1、北京理工大学硕士研究生培养方案 学科专业：计算机应用技术 学科代码：081203251计算机应用技术081203（一级学科：计算机科学与技术）本学科于 1987 年获得硕士学位授予权，1993 年获得博士学位授予权，2000 年被批准为博士后流动站。本专业主要研究计算机科学理论和计算机应用技术，以解决诸多科学和经济领域的实际问题。重点以人工智能、媒体计算、人机交互、虚拟现实与仿真和网络信息技术为主。主要研究方向有：1. 人工智能：主要研究人工智能及其应用技术，重点研究分布式人工智能、知识发现、多智能体、知识工程，包括专家系统及其工具，机器学习，人工神经网络技术；智能系统技术；计算机图形与图象处
2、理技术；计算机视觉；智能控制与模式识别；信息获取、理解与数据融合；自然语言处理等。2. 媒体计算与自主系统：主要研究图象、图形、文字、视觉、听觉等媒体信息的计算理论和方法；计算机视觉、感知计算、穿戴计算、协同计算；网络环境下具有感知和决策的自主系统，包括智能机器人、群机器人、人机自然交互等。3. 网络信息技术：主要研究 Web 技术，包括语义 Web，Web 代理，Web 挖掘、以及 Web 服务技术等；网络安全技术；网格与移动计算；分布式人工智能、multi-agent 技术以及基于 ontology 的互操作技术；电子商务与数字图书馆等。4. 人机交互技术：主要研究智能化人机交互系统设计与
3、评价；人机交互设备及其关键技术；虚拟现实技术，虚拟全景空间技术，虚拟环境；虚拟现实系统的新型人机接口和虚拟环境产生器；分布式交互仿真技术。5. 分 布 式 计 算 与 智 能 系 统 ： 主 要 研 究 分 布 式 人 工 智 能 ； 知 识 发 现 ； 空 间 数 据 挖 掘 ； 软 计 算 技 术等 。 智 能 系 统 技 术 包 括 指 挥 控 制 系 统 的 智 能 决 策 支 持 技 术 和 分 布 式 信 息 处 理 及 数 据 融 合 方 案 技 术 ， 地理 信 息 系 统 ； 计 算 机 图 形 与 图 象 处 理 技 术 ； 计 算 机 视 觉 ； 智 能 控 制 与 模
4、式 识 别 ； 信 息 获 取 、 理 解 与 数据 融 合 等 。一、培养目标热爱祖国，有社会主义觉悟和较高道德修养，掌握坚实的计算机科学与技术的基础理论和系统的计算机应用技术和有关计算机系统结构、计算机软件与理论技术方面的专门知识，深入了解本学科的发展状况和发展趋势，具有从事科学研究工作和独立承担专门技术工作的能力，能够胜任计算机应用的教学、科研、软件系统开发等工作。二、课程设置类别 课程编号 课程名称课内学时学分开课学期考核方式 备注21-000001-01-09 科学技术哲学 54 2 1、2 考试21-000001-0*-09 科学社会主义理论与实践 36 1 1、2 考试学位课 2
5、1-000002-0*-09 外语 54+54 2 1、2 考试北京理工大学硕士研究生培养方案 学科专业：计算机应用技术 学科代码：081203252类别 课程编号 课程名称课内学时学分开课学期考核方式 备注21-081203-01-01 人工智能 54 3 1 考试21-081203-02-01 媒体计算 54 3 1 考试21-081203-03-01 计算机图形学 54 3 2 考试21-081203-04-01 虚拟现实技术 54 3 1 考试21-081203-05-01 自然语言理解 54 3 1 考试21-081203-06-01 计算机视觉 54 3 2 考试21-081202
6、-01-01 计算理论 54 3 1 考试学位课21-081201-01-01 计算机网络体系结构 54 3 1 考试任选四门20-081203-01-01 分布式人工智能 36 2 2 考查20-081203-02-01 数据挖掘 36 2 2 考查20-081203-03-01 信息系统技术 36 2 1 考查20-081203-04-01 模式识别与图象处理 54 3 1 考查20-081203-05-01 多媒体计算机技术 54 3 2 考查20-081203-06-01 语音识别 36 2 2 考查20-081203-07-01 机器学习 54 3 2 考查20-081203-08-
