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研究生工作

河北大学2021级软件工程专业学术硕士研究生培养方案

 

 

一、学科简介

软件工程为一级学科,学科代码为0835。软件工程的研究对象是软件系统,是研究以系统化、规范化、可定量的过程化方法来开发和维护软件系统的工程领域。软件工程知识体系主要包括软件需求、软件设计、软件构造、软件测试、软件维护、软件配置管理、软件工程管理、软件工程过程、软件工程方法和工具、软件质量等知识域。主要研究方向包括软件工程理论与方法、软件工程技术、软件服务工程和领域软件工程等。

进入 21 世纪,以互联网为核心的网络与应用得到快速发展,信息技术的应用模式发生了巨大变化。在开放、动态、复杂的网络环境下,灵活、可信、协同的计算资源、数据资源、软件资源、服务资源等各种信息资源的共享和利用、无处不在的普适计算、主动可信的服务计算等,均对软件工程提出了巨大挑战。围绕服务计算、云计算、社会计算、可信计算、移动互联网、物联网、信息物理融合系统、大数据等新型计算和应用模式,展开应用导向的软件工程研究成为主流趋势。另一方面,软件工程经过数十年的研究与实践,积累了海量的软件及相关数据,整理和分析这些数据,发现和总结软件制品、人员、工具、活动的特点及其所反映的软件工程实践效果,成为近几年软件工程的研究热点,这不仅能够提炼与完善软件工程理论、方法和技术,还能支撑软件工程在新型计算和应用模式中的进一步发展。

河北大学软件工程专业2010年获批“软件工程”工程硕士专业学位授予权;2011年获批“软件工程”一级学科硕士学位授予权。其前身可追溯至1993年成立的计算机应用技术二级学科,并于2003年获批“计算机软件与理论”二级学科。形成了自己的专业优势特色,主要研究方向有:软件设计与管理、云计算与分布式处理、大数据机器学习、深度学习、粒计算与知识获取、WEB数据挖掘等。

 

二、研究方向

本学科点包括六个研究方向,这六个研究方向在研究内容和研究方法上既相互独立,又相互交叉和补充,着力提现大数据背景下软件工程研究的前瞻性和人才需求的迫切性。

1、软件设计与管理

该研究方向围绕软件开发设计过程中的相关问题展开研究,主要集中在研究软件设计模式、软件质量管理和软件缺陷预测,并将最新的人工智能技术应用于这些研究。具体地,在软件设计模式研究中,主要以游戏软件的设计为研究对象,研究如何将人工智能技术应用到软件的设计开发中,以提高游戏软件的智能水平;在软件质量管理研究中,侧重研究基于预测模型的软件质量管理,包括针对软件质量管理的预测模型构建、测试与评价;在软件缺陷预测研究中,侧重研究基于非平衡学习的软件缺陷倾向预测,特别是基于非平衡大数据分类的预测方法。

 

2、云计算与分布式处理

该方向是目前最热门的研究方向之一,主要研究基于云计算的大数据处理分治策略、大数据开源框架HADOOP和SPARK、这两种大数据开源框架的编程及相关应用研究,例如基于HADOOP和SPARK的大数据分类及其比较研究、基于生成模型的非平衡大数据平衡化研究、多模态大数据融合研究等。

 

3、大数据机器学习

该方向主要研究经典的机器学习算法在大数据环境下的可扩展性及大数据预处理。具体地,在机器学习算法可扩展性方面,主要研究如何改造或改进经典的机器学习算法,使之适应大数据环境,也研究如何设计面向大数据环境的新机器学习算法。在大数据预处理方面,主要研究面向大数据的样例选择、大数据主动学习和面向大数据的特征选择。

 

4、深度学习

该方向也是目前最热门的研究方向之一,深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域都有非常成功的应用。该方向以应用为导向,主要研究常用的深度学习模型(如自动编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等)的训练与应用。在应用研究中,主要研究深度学习在计算机视觉中的应用,包括视频检索、对象检测、目标跟踪等。此外,该方向还研究深度生成模型在非平衡大数据分类中的应用。

 

5、粒计算与知识获取

粒计算是一种模拟人类思维解决复杂问题的新方法,它通过把复杂的问题抽象并划分为若干简单的问题进行求解,是人工智能领域近年来的一个研究热点。该方向主要研究粒度划分的层次、粒结构及基于粒计算的知识获取方法。

