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安徽大学计算机科学与技术学院学科专业历史悠久,1977年开始招生软件工程本科专业, 1984年开始招收计算机专业的本科生和研究生。在三十多年的发展过程中,本学科为国家培养了大批计算机人才,同时也承担了大量的国家级重要科研项目,拥有1个博士后流动工作站,1个一级学科博士学位授权点,2个一级学科硕士学位授权点,2个专业学位硕士授权点。

一、计算机科学与技术一级学科博士学位授权点

2010年6月我院依托“计算机应用技术”这一国家级重点学科获批计算机科学与技术一级学科博士学位授权点。
在过去的十多年里本学位点不仅为国家培养了大量的信息技术英才,同时也承担了大量的国家级重要科研项目。2012年3月获批建设互联网应用创新开放平台示范基地-电力系统红外图像安全监控网络平台。
近五年来,本学科共获得国家自然科学基金、国家863科技计划、国家科技部973课题、国家自然科学基金海外及港澳学者合作研究基金、中国科学院国际合作重点项目、国家科技支撑计划等重要项目共 70项,科研经费达4877.1万,平均学科建设经费投入4000万元。近五年来,教师及研究生在国内外学术期刊与会议发表论文300余篇,其中SCI收录111篇,出版著作、教材逾9部(本),获省部级科研成果奖5项。已形成了一支结构合理、科研能力强的教师队伍,结合国家的发展需求和安徽大学自身优势,形成了具有特色的研究方向。在“211”的支持下,具备了良好的研究资源与设施,建立了特色鲜明的研究基地,为学科建设进一步提高与发展奠定了基础。
 
 1、培养方向
目前,本学科已经形成了多个各具特色和优势的研究方向,在国内外产生了一定影响。主要研究方向如下:
1)模式识别与信息处理:主要研究图的分解理论及其结构化描述、结构模式识别中的图匹配理论和图的聚类方法,多维信息获取处理及其特征分类,基于图像的3D 信息重建,盲信号处理等。该方向的研究课题均为现代模式识别和信息处理技术领域的前沿。
2)智能计算:人类智能的最主要的两大特点是,从全局宏观地分析考察问题的能力和从大量错综复杂的事物、经验中分析、归纳出内在规律的能力,并能自如地综合应用这两种能力来解决问题。本方向的研究目的是从人类智能的这两大特点出发,分别建立商空间粒度计算理论和构造性机器学习理论,并将这些理论应用于模式识别、生物信息处理、时间规划、金融预测等领域。本方向中的商空间粒度计算理论,从问题的提出、方法的构造到理论的建立都是原创性的。
3)智能软件:研究智能软件体系结构、知识库结构、科学工程计算与可视化软件、对象知识模型并建造多种决策支持系统。该方向的研究课题均为计算机软件与理论研究领域的前沿。
4)网络与信息安全:研究各种现代网络技术(比如无线传感器网络、车联网、软件定义网络等)及其在现实世界中的应用;研究网络通信、计算过程中的各种信息安全问题。该方向的研究关系到国家的安全和社会的稳定,其重要性正随着全球信息化步伐的加快而日益突出。
 
2 学位授予标准:
全脱产博士研究生在校学习时间至少三学年,在职博士研究生在校学习时间至少四学年;通过博士学位的课程考试和学位论文答辩,达到下述学术水平者,可申请授予博士学位:
1)掌握本学科坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识;
2)具有独立从事科学研究工作的能力;
3)在科学或专门技术研究上取得创新性成果;
4)在校期间以本人为第一作者(或申请人导师署名为第一作者,申请人为第二作者)、以安徽大学为第一署名单位,在本专业一类学术期刊上发表(或被录用)学术论文至少1篇,且在二类学术期刊上发表(或被录用)学术论文至少1篇(或EI收录论文1篇或获得发明专利1项)。若申请按最低年限(全脱产博士研究生三学年,在职博士研究生四学年)毕业,则还要求在上述发表(或被录用)的论文中至少有1篇为SCI收录的国际学术期刊论文。特殊情况须经学院学位分委会研究通过后,上报学校学位委员会审批。上述规定从2010年入学博士研究生开始执行。
 
