信息工程学院“计算机技术工程”专业硕士点论证《大数据分析与挖掘》方向：--团队--近5年发表论文--近5年获得的代表性科研项目、课题情况 --本研究方向的特色、定位、作用和意义 --培养方案--人才需求与培养目标 --实践基地与培养模式1.团队：2.近5年发表论文：研究方向姓 名 出生年月 职 称 学历/学位 备 注 大数据分析与挖掘邵艳华 1975.03 教授 研究生/博士 学科带头人 张儒良 1963.06 教授 研究生/硕士 学术带头人 曹俊英 1981.05 教授 研究生/博士 学术骨干 夏大文1982.09 副教授 研究生/博士生 学术骨干 李小武 1966.11 副教授 研究生/博士 学术后备人才 龙 飞 1978.03 副教授 研究生/硕士 学术后备人才 吴有富 1966.04 教授 研究生/博士 兼职 吴茂念 1974.02 教授研究生/博士兼职 刘运强1984.07高级工程师 研究生/硕士兼职本学科方向近5年发表论文情况序号论文名称作者（*）发表时间发表刊物、会议名称或ISSN、检索号1 Research about Model and Simulation ofEnterprise Evolution Based on Agent邵艳华（1/？）2012.10,3114-3117ICECC 20122 一类复杂适应系统的建模研究邵艳华（1/？）2012,38(1),253-255计算机工程3 Modeling and simulation of agentdecision based on prospect theory.邵艳华（1/？）2014.12 ICFEEE 20144 Application of Modeling and SimulationBased on Agent邵艳华（1/？）2014.11,939-942ICMECS 20145 A Method of Slant Correction of VehicleLicense Plate Based on WatershedAlgorithm张儒良(1/2)2010.02Robotics and Automation，2010 (2)95-986 A Method of Slant Correction of VehicleLicense Plate Based on WatershedAlgorithm张儒良(1/2)2010.02Robotics and Automation，2010 (2)95-987 Car Number Plate Detection Usingyer Weak Filter张儒良(1/2)2009.07Business Intelligence (EI收录)IEEE Computer Society,ISBN: 978-0-7695-3705-4检索号:200947124593058 A high order schema for the numericalsolution of the fractional ordinarydifferential equations曹俊英（1/2）2013(4):154-168J. Comput. Physics9 A high order schema for the numericalsolution of ordinary fractionaldifferential equations曹俊英（1/2）2013(586):93-103Contemporary Mathematics10 Hadoop关键技术的研究与应用夏大文（1/？）2013计算机与现代化11 A Novel Parallel Algorithm for FrequentItemsets Mining in Massive Small FilesDatasets夏大文（1/？）2014ICIC Express Letters, Part B:Applications12 Discovery and Analysis of Usage DataBased on Hadoop for PersonalizedInformation Access夏大文（1/？）2013BDSE’1313 A geometric strategy for computingintersections of two spatialparametric curves(SCI)李小武（1/？）2013The Visual Computer，29，1151-115814 On a family of trimodal distributions,Communications in Statistics - Theoryand Methods(SCI)李小武（1/？）2014Communications in Statistics - Theoryand Methods, 43(14),2886–2896.15 基于开源少民信息资源保存系统设计研究龙飞（1/？）2011 计算机技术与发展3. 