 

6、WEB数据挖掘

随着WWW的快速发展,互联网上出现了大量有价值的信息(如微博、论坛、网络新闻等)。该方向主要研究如何快速、方便、准确地从海量互联网信息中挖掘有价值的知识。具体地,包括热门话题检测、事件演变趋势分析、社区发现等研究内容。

 

三、培养目标

1. 树立正确的中国特色社会主义核心价值观,具有坚定的理想信念,高尚的道德情操,优良的学术作风,高度的社会责任感。

2. 掌握软件工程学科坚实的基础理论和系统的专门知识,掌握软件工程学科的科学研究方法及必要的现代实验方法和技能,熟悉本学科的前沿研究领域,具有独立从事科学研究或独立担负专门技术工作、写出具有创见的学术论文并利用所学知识解决实际问题的能力。

3. 至少掌握一门外国语,能熟练阅读本专业的外文资料,具有撰写学术论文和进行国际学术交流的能力。

4. 具有良好的团队意识和团队合作精神。

5. 具有健康的身体和良好的心理素质。具有环境适应能力,注重人文精神与科学精神的结合;具有积极乐观的生活态度和价值观,善于处理人与人、人与社会及人与自然的关系,能够正确对待成功与失败。

6. 培养德智体美劳全面发展的社会主义事业接班人。

 

四、学制及学习年限

本学科所属专业研究生学制为3年,学习年限最长不超过6年。

 

五、中期筛选

研究生完成培养方案规定的课程学习、考核成绩合格、获得规定的学分后,按照学校相关文件组织开展中期筛选工作。

 

六、论文工作

学位论文工作是研究生培养的组成部分,是对研究生进行科学研究或承担专门技术工作的全面训练,是培养研究生创新能力,综合运用所学知识发现问题、分析问题和解决问题的主要环节。

研究生必须在导师指导下独立完成学位(毕业)论文。学位(毕业)论文应表明作者较好的掌握了本学科的基础理论、专门知识和基本技能,并取得一定水平的科研成果,不得抄袭和剽窃他人成果。学位(毕业)论文的研究工作必须经过开题、预答辩、评审、答辩等环节。

学位(毕业)论文的选题应密切结合学科发展或经济建设和社会发展的需要,论文开题一般应在第三个学期前完成,开题报告能够清晰表述研究内容及其研究的学术价值。在论文工作基本完成后,要进行论文预答辩,对学位(毕业)论文初稿进行全面、细致、充分的预审。在答辩前,应组织同行专家对论文进行评审,具体按照《河北大学研究生学位论文评审管理办法》相关要求进行。通过论文评审的学术硕士研究生,可申请论文答辩,论文答辩按照《河北大学学位条例实施细则》等文件规定执行。具体包括:

1、学位论文开题。

学位论文开题应在导师的指导下,通过查阅本领域相关工作的文献,了解国内外发展现状和发展趋势,通过分析对相关工作进行评述,指出要解决的问题及解决方案和技术路线,并撰写开题报告。选题要有重要应用价值,并有一定的理论意义,解决问题的方法要有新的见解。开题报告需要经过论证小组论证通过,论证小组由至少3位熟悉研究生选题内容的导师组成。论证小组就选题是否有研究意义、研究方案和技术路线的可行性及创新性等方面给出评估意见。学位论文开题距离学位论文答辩的日期至少1年以上。开题报告的具体要求参见《河北大学关于硕士研究生学位论文开题报告的要求》。

2、学位论文撰写。

硕士学位论文撰写的时间应不少于1年,即从开题报告到全面完成为止。学位论文的撰写要符合规范,章节之间要有逻辑性,硕士学位论文应在导师指导下由硕士生独立完成。

3、学位论文答辩。

通过学位论文评审的才能参加答辩,答辩委员会至少由5名本领域的专家组成,主席必须是其他学校的导师,原则上应为博士生导师。研究生参加答辩前还需要完成一定的学术活动。关于学术活动的要求参见《河北大学研究生开展学术活动的有关规定(试行稿)》。

 