    二、计算机科学与技术一级学科硕士学位授权点
 
 1996年4月本学科的“计算机应用技术”获批省级重点学科,2002年6月“计算机应用技术”被教育部批准为国家级重点学科;依托此国家级重点学科,2006年1月获批计算机科学与技术一级学科硕士点。并先后建立了“计算智能与信号处理教育部重点实验室教育部互联网应用创新开放平台示范基地——电力系统红外图像安全监控网络平台和安徽省工业图像分析与应用重点实验室”,以及一批市级和校级科研和教学平台。
近五年来,本学位点共获得国家自然科学基金、国家973计划、国家863计划等重要科研项目80项,科研经费累计达1883.76万元共发表学术论文281篇,其中SCI/EI检索的论文89篇,JCR 2以上和CCF A类会议论文20;出版教材、专著9部;获得省部级科研或教学成果奖3项
在国家“211”工程的持续支持下,依托国家级重点学科,本学位点具备了良好的研究资源和设施,建立了特色鲜明的科研和教学基地,形成了一支结构合理,科研和教学能力出色的师资队伍,为进一步发展和壮大奠定了良好的基础。
 
1、主要培养方向
    1)网络与信息安全
    该培养方向以现代密码学、安全多方计算、量子通信和量子密码、经典/量子信息论、计算复杂性理论为基础,以安全计算和隐私保护为主攻目标,分析、研究和解决相关科学问题。该方向研究团队在学科带头人仲红教授带领下,以该领域新理论、新结构、新方法和新技术为突破口,在安全计算理论、安全多方计算基础协议、量子密码与量子通信、移动Ad hoc网络关键安全技术等方面均取得一批创新性成果并服务于国家和安徽省的经济建设。该研究团队近五年来主持国家自然科学基金项目9项,省部级项目8项,其他项目3项;发表学术论文40多篇,其中SCI/EI检索论文20篇以上。
    2)模式识别与信息处理
本培养方向主要研究图的分解理论及其结构化描述、结构模式识别中的图匹配理论和图的聚类方法,多维信息获取处理及其特征分类,基于图像的3D信息重建,盲信号处理等。该方向研究团队在“皖江学者”罗斌教授的带领下,在基于图理论的图像视频处理与识别、基于矩阵分解与统计分析理论的机器学习方法以及基于Gabor小波时频分析图像处理技术等领域取得了国际领先的系列研究成果。近五年来,该团队在在国际权威学术期刊IEEE T-PAMI、IEEE T-IP、IEEE T-SP、Pattern Recognition、CVIU以及国际顶级学术会议IJCAI、CVPR、AAAI、ICASPP、ICPR上发表了一批高质量的论文;承担国家级项目9项,省部级项目6项;团队成员获得国际学术会ACCV2002最佳论文奖,安徽省科技进步三等奖,ACM合肥分会优秀博士论文奖等荣誉。
3)智能计算

本培养方向从人类智能特点出发,以发展商空间粒度计算理论及其应用为重点,致力于探索基于商空间的大规模网状数据挖掘和知识发现的特色理论。以复杂网络为主要研究对象,融合机器学习算法,建立基于商空间理论的多粒度大规模网状数据挖掘的方法和模型,并将它们应用于社交网络、模式识别、生物信息处理、时间规划、金融预测等领域。该方向研究团队在商空间计算方面取得重要理论突破——“将基于等价关系的商空间理论拓展为基于模糊等价关系和相容关系的商空间粒度计算理论”,获得了国内外同行的一致认可。近五年来,该方向团队已获得7项国家级项目和6项省部级项目资助,发表学术论文50多篇,其中SCI/EI检索论文25篇以上。

2 学位授予标准

研究生通过教学计划规定的所有课程的考试和学位论文答辩,达到下述学术水平者,可授予硕士学位:
    1)掌握本学科坚实的基础理论和系统的专知识;
    2)具有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力;
    3)在科学或专门技术研究上取得一定创造性的成果;
    4)在校期间须至少在省级以上学术期刊以第一作者(或申请人导师署名为第一作者,申请人为第二作者公开发表1篇以安徽大学为第一署名单位且与本专业有关的学术论文;从事应用或应用基础研究的学生,可根据其研究性质及实际完成情况,在申请学位论文答辩时填写《研究生科研活动自述》,并经导师或导师组、院系严格审核,安排学位论文答辩。
 