近5年获得的代表性科研项目、课题情况本学科方向近5年获得的代表性科研项目、课题情况序号项目、课题名称（下达文件编号或项目编号）来源起讫时间承担人（*）合同经费（万元）财务到账经费（万元）1 《一类复杂系统的建模与仿真研究》(黔科合J字[2010]2107号)省科技基金项目2010.6 -2012.12邵艳华（1/？）5 52 《基于Agent的供应链建模与仿真研究》（黔科合J字[2013]2140号）省科技基金项目2013.4 -2015.12邵艳华（1/？）4 43 《基于计算机视觉的烟雾与火焰预警系统的研究》省科技基金项目2014.4 -2017.3张儒良（1/？）5.4 5.44 “基于复杂背景下的汽车牌照实时识别”(黔科合J字[2008]2122号)贵州省科学技术基金项目2008.6-2011.12张儒良（1/？）4 45 Web使用挖掘在站点个性化服务中的应用研究（LKM201212）贵州省科技厅2012夏大文（1/？）2.5 2.56 粘弹性分数阶导数模型的高性能算法研究贵州省科技厅2014.08-2017.08曹俊英（1/？）4.0 4.07 分数阶方程的高性能算法研究贵州民族大学2013.05-2014.09曹俊英（1/？）1.2 1.28 曲线与曲面求交或最近距离的若干算法研究贵州省科技厅2014.4-2017.3李小武(1/5) 6 69 点至参数曲线及参数曲面的最近距离计算的算法分析与实现贵州省科技厅2012.03-2014.03李小武(1/5) 3.4 3.410 “基于信息智能融合技术的水库大坝安全监控”（黔科合J字LKM[2011]15号）贵州省科技厅2011龙飞（1/？） 4 4 4. 本研究方向的特色、定位、作用和意义本研究方向的特色、地位、作用和意义：本方向主要研究计算机图像处理和识别的综合应用技术，并将研究成果应用于实际，满足国防和地方经济建设需求。
通过计算机智能系统的学习，实现多种传感器信息的融合，建立识别系统模型，解决应用中的低信噪比、动态目标的快速识别问题；研究生物特征识别技术，并将其应用于身份识别软件的开发；探索解决人脸、指纹等识别中的海量检索和高维计算的困难。
图像处理与识别技术是一门跨学科的前沿高科技。
随着计算机软硬件技术的不断提高，计算机图像处理与识别技术从20世纪80年代中期到90年代末得到了迅速的发展，已广泛地应用在工业、农业、交通、金融、地质、海洋、气象、生物医学、军事、公安、电子商务、卫星遥感、机器人视觉、目标跟踪、多媒体信息网络通信等领域，取得了显著的社会效益和经济效益。
现在人们已充分认识到计算机图像处理与模式识别技术是认识世界、改造世界的重要手段，其已成为21世纪信息时代的一个重要高新科学技术研究方向。
我们在上述研究领域已经进行了卓有成效的研究，已形成了稳定的研究方向和有力的科研团队。
在运动目标分割、指纹特征提取、指纹分类识别技术上、利用正交Gaussian-Hermite矩提取图像等方面已取得了不少的研究成果。
目前贵州尚无涵盖此方向的计算机应用技术专业的硕士点，各领域该方向的技术人才相当紧缺。
为适应西部开发、贵州经济发展发展对高层次计算机图像处理及模式识别人才的急需，为推进该方向的发展，在计算机图像处理及模式识别等方向开展研究生层次教育研究是很有必要的。
本方向领衔导师王林教授是贵州省计算机学会理事、贵州民族学院学术带头人、留法博士。
在法国留学期间，师从国际著名信号处理专家Jun SHUN教授从事计算机图像处理的研究。
近年来在图像处理及模式识别方向，先后承担了省部级以上项目5项，在国内外重要学术期刊及国际学术会议上发表高质量论文10余篇，其中，SCI检索4篇，EI检索3篇，ISTP检索3篇。
5.人才需求与培养目标：人才需求：培养目标：培养具有计算机科学、数学、信息安全和光电信息处理理论基础，掌握信息分析及其复杂信息计算方法，具有扎实的计算机技术及应用能力，有较强的创新和实践能力，能够在企事业单位、政府部门和IT领域从事复杂信息分析与计算的高级复合型专业人才。
培养符合西部地区信息化发展和建设急需的高层次信息化专业人才。
6.培养方案课程类型序号课程名称学分周课时总课时开课学期考核方式备注学位课程学位公共课1 英语 42 144 1、2 考试专业必修2中国特色社会主义理论与实践研究2 2 36 1 论文3 自然辩证法概论 2 2 36 1 考查学位基础课4 数值计算与分析 3 3 54 1 考试专业必修5 高等数理统计 3 3 54 2 考试学位专业课6 大数据分析 3 3 54 1 考试专业必修7 数据挖掘 3 3 54 2 考试非学位课程专业选修课8Hadoop理论基础与实践2 2 36 2 考查专业选修序号8-23课程须修满8学分（第3学期只选少量课程，集中时间上课）9 Square的大数据应用 2 2 36 2 考查10 大数据与智慧交通 2 2 36 3 考查11 大数据与智慧商业 2 2 36 3 考查12 信息安全风险评估理论 2 2 36 2 考查13 信息系统安全测评 2 2 36 2 考查14 机器学习 2 2 36 2 考查15 硬件中的大数据 2 2 36 3 考查16 机器视觉及图像分析 2 2 36 2 考查其它环节24 社会实践 21、2学年中每学年1学分，每学分5次学术交流25 学位论文 4按学校相关规定，论文正文篇幅3万字以上7.实践基地与培养模式实践基地：培养模式：。