七、毕业条件

1. 课程学习。研究生在规定修业年限内完成培养方案规定的课程学习,考核成绩合格,获得规定的学分。

2. 学术活动。研究生在读期间参加不少于10次学术活动,并撰写学术报告小结;以主讲人或宣讲人身份,参加在校内外举行的学术报告或学术讲座不少于1次。

3. 提前毕业。符合《河北大学关于硕士研究生申请提前毕业的规定》(校研字〔2015〕5号)相关要求的,可申请提前毕业。

4. 论文答辩。学位(毕业)论文经专家评审合格、通过学位(毕业)答辩,符合毕业资格审查后,准予毕业。

 

八、学位授予

研究生通过毕业资格审查,符合《中华人民共和国学位条例》的有关规定,达到学校学位授予标准,经学校学位评定委员会审核,授予硕士学位。

 

九、学分及课程设置

本学科所属专业最低修读学分为28分,其中学位课14学分,非学位课14学分。

本专业硕士研究生的课程学习在第二学期末结束。课程考试可以采用笔试、写读书报告或论文的形式。考试成绩按百分成绩评定。研究生课程考试不设补考环节,考试成绩低于60分的需重修。

 

软件工程学术硕士研究生课程设置一览表

课程类别 课程说明课程号学分学期备注
学位课(14学分)
公共必修课新时代中国特色社会主义理论与实践TS000000121考试
通用学术英语TS000000221考试
专业学术英语TS000000322考试
专业必修课文献阅读与论文写作XS090800122考查
大数据机器学习XS090800231考试
高级软件工程XS090800331考试
非学位课(14学分)
公共通识课《习近平谈治国理政》研读TT000010112通修/考查
自然辩证法概论TS0000102 12通修/考查
体育TT000010211选修/考查
美育TT000010311选修/考查
软件设计与管理方向课算法设计与分析XS090820121选修/考查
该方向研究生至少修读2学分高级数据库系统XS090820222选修/考查
软件体系结构XS090820322选修/考查
Python大数据开发实践XS090820422选修/考查
云计算与分布式处理方向课分布式计算框架XS090820522选修/考查
该方向研究生至少修读2学分神经网络XS090820622选修/考查
智能决策系统XS090820722选修/考查
矩阵论XS090820822选修/考查
Python大数据开发实践XS090820422选修/考查
大数据机器学习方向选修课大数据处理XS090820922选修/考查
该方向研究生至少修读2学分凸优化理论及应用XS090821021选修/考查
支持向量机XS090821122选修/考查
数字图像处理XS090821222选修/考查
矩阵论XS090820822选修/考查
数据分析XS090821321选修/考查
模式识别XS090821422选修/考查
深度学习方向课深度学习XS090821522选修/考查
该方向研究生至少修读2学分模式识别XS090821422选修/考查
神经网络XS090820622选修/考查
强化学习XS090821621选修/考查
智能决策系统XS090820722选修/考查
数据分析XS090821321选修/考查
支持向量机XS090821122选修/考查
Python深度学习实践XS090821722选修/考查
凸优化理论及应用XS090821021选修/考查
粒计算与知识获取方向课矩阵论XS090820822选修/考查
该方向研究生至少修读2学分
模式识别XS090821422选修/考查
异常检测XS090821822选修/考查
支持向量机XS090821122选修/考查
现代智能优化算法XS090821922选修/考查
数据分析XS090821321选修/考查
粗糙集理论与应用XS090822021选修/考查
多粒度知识获取与不确定性XS090822122选修/考查
WEB数据挖掘方向课数据挖掘XS090822222选修/考查
该方向研究生至少修读2学分计算机视觉基础XS090822322选修/考查
矩阵论XS090820822选修/考查
人工智能方法XS090822422选修/考查
Python大数据开发实践XS090820422选修/考查
必修环节实践环节入学教育与学术规范1
中期筛选3
学术活动≥10次1-6
论文环节论文开题3过程管理
论文预答辩6无学分
论文评审6
论文答辩6

课程修读说明:

1、学位课为一级学科下所有专业方向的必修课程。必修环节为研究生培养过程中必须完成的培养活动。

2、公共必修课中的外语课程按入学时的外国语考试科目修读相关语种。

3、公共通识课程中的通修为必选课程。

4、按专业方向设置的非学位课方向课应至少按录取专业所对应的方向完成其中一个方向的修读要求。

5、学生毕业总学分为:公共必修课+专业必修课+公共通识课+方向课。

6、非学位课可以跨方向选修,必须达到最低学分14分。



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