   三、软件工程一级学科硕士学位授权点
 
我院软件工程专业起步较早,上世纪70年代就开始招生,1977年开始招生本科专业,2002年获批计算机软件与理论二级学科硕士学位点,2011年增列为软件工程一级学科硕士学位点,历经近40年的发展,为国家培养了大批专业人才。软件工程学科拥有完备的师资力量、完整的研究生培养体系、良好的科研环境与实验条件。全国2012年学位点调整时,软件工程学科在教育部专家评审中,仅差一票就可获得一级学科博士学位点。
近五年来,本学科共获得国家科技支撑计划、国家自然基金、省部级项目等重要项目70余项,科研经费达2千万元。近五年来,教师及研究生在国内外学术期刊与会议发表论文200余篇,其中SCI/EI收录100余篇,获得科技进步奖项6项等。已经形成了一支结构合理、科研能力强的教师队伍,结合国家软件战略发展需求和安徽大学自身优势,形成了具有特殊的研究方向。在“211”工程、“计算机应用技术”国家重点学科、“计算智能与信号处理”教育部重点实验室、 “大数据分析与安全云平台”、“智能嵌入式技术研究中心”、“云计算与数据工程研究所”等多个平台和研究中心的支持下,具备了良好的研究资源与设施,形成了特殊鲜明的软件学科研究基地,为学科的进一步改善、提高与发展奠定了良好的基础。
1培养方向
目前,本学科点已经形成了多个各具优势的研究方向,主要包括以下4特色鲜明、相对稳定的研究方向。
(1)智能软件
研究智能软件体系结构、知识系统开发方法、知识库结构、对象知识模型及各种决策支持系统、智能软件建摸技术和综合集成技术,主要研究模糊粗糙集知识表示模型、基于模糊粗糙集的知识系统的软件体系结构及其不精确粗糙知识获取算法和不精确推理算法,探讨其多级模糊综合评价模型,探讨知识库的继承机制、抽象原理,实现系统数据库、模型库和方法库的融合,增强系统的可用性和维护效率,为开发智能软件系统提供有效的知识处理方式。该方向的研究课题为软件工程及相关理论研究领域的前沿。
(2)嵌入式软件
研究嵌入式系统的软硬件体系结构,重点研究嵌入式软件的普适化、网络化、智能化方法,主要有:研究嵌入式图形用户界面、高速实时进程调度,研发具有自主版权的软硬件可裁减的嵌入式实时操作系统;研究嵌入式系统的体系结构,重研究利用微处理器、DSP构成高速数据处理系统的软件方法;研究数字系统软件设计和形式验证方法,设计嵌入式系统的算法级综合软件工具;研究一些基于人工智能的普适化的可以应用在嵌入式系统中的高效方法,如粒度计算与机器学习、海量字符串模式匹配、图覆盖优化算法等,力争将其在符号识别、人机交互、智能控制等方面实际应用。该方向是软件工程领域的研究热点,其研究课题具有较强的应用背景,优势明显。
(3)并行算法科学工程计算
研究高性能计算结构、当代主流并行机上的并行计算模型并行算法不同并行机系统编程环境下大规模并行算法的性能评测标准方法,主要有:研究并行机和异构计算机网络作为PVM上的算法,深入分析算法的复杂度和加速比,研究在PVM上异步算法运行时的一些重要问题,如算法启动与终止,异构处理机资源调度,处理机或链路故障恢复和处理等;使用并行计算,结合模糊知识推理,采用不确定推理的商空间模型,研究微分方程数值解和数值模拟算法,降低算法时空复杂度;将这些方法应用于求解描述流体运动的偏微分方程,计算流体运动的速度、密度、深度、能量、前沿界面等物理量和变化规律,研究浅水波问题数值模拟高性能计算等。将近代数学方法与软件工程学科相结合是该方向研究工作的特色。
(4)云计算与数据处理
研究云计算与大数据软硬件体系架构,重点研究云计算服务端与客户端开发、大数据分析与处理方法,主要有:研究云平台搭建与开发,侧重研究包括Hadoop架构与部署、Spark架构与部署、Openstack架构与部署;研究大数据分析与融合,侧重研究大数据存储、管理、多源数据融合、大数据分析与可视化;研究云计算虚拟化方法,主要包括软件完全虚拟化、硬件辅助虚拟化及类虚拟化技术,具备云虚拟化环境的部署和运维能力;研究云服务与工作流调度,侧重研究云服务发现、组合、推荐、云工作流调度算法等。该方向是软件工程领域新的研究热点,其研究课题具有很强的商业应用背景,优势明显。
2、学位标准
研究生通过教学计划规定的所有课程的考试,修满50学分并通过学位论文答辩,达到下述学术水平者,可授予硕士学位:
掌握本学科坚实的基础理论和系统的专门知识;
具有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力;
在科学或专门技术研究上取得一定创造性的成果;
在校期间须至少在省级以上学术期刊以第一作者(或申请人导师署名为第一作者,申请人为第二作者) 公开发表1篇以安徽大学为第一署名单位且与本专业有关的学术论文;从事应用或应用基础研究的学生,可根据其研究性质及实际完成情况,在申请学位论文答辩时填写《研究生科研活动自述》,并经导师或导师组、院系严格审核,安排学位论文答辩。
 