7、01 人工神经网络 54 3 2 考查20-081203-09-01 人机交互技术 54 3 2 考查20-081203-10-01 计算几何 36 2 2 考查20-081203-11-01 最优化理论 36 2 2 考查20-081202-06-01 组合数学 36 2 2 考查21-000003-03-07 图与网络 36 2 1 考查选修课21-000003-08-07 随机过程 36 2 1 考查任选一门三、必修环节1文献综述报告（1 学分）：本学科硕士学位研究生的文献阅读要结合课题研究方向和具体的研究领域进行，文献综述报告要反映国内外相关领域的研究历史、现状和发展趋势，不少于 40
8、00汉字,其中参考文献应不少于 20篇。2学术活动（1 学分）：在学期间至少应参加 6次以上学术活动，其中本人进行正规性的学术报告 1次以上。每次学术活动要有 500字左右的总结报告，注明参加学术活动的时间、地点、报告人、学术报告题目，简述内容并阐明自己对相关问题的学术观点或看法。3专业外语（1 学分）：使研究生了解、熟悉外语论文的写作及如何在国际会议发表论文和进行学术报告。由指导老师负责指导研究生选读和笔译相关专业外文文献，学院组织考试。4实践环节：以参与教学、科研与管理工作等形式完成。四、科学研究与学位论文1学位论文选题和开题报告：学位论文选题应根据当前本学科方向科学技术的发展水平和趋势进
9、行，选题涉及基础理论的研究内容具有较高的理论价值和先进性，一般应有相应的实验数据支持；选题涉及工程应用的研究内容应具有明显的实用价值，技术上在国内具有先进性。北京理工大学硕士研究生培养方案 学科专业：计算机应用技术 学科代码：0812032532发表论文：应满足校学位评定委员会的要求。3学位论文：硕士学位论文应当表明作者具有从事科学研究工作的能力，论文成果具有新意。五. 课程简介21-081203-01-01 人工智能 3（54）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构先修课程： 离散数学内容概要： 知识的表示；非经典逻辑；非确定性推理方法；知识获取与机器学习；各种软计算方
10、法；人工智能最新进展。参考文献： 1. Luger George F. Artificial intelligence：Structures and Strategies for Complex Problem Solving. China Machine Press, 20032. Nils J. Nilsson. MoganKaufmann. Artificial Intelligence A New Synthesis. 机械工业出版社，199921-081203-02-01 媒体计算 3（54）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，模型识别与智能系统先修课程： 线性代数，概率与
11、统计内容概要： 讲授内容分为理论、技术与应用系统三大部分。理论部分包括小波原理、神经计算、隐Markov 模型、子空间分析；技术部分包括数据压缩、多媒体数据库、网络支持分布式计算、支持多媒体通讯的高速网络技术、人机交互与接口、媒体内容检索；应用系统包括普遍计算系统、人机交互系统、媒体检索系统。参考文献： 贾云得等编辑. 媒体计算（教学参考资料）. 北京理工大学计算机科学与工程系，200321-081203-03-01 计算机图形学 3（54）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构先修课程： 算法复杂性理论内容概要： 基本图形生成算法；图形变换；三维几何造型技术；真实感图形
12、理论与算法；计算机动画技术；计算机图形学最新进展。北京理工大学硕士研究生培养方案 学科专业：计算机应用技术 学科代码：081203254参考文献： 1. 唐荣锡，汪嘉业，彭群生. 计算机图形学教程. 科学出版社2. 彭群生，鲍虎军，金小刚. 计算机真实感图形的算法基础. 科学出版社，199921-081203-04-01 虚拟现实技术 3（54）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构先修课程： 计算机图形图象处理，多媒体计算机技术内容概要： 实用虚拟现实技术总论；虚拟现实外设；基于图形渲染的算法基础；基于图象渲染的理论基础；虚拟全景空间的模型预算法；虚拟现实建模；虚拟现实
13、开发工具；分布式虚拟现实系统；虚拟现实系统设计和评价方法。参考文献： 1. 张茂军. 虚拟现实系统. 科学出版社，20012. 黄心渊. 虚拟现实技术与应用. 清华大学出版社，199921-081203-05-01 自然语言理解 3（54）适用专业： 计算机应用技术、计算机软件与理论、计算机系统结构先修课程： 计算语言学导论内容概要： 自然语言理解发展概况；语法理论及其表示形式；语言的识别与分析；计算语义学基础；概率语法；语言学习。参考文献： 瓮富良，王野翊计算语言学导论北京：中国社会科学出版社，199821-081203-06-01 计算机视觉 3（54）适用专业： 计算机应用技术，计算机软
