關于開展2019級電子與通信工程專業碩士研究生
學位論文開題工作的通知
研究生學位論文開題是研究生培養的重要環節,是科學研究順利開展的前提條件,是培養研究生獨立科研能力的主要措施,是保證學位論文質量的基礎。為規範研究生培養環節,加強過程管理,提高培養質量,信息科學與工程學院将開展2019級電子與通信工程專業碩士研究生學位論文的開題工作,具體内容如下:
一、開題對象
77779193永利信息科學與工程學院2019級電子與通信工程專業碩士研究生,且已修讀完人才培養方案規定的課程并取得相應學分。
二、組織實施
根據我院學位點建設的實際情況,拟開題研究生的開題工作将于2021年1月4日早8:00分兩組獨立實施(分組名單見附表)。
1、開題評定小組構成
1) 第一組
組長:魯榮波
成員:李建鋒、廖柏林、丁 雷、周恺卿
秘書:袁燕飛
2) 第二組
組長:楊喜
成員:周小清、曾水玲、張仁民、曾慶立
秘書:吳 彬
2、開題地點
第一組:工科樓C326
第二組:工科樓C315
三、開題報告的主要内容及要求
學位論文開題是碩士學位論文工作的基礎,對論文後續工作有着重大影響。
開題報告應涉及以下主要内容:
1、立論依據:選題依據及國内外在該方向的研究現狀及分析,論文題目原則上應與所學專業和研究方向相對應;研究意義和價值,可以從理論和實際應用方面進行論述;并附主要參考文獻及出處。
2、研究方案:研究目标、研究内容和拟解決的關鍵問題;特色與創新之處;拟采取的研究方法、技術路線及可行性分析。
3、論文寫作框架。
4、年度研究計劃及預期進展。
5、在研究過程中,可能遇到什麼困難和問題,采取解決的方法和措施。
6、對經費的預算和估計。如不足,解決途徑是否落實。
7、主要參考文獻一般應在30篇以上。
四、碩士生學論開題報告評審标準
成績考核為通過、不通過。
1、具備下列條件者,開題報告成績為通過:
1)選題恰當,有一定的理論或應用價值,有較高的起點和一定的新意;
2)具有獨立搜集和綜合分析資料的基本能力,能掌握與本研究方向的國内外動态,學術思想清晰;
3)研究方案基本可行,基本掌握技術關鍵,對可能遇到的主要問題,分析基本正确,開題條件基本具備;
4)研究工作計劃安排合格;
5)口頭陳述流利、簡練,并能較正确地回答專家的提問。
2、有下列問題之一者,開題報告為不通過:
1)選題不當,達不到研究生培養目标的要求;
2)閱讀的參考文獻數量不足,水平不高,本人的綜合分析能力較低;
3)研究方法簡單,研究措施不力,沒有抓住關鍵;預期達到的研究目标過高或過低;
4)開題條件不具備,研究計劃安排不周;
5)口頭表述雜亂。
五、碩士學學位論文開題程序
1、評定組組長宣傳報告會開始;
2、碩士生陳述開題報告,時間不超過20分鐘;
3、專家提問,碩士生回答問題;
4、評定組成員評議,并由組長總結宣布成績;
5、評定組評定成績并在開題報告書上簽字。
附表:2019級電子與通信工程專業碩士研究生學位論文開題工作分組名單
分組一
序号 |
姓名 |
論文題目 |
指導教師 |
1 |
賀勇軍 |
變參容噪遞歸神經網絡的研究和應用 |
肖 林 |
2 |
康棣文 |
和聲搜索算法的改進及其在湘西苗文詞性标注中的應用 |
莫禮平 |
3 |
李 軍 |
基于LSTM網絡和集成學習的風功率預測 |
廖柏林 |
4 |
李龍祥 |
基于LSTM和集成學習的住宅負荷短期預測 |
魯榮波 |
5 |
李宗正 |
基于人工魚群算法的癌症微陣列基因選擇 |
丁 雷 |
6 |
蒲衛林 |
基于深度學習的目标檢測算法研究 |
周清平 |
7 |
沈進飛 |
基于深度學習的水表表盤識别方法研究與應用 |
李建奇 |
8 |
汪 洋 |
基于深度學習的肺結節檢測方法研究 |
李建鋒 |
9 |
王方嶺 |
一種改進哈希表及其在文本相似性檢測中的應用 |
周恺卿 |
10 |
朱 熙 |
基于小波神經網路的車牌圖像去霧算法研究 |
陳炳權 |
分組一
序号 |
姓名 |
論文題目 |
指導教師 |
1 |
程楊名 |
基于過渡金屬化合物異質結的光電器件原理與設計 |
廖文虎 |
2 |
洪志偉 |
基于FPGA的千兆以太網圖像采集傳輸系統設計 |
曾慶立 |
3 |
李明皓 |
基于複合窗技術的諧波參數分析方法研究 |
雷可君 |
4 |
廖光锴 |
帶注意力機制的車輛重識别研究 |
張 正 |
5 |
劉 健 |
太赫茲通信系統混合波束賦形技術研究 |
張仁民 |
6 |
齊紹富 |
基于壓電聲子晶體的新型可調波導研究及應用 |
鄧 科 |
7 |
唐敏之 |
基于模糊推理算法的電力設備紅外圖像分割研究 |
曾水玲 |
8 |
田 沖 |
基于協作的頻譜感知算法研究 |
楊 喜 |
9 |
吳 浩 |
基于TSMC0.18um工藝的FFE和自适應CTLE研究與設計 |
張銀行 |
10 |
章成旭 |
基于2D和3D點雲融合網絡改進的目标檢測 |
周小清 |
信息科學與工程學院
2020年12月28日