   四、计算技术工程硕士专业学位授权点
计算机技术领域工程硕士专业学位于2010获批,2011年开始招生,这是一个综合运用计算机科学理论、各种应用技术以及工程方法,把计算机技术与生产实践相结合,并很好地解决生产实践中实际问题的专业领域。
本专业学位研究生学制三年(2011-2014年实行两年制),学位申请人需通过培养计划规定的所有课程考试、考核和学位论文答辩,成绩合格(课程成绩60分以上)并达到下述水平者,可申请授予硕士学位。
1)掌握本学科坚实的基础理论和系统的专门知识;
具有独立担负专门技术的开发或管理工作的能力;
2﹚在科学或专门技术研究上取得一定创造性的成果;
3﹚在校期间鼓励申请工程应用型专利或在省级以上学术期刊发表以安徽大学为第一署名单位且与本专业有关的学术论文;从事工程应用或者技术研发的学生,根据其参与工程项目的实际完成情况,在申请学位论文答辩时填写《研究生科研实践活动自述》,并经导师或导师组、院系严格审核,安排学位论文答辩。
 
    五、软件工程工程硕士专业学位授权点
软件工程领域工程硕士专业学位于2010获批,2011年开始招生。它是面向我国软件产业发展的需求、面向企事业单位对软件工程技术人才的需求,以创新创业为导向,培养高层次、应用型、复合式软件工程技术和软件工程管理人才。
本专业学位研究生学制三年(2011-2014年实行两年制),学位申请人需通过培养计划规定的所有课程考试、考核和学位论文答辩,成绩合格(课程成绩60分以上)并达到下述水平者,可申请授予硕士学位。
(1)在申请学位的专业领域,掌握了扎实的软件工程学科专业基础知识,熟练掌握软件工程知识和技能,并且具备从事相应领域的工程实践所需的专业能力;
(2)具有独立担负专门技术工作的系统分析、团队协作、谈判沟通、能力;
(3)在本领域的研究(设计)具有较高的实用价值;
(4)在校期间完成导师布置的科研任务(含参加项目研究、发表论文、申请专利、软件著作权申请等)。
教学科研平台
    我院为各类型研究生提供较为完善的教学科研平台,并始终将人才培养和科学研究紧密结合。2000年获批建立了计算智能与信号处理教育部重点实验室;2010年与合肥金星机电科技发展有限公司共同创建了安徽省工业图像处理与分析重点实验室强化了在国家安全和公共安全方面领域的科研创新及成果转化能力;在2012年和2013年,创建了安徽大学高性能计算中心和安徽大学信息保障技术研究中心。同时,本学科点注重博士生的创新实践能力培养,与四创电子股份有限公司、科大讯飞股份有限公司等进行密切技术合作。主要教学科研平台如:
序号
博士生学习科研平台
批准部门
批准时间
1
计算智能与信号处理教育部重点实验室
教育部
2000.8
2
互联网应用创新开放平台示范基地-电力系统红外图像安全监控网络平台
教育部
2012.3
3
安徽省工业图像处理与分析重点实验室
(与合肥金星机电科技发展有限公司共建)
安徽省
2010.11
4
合肥市网络通信工程技术研究中心
(与安徽国通亿创信息技术有限公司共建)
合肥市
2010.11
5
合肥市物流分拣工程技术研究中心
(与合肥中鼎信息科技股份有限公司共建)
合肥市
2010.11
6
安徽大学人工智能研究所
安徽大学
1998.9
7
安徽大学高性能计算中心
安徽大学
2012.1
8
安徽大学信息保障技术研究中心
安徽大学
2013.12
9
安徽大学视觉信息处理与跨媒体技术研究中心
安徽大学
2014.03
10
安徽大学智能嵌入技术研究中心
安徽大学
2014.03
 
奖助体系:
为激励广大研究生潜心钻研,保证每一位学生能够在校安心学习,学校建立了以博士生奖学金(如:国家奖学金,学业奖学金等)、博士生“三助”校外奖学金(如:国元奖学金、华欣奖学金、宇业奖学金、铜冠奖学金、天大研究生奖学金等)为主要构成的研究生奖助体系。同时本博士学位点结合实验室现状及生源情况也提供了诸如以完成高水平论文、申请发明专利、完成项目考核目标为导向的一次性科研奖励和逐月发放劳务补贴的方式,并辅以解决学生家庭困难的助学金补助体系。