14、件与理论，计算机系统结构先修课程： 线性代数，概率与统计内容概要： 计算机视觉的基本理论、原理、算法与应用。内容包括人类视觉、视觉计算理论、图象特征提取、图象纹理分析、彩色感知、深度图象与立体视觉、视觉系统标定、二维运动分析、三维运动分析、图象识别和理解、计算机视觉应用系统。参考文献： 贾云得. 机器视觉. 科学出版社，2000北京理工大学硕士研究生培养方案 学科专业：计算机应用技术 学科代码：08120325520-081203-01-01 分布式人工智能 2（36）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构先修课程： 人工智能内容概要： 分布式人工智能简介；智能主体的结构
15、和逻辑表示；主体的交互与通信；主体的协调与协作机制；分布式人工智能系统的构建。参考文献： 1史忠植. 智能主体及其应用. 北京：科学出版社，20002张维明，姚莉. 智能协作信息技术. 北京：电子工业出版社，200220-081203-02-01 数据挖掘 2（36）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构先修课程： 人工智能内容概要： 数据概化和比较；关联规则的提取；分类和预测；聚类分析；Web 数据挖掘；时序数据分析。参考文献： 1. Jiawei Han Micheline Kamber. Data Mining：Concepts and Techniques. Ch
16、ina Machine Press, 19992. David Hand, Heikki Mannila, etc. 数据挖掘原理. 机械工业出版社，200320-081203-03-01 信息系统技术2（36）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构先修课程：内容概要： 信息系统概述；管理信息系统的基本概念；信息系统分析和设计的基本原理及方法技巧；企业资源计划、供需链管理、客户关系管理、计算机集成制造系统等典型应用。参考文献： 1. 罗超理，李万江. 管理信息系统与应用. 清华大学出版社，20022. Ralph M.Stair. 信息系统原理. 机械工业出版社，2000
17、20-081203-04-01 模式识别与图象处理3（54）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构，模型识别与智能系统先修课程： 线性代数，数理统计， 概率论北京理工大学硕士研究生培养方案 学科专业：计算机应用技术 学科代码：081203256内容概要： 统计模式识别；聚类分析；特征选取；图象编码；图象增强和复原；图象分割；三维形状的表示；字符的识别及应用；生物图象分析等。参考文献： 1. 傅京孙. 模式识别应用. 北京大学出版社，19902. 戚飞虎. 模式识别与图象处理. 上海交通大学出版社,19893. 李金宗. 模式识别导论. 高等教育出版社，199420-081
18、203-05-01 多媒体计算机技术3（54）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构先修课程： 程序设计内容概要： 视频和音频信息的获取；视频信号编码；数据压缩技术；超文本与超媒体；多媒体计算机的硬件体系结构；多媒体计算机的软件系统；多媒体开发平台；多媒体计算机应用。参考文献： 钟玉琢. 多媒体计算机技术. 清华大学出版社，199320-081203-06-01 语音识别2（36）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构，模型识别与智能系统， 信息与通信工程先修课程： 信号处理，模式识别内容概要： 语音过程及其模型；语音识别信号处理与分析方法；语音识别
19、方法；语音识别系统设计与实现；孤立字词识别；连续语音识别；说话人识别与语种辨识；语音信号中的情感信息处理；语音识别的新理论和新方法。参考文献： 1. Lawrence Rabiner, Biing-Hwang Juang. Fundamentals of Speech Recognition （影印版）. 清华大学出版社，19992. 陈尚勤，罗承烈，杨雪. 近代语音识别.电子科技大学出版社，19913. 赵力. 语音信号处理. 机械工业出版社，200320-081203-07-01 机器学习3（54）适用专业： 计算机应用技术、计算机软件与理论，计算机系统结构先修课程： 人工智能北京理工大学
