北京师范大学人工智能学院硕士研究生培养方案

发布时间:2020-04-17 编辑:考研派小莉 推荐访问:
北京师范大学人工智能学院硕士研究生培养方案

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北京师范大学人工智能学院硕士研究生培养方案 正文

研究生培养
 
一、硕士研究生
 
学院设有四个硕士研究生专业:通信与信息系统(081001)、信号与信息处理(081002)、计算机软件和理论(081202)、计算机应用技术(081203)。近五年来,学院总计招收硕士研究生362人,授予硕士学位350人,现在在读硕士生204人。
 
(1)通信与信息系统
 
结合北京师范大学优势学科心理学与地理学,开展学科交叉研究,主要研究领域包括遥感遥测及其信号处理、生物电子学与生物信息处理、多维信号检测与模式识别。重点研究基于多模态神经影像的数据分析方法研究及基于神经反馈的认知功能预测与训练,研究基于多源空间信息融合的地学大数据分析,研究水下弱隐目标探测、识别与定位新理论与新方法,解决信号检测,建模、定位与识别等问题,研究天文信息的盲源分离与多源多尺度图像重构的关键理论与方法,相关研究成果广泛应用于矿产资源预测、神经/精神疾病辅助诊断及预测、石油等海洋资源探测和开发等领域。
 
(2)信号与信息处理
 
主要研究领域包括智能传感与通信安全、多媒体通信理论与技术。面向基础教育领域解决教学全过程监控中的各类新型传感器/传感网接入的智能检测新理论与新方法,研究新一代移动无线通信系统的物理层安全理论与算法,设计和优化基于窃听信道模型的保密编码、密钥协商和协作干扰技术;面向遥感图像应用,研究“视觉注意机制”在高效获取多媒体数据中的感兴趣区域中的应用;研究在带宽有限且干扰较高的信道环境下,如何实现多媒体数据中感兴趣区域的高质量编码与优先传输;研究遥感环境下的多媒体通信理论与技术,实现遥感影像的快速、高效压缩与编码。
 
(3)计算机软件和理论
 
主要研究方向包括人工智能与模式识别、数据科学与知识工程。人工智能与模式识别方向研究机器人、机器视觉、专家系统、智能装置与智能系统、人工神经网络、智能教学系统计算机图形学、图像处理、模式识别等。数据与知识工程方向主要涉及数据库理论、数据模型、数据库语言、查询处理及其优化技术、数据的安全性(存取控制、可恢复性)、事务管理(并发控制);图像或图像序列中的信息提取,三维物体形态和运动识别;知识获取、表示以及知识运用和处理的理论和算法;基于生物神经网络结构和功能的计算系统;对自然语言信息进行分析、处理和理解的理论和方法等。
 
(4)计算机应用技术
 
研究中文信息处理技术,包括现代汉语词法、句法与语义分析等。研究虚拟现实与可视化技术,具体包括电脑游戏的文化背景、电脑游戏的基本理论、电脑游戏的行为规范和评价体系;虚拟现实技术核心理论及虚拟环境建模方法、虚拟环境系统的关键技术、概念模型及体系结构,以及视听觉环境的硬件支撑技术,虚拟环境技术在科学计算可视化、飞行模拟、CAD/CAM及文化娱乐等方面的应用;博物馆的数字化研究等。
 
二、博士研究生
 
学院设有两个博士专业:计算机软件与理论(081202)和计算机应用技术(081203)。近五年来,学院总计招收博士研究生68人,授予博士学位34人,现在在读博士40人。
 
(1)计算机软件和理论
 
研究大数据传输潜力分析及路由机制,数据安全性设计方案、大数据存储方案和共享机制;异构数据采集和融合问题、知识表示模型与知识推理方法。社交网络大数据用户群体研究、主题挖掘以及信息传播机制的研究;基于大数据的解析和推理机制,对人体的基本动作实现智能化识别,探索人体动作智能化识别的工程实现及应用;物联网环境下的异构数据采集和融合问题、知识表示模型与知识推理方法;自然语言处理核心技术;大数据技术以及知识工程相关的学术研究,面向互联网的数据挖掘、机器学习算法研究。
 
(2)计算机应用技术
 
研究基于人类视觉感知理论的多源数据融合及三维建模技术;开展虚拟教师情感计算、教学过程的智能化建模、P2P数字资源共享研究;研究虚拟教育、教学过程建模技术;研究网络系统设计及集成、网络管理与安全技术,开发网络信息系统的软件产品;研究多源异构古遗址遗存数据融合理论与方法,古遗址遗存大数据云存储技术与数据访问模式;在颅面形态信息学方向,研究颅面数据采集与图形分析处理技术,基于统计的脑血管三维模型分析理论方法,对人脑及心脏血管的自动识别与分割、可视化显示与分析。
 
围绕探索人类认知机理和由此带来的并行智能信息感知、处理的核心技术,研究生物(神经生理)信号与遥感信号的数据获取,分析与计算建模的方法理论,包括多源数据融合/联合分析、大(海量)数据挖掘与分析、感兴趣区图像压缩理论与语义表达等;并开展认知障碍辅助诊断、神经反馈、视觉信息的神经编解码、合成孔径雷达图像处理与仿真等领域的应用研究。
北京师范大学

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