | 地理信息系统及应用 | 60 | 3.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73369 | 支持向量机导论 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73370 | 最优化方法 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73371 | 机器学习导论 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73372 | 人工智能原理 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | | 73373 | 嵌入式系统 | 40 | 2.00 | | 面授讲课 | 笔试 | |
学术活动 | 要求>=3次(包括校内外学术报告,学术会议,教学、科技比赛等),本人报告要求>=1次并提交宣读报告 | 考查 | 必修 | 实践环节 | 包括教学实践、社会实践或社会调查,第三学期要求有总结报告 | 考查 | 必修 |
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