20、硕士研究生培养方案 学科专业：计算机应用技术 学科代码：081203257内容概要： 包括三部分：基于人工智能的学习. 基于统计的学习和机器学习的应用。基于机器学习的基本策略，指导学习，基于案例的学习，基于类比的学习，基于解释的学习；机器学习系统；数据挖掘的原理和算法；机器学习的应用实例。参考文献： 1. Tom M. Mitchell. 机器学习机. 械工业出版社 20032. 韩家威. Data Mininig: Concepts and Techniques. 机械工业出版社3. 石纯一等. 基于解释的机器学习方法. 清华大学出版社，199720-081203-08-01 人工神经网络
21、3（54）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构先修课程： 高等数学， 离散数学， 概率论， C 或 C+语言程序设计内容概要： 人工神经网络的发展历史、特点、类型及研究方法；生物神经网络简介；人工神经网络的学习算法；前向型人工神经网络；反馈型人工神经网络；自组织神经网络；联想记忆神经网络；随机型神经网络；进化神经网络；混沌神经网络；神经网络的系统分析、设计与评价方法；另外还具体讨论一些典型的应用实例。参考文献： 1. 蒋宗礼. 人工神经网络导论. 高等教育出版社，20012. 杨建刚. 人工神经网络实用教程. 浙江大学出版社，20013. 焦李成. 神经网络系统理论.
22、西安电子科技大学出版社，19904. Simon Haykin. Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Second Edition. 清华大学出版社, 200120-081203-09-01 人机交互技术 3（54）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构先修课程： 虚拟现实技术内容概要： 人的感知与人机交互；多通道人机交互与虚拟现实；交互设备与关键技术；全息图象和听觉界面；多通道用户界面模型及描述方法；交互设计；用户界面评价与可用性测试；多通道用户界面的软件结构和开发环境；基于智能体虚拟现实化多通道因特网界面；国内外研
23、究实例简介。参考文献： 1. 董士海，王 坚，戴国忠等译. 人机交互和多通道用户界面. 科学出版社，19992. Jennifer Preece等著, 刘晓晖等译. 交互设计超越人机交互. 电子工业出版社，200320-081203-10-01 计算几何 2 北京理工大学硕士研究生培养方案 学科专业：计算机应用技术 学科代码：081203258(36)适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构先修课程： 算法复杂度理论内容概要： 多边形划分（Polygon partitioning） ； 凸壳（Convex hull） ； Voronoi 图（Voronoi diagrams
24、） ；规划（Arrangement） ； 搜索和相交检测（ Search and intersection） ； 运动规划（Motion planning） 。参考文献： 1. Mark de Berg et al. Computational geometry: algorithms and applications. Springer, c20002. Joseph ORourke. Computational geometry in C. Cambridge University Press, 19983. FP普霍帕拉塔 MI沙莫斯. 计算几何导论. 科学出版社，199020-081203-11-01 最优化理论2（36）适用专业： 计算机应用技术，计算机软件与理论，计算机系统结构先修课程： 线性代数，高级程序语言内容概要： 最优化基础； 线性规划及对偶问题； 无约束优化方法；非线性规划；约束优化方法；局部搜索方法；多目标规划。参考文献： 1. 陈宝林. 最优化理论与算法.清华大学出版社, 19982. 袁亚湘，孙文瑜. 最优化理论与方法. 科学出版社, 19993. 唐焕文等. 实用最优化方法. 大连理工大学出版社, 2002
