關于開展2020級電子信息專業碩士研究生
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,是科學研究和技術開發順利開展的前提條件,是培養研究生獨立科研和實踐能力的主要措施,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2020級電子信息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2020級電子信息專業碩士研究生,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10月16日早8:00分三組獨立實施(分組名單見附表)。
1、開題評定小組構成
1) 第一組
組長:楊 喜
成員:周小清、張仁民、曾慶立、張銀行
秘書:吳 彬
2) 第二組
組長:廖柏林
成員:曾水玲、莫禮平、周恺卿、彭 晨
秘書:陳昌奉
3) 第三組
組長:李建鋒
成員:丁 雷、陳炳權、張書真、李 曙
秘書:袁燕飛
2、開題地點
第一組:工科樓C315
第二組:工科樓C326
第三組:工科類C327
三、開題報告的主要内容及要求
論文題目原則上應與電子信息專業和具體研究方向相對應,選題應與電子信息專業學位人才培養目标和方案一緻,突出應用性和實際工程背景。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
選題的研究意義和實際價值,可以從理論和/或實際應用方面進行論述;國内外研究現狀及趨勢應結合産業、行業的發展趨勢進行技術或文獻進行分析,并附主要參考文獻(不少于30篇,中英文适當搭配)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
學位論文一般包括緒論、論文主體、存在的問題和未來工作展望等三大部分。其中論文主體部分一般不少于3個研究點/研發技術點。論文寫作框架應至少寫至二級目錄,盡量寫至三級目錄。
4、年度研究計劃及預期進展
學位論文應盡量結合導師科研課題/項目研發進行開展,技術工作一般為9個月,學位論文寫作工作一般為6個月。研究生應對按季度(3個自然月)拟定年底研究計劃。同時,學院将在開題6個月時依據此研究計劃表進行中期考核,中期考核不合格者,将根據研究生管理條例進行處理。
5、可能存在的問題與拟采用的解決方法
在研究(研發)過程中,可能遇到的困難和問題,拟采取解決的方法和措施。
四、開題報告評分标準
學位論文開題的成績考核采用百分制,70分及以上者才予以通過。開題主要考察選題(15%)、研究内容(30%)、研究方案(30%)、研究基礎(20%)和研究計劃(5%)等五個方面。
1、同時具備下列條件者,開題報告應為通過:
1)選題恰當,有一定的理論或較高的應用價值,有一定的創新性;
2)研究目标較為明确,研究内容較為充實,對可能存在的關鍵問題具有較準确的預見性;
3)研究方案論證充分,技術路線科學可行;
4)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,基本掌握技術關鍵,開題條件基本具備;
5)研究工作計劃安排合格。
2、有下列問題之一者,開題報告為不通過:
1)選題不當,與電子信息專業的人才培養目标不一緻或達不到該專業研究生培養規格的要求;
2)研究目标不明确,内容空洞單薄,關鍵技術問題含糊不清;
3)研究方法簡單,研究措施不力,閱讀的參考文獻數量不足,質量低下;
4)研究生本人的專業基礎差,技術素養低,明顯無法完成學位論文工作;
5)研究計劃安排不周;
6)邏輯混亂,思路不清,陳述雜亂。
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15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。
信息科學與工程學院
2021年09月29日
附表:2020級電子信息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 |
鐘菊秀 |
量子盲簽名方案的設計與分析 |
魯榮波 |
2 |
楊金彪 |
基于ZnTe和CdTe的電子晶體管原理與設計 |
廖文虎 |
3 |
張 康 |
基于預編碼技術的MB-OFDM UWBoF系統研究 |
向長青 |
4 |
陳乾明 |
基于FFT的高精度謝波參數估計方法研究 |
雷可君 |
5 |
劉婷婷 |
認知無線電IoT中基于協方差矩陣特征值頻譜感知算法研究 |
楊 喜 |
6 |
孫浩冉 |
基于PAM4信号的高速SerDes接收端電路關鍵技術研究 |
張銀行 |
7 |
劉澤宇 |
複雜環境下基于深度學習理論的頻譜感知算法研究 |
楊 喜 |
8 |
陳雯婷 |
基于FPGA的多功能示波器設計與實現 |
曾慶立 |
9 |
譚哲雯 |
基于小樣本下的頻譜感知算法研究 |
雷可君 |
10 |
徐向乾 |
太赫茲MIMO系統混合波束賦形結構及算法設計研究 |
張仁民 |
11 |
楊 磊 |
智能結構的遲滞建模、識别與補償 |
丁冰曉 |
12 |
田欣鑫 |
基于SVM與深度學習的頻譜感知算法研究 |
楊 喜 |
分組二
序号 |
姓名 |
論文題目 |
指導教師 |
1 |
張 晗 |
基于圖卷積神經網絡的時間序列預測 |
彭 晨 |
2 |
肖 骁 |
基于深度調峰的空預器性能分析優化與智能監控系統 |
廖柏林 |
3 |
牛亞傑 |
基于圖注意力網絡的分支限界法 |
彭 晨 |
4 |
韓璐陽 |
基于加速收斂的自适應神經網絡模型設計及應用 |
廖柏林 |
5 |
張軒宇 |
基于深度路徑的醫療知識圖譜強化學習推理 |
周恺卿 |
6 |
李鵬程 |
LncRNA與疾病關系的知識圖譜構建 |
周恺卿 |
7 |
于存威 |
改進的鲸魚算法及其在湘西苗文詞性标注中的應用 |
莫禮平 |
8 |
谌弘毓 |
物聯網多服務器系統的設計與實現 |
侯冬晴 |
9 |
麥偉鋒 |
改進的鲸魚優化算法及其在命名實體識别中的應用 |
莫禮平 |
10 |
李洪建 |
基于動态優化問題的仿真與算法設計 |
張 耿 |
分組三
序号 |
姓名 |
論文題目 |
指導教師 |
1 |
胡斌漢 |
布匹瑕疵智能檢測方法研究及系統實現 |
李 曙 |
2 |
劉志傑 |
基于深度學習的眼底圖像分割算法研究及其應用 |
李建鋒 |
3 |
龍 飛 |
一種動态環境下的視覺slam |
丁 雷 |
4 |
林锟煌 |
基于改進殘差網絡的醫學圖像去噪 |
李建鋒 |
5 |
雷理香 |
模糊推理算法性質研究及其在圖像處理中的應用 |
曾水玲 |
6 |
梁寅聰 |
沖孔鍍鎳鋼帶表面缺陷識别與檢測算法研究 |
李建奇 |
7 |
汪政陽 |
基于深度學習模型的秦簡文字檢測與識别方法研究 |
陳炳權 |
8 |
劉經偉 |
基于深度學習模型的交通标志檢測算法研究與設計 |
張 正 |
9 |
丁龍飛 |
化學公式圖像分析與識别 |
曾水玲 |