北京物资学院信息学院物联网工程与技术的研究生培养方案
物联网工程与技术 学科(代码: 0812Z2 )
一、学科简介物联网工程与技术学科研究物联网技术的应用与工程的实施,重点开展RFID及EPC系统、无线传感器网络、全球定位系统等物联网工程关键技术、信息处理方法及物联网装备的系统集成与应用研究。重点研究物联网技术在智能物流系统的工程应用研究及产业化推广。主要内容包括:无线传感器网络、无线射频识别、全球定位系统等物联网关键技术。物联网通信协议和节点技术;传感器网络体系结构、部署及性能评价。重点开展货物跟踪定位、移动物流信息服务、物联网数据融合、物联网数据交换标准等关键技术研究;主要研究物联网信息处理分析技术,物联网大数据存储、查询、挖掘、分析与融合技术;物联网中间件技术;物联网软件开发、测试与评价技术等。重点研究智能环境监控系统、智能物流系统、智能仓储管理系统、物联网技术在自动化物流系统集成应用研究。主要目标是在应用各领域充分发挥物联网采集、传输、处理和应用的能力,提高应用领域智能化水平,促进社会进步和发展。二、培养目标和基本要求树立正确的人生观、价值观,具备高尚的道德情操和高度社会责任感;掌握坚实的物联网工程与技术学科的基础理论和系统的专门知识,了解学科的发展现状、趋势及研究前沿,较熟练地掌握一门外国语;具有严谨求实的科学态度和作风,能够运用物联网工程与技术学科的方法、技术与工具从事该领域的基础研究、应用基础研究、应用研究、关键技术创新及系统的设计、开发与管理工作,具有从事本学科和相关学科领域的科学研究或独立担负专门技术工作的能力。三、培养方向物联网工程与技术学科以物联网工程为背景,围绕智慧城市、智能物流产业等领域,在物联网技术与设备与物联网信息处理与应用研究等方向开展科学研究,下设物联网技术与设备与物联网信息处理与应用两个培养方向。(1)物联网技术与设备物联网技术与设备主要研究无线传感器网络、无线射频识别、全球定位系统等物联网关键技术;物联网通信协议和节点技术;传感器网络体系结构、部署及性能评价。重点开展货物跟踪定位、智能化分拣系统、移动物流信息服务、物联网数据融合、物联网数据交换标准等关键技术研究。在关键技术研究基础上,面向智能物流系统应用研发物联网装备。(2)物联网信息处理与应用研究物联网信息处理与应用研究主要围绕物联网信息处理分析技术,物联网大数据存储、查询、挖掘、分析与融合技术;物联网中间件技术;物联网软件开发、测试与评价技术等。重点研究智能环境监控系统、智能物流系统、智能仓储管理系统、物联网技术在自动化物流系统集成应用研究。四、培养方式研究生的培养实行导师负责与指导小组集体培养相结合;专业课程的教学一般是课堂讲授并辅以创新实践,某些课程将根据实际情况,采取讲授、课题设计、讨论班、导师个别指导与研究生自主创新学科,理论学习与科学研究相结合等多种方式进行;课程学习与实习实践相结合,课程学习主要在校内完成,实习、实践可以在现场或实践基地完成;因材施教,充分发挥研究生的特长和才能。根据各自特点采取不同的培养方式,鼓励学生大胆探索,勇于创新,进行开拓性研究;组织研究生参加与本专业有关的教学活动、科学研究与科技开发活动,在实践中培养科研和社会活动能力。五、学习年限学习年限为2.5年,最多不超过5年。六、课程设置及学分要求
学 位 课(19学分) | 公共学位课 (7学分) | 学位英语 | 64 | 4 | 考试 | 1-2 | 必选 |
中国特色社会主义理论与实践研究 | 32 | 2 | 考试 | 1 | |||
自然辩证法 | 16 | 1 | 考试 | 2 | 二选一 | ||
马克思主义与社会科学方法论 | 16 | 1 | 考试 | ||||
基础学位课 (6学分) | 现代数据库技术 | 32 | 2 | 考试 | 1 | 必选 | |
现代软件工程学 | 32 | 2 | 考试 | 1 | 必选 | ||
高级计算机体系结构 | 32 | 2 | 考试 | 1 | 必选 | ||
专业学位课 (6学分) | 物联网工程 | 32 | 2 | 考试 | 1 | ||
嵌入式系统设计 | 32 | 2 | 考试 | 2 | |||
智能物流系统 | 32 | 2 | 考试 | 2 | |||
RFID与EPC系统 | 32 | 2 | 考试 | 1 | |||
选 修 课(³12学分) | 学科/专业(方向)选修课程(³8学分) | 云计算与大数据 | 32 | 2 | 考查 | 2 | |
Xml与Web Service | 32 | 2 | 考查 | 2 | |||
移动平台应用软件技术 | 32 | 2 | 考查 | 2 | |||
数据挖掘理论与技术 | 32 | 2 | 考查 | 1 | |||
传感器网络 | 32 | 2 | 考查 | 2 | |||
网络与信息安全 | 32 | 2 | 考查 | 2 | |||
算法设计与分析 | 32 | 2 | 考查 | 2 | |||
计算机测量与信息处理 | 32 | 2 | 考查 | 2 | |||
面向对象方法与技术 | 32 | 2 | 考查 | 2 | |||
人工智能 | 32 | 2 | 考查 | 2 | |||
数字图像处理 | 32 | 2 | 考查 | 2 | |||
三维图形建模与3D打印 | 32 | 2 | 考查 | 2 | |||
公共选修课 (4学分) | 管理研究方法论 | 32 | 2 | 考查 | 1 | ||
经济研究方法论 | 32 | 2 | 考查 | 1 | |||
经济学前沿专题 | 32 | 2 | 考查 | 1 | |||
企业管理前沿专题 | 32 | 2 | 考查 | 1 | |||
高级物流学 | 32 | 2 | 考查 | 2 | |||
现代物流信息技术 | 32 | 2 | 考查 | 1 | |||
数据挖掘理论与技术 | 32 | 2 | 考查 | 1 | |||
物联网工程 | 32 | 2 | 考查 | 1 | |||
文献检索与论文写作 | 32 | 2 | 考查 | 2 | |||
SAP系统实训 | 16 | 1 | 考查 | 2 | |||
必修环节(2学分) | 参加前沿学术讲座 | 至少参加20次与本学科相关的校内外组织的专题讲座、学术报告或研究生论坛。参加活动后必须撰写心得体会,由导师督促其完成并考核效果。 | / | 2 | 考查 | 1-4 | |
参加学术研讨班活动 | 由导师指导、学生自主组织与管理、定期举行的学术研讨活动,围绕某一研究主题进行文献调研并在本学院或本学科范围内进行论文报告,目的是让学生了解本学科或相关学科的前沿论题和发展动态。 | / | 考查 | 1-4 | |||
参加科研活动 | 在导师指导下,学生参与导师的科学研究,累计工作时间不少于100小时。 | / | 考查 | 1-4 | |||
中期考核 | 采用笔试与口试相结合的形式,笔试重点考查论文格式规范等内容,由研究生部统一组织,口试由二级学院协调组织导师组实施,重点考查研究生对学科/研究方向基础知识、现有文献及发展动态的掌握情况等。 | / | 0 | 考试/考查 | 3 | ||
教学实践/ 社会实践 | 学习期间需参与教学实践,开展社会调研等活动,由导师负责考查。 | / | 0 | 考查 | 4-5 |