首页 - 网校 - 万题库 - 美好明天 - 直播 - 导航
热点搜索
学员登录 | 用户名
密码
新学员
老学员
您现在的位置: 考试吧 >> 考研 >> 招生简章 >> 江苏 >> 正文

南京邮电大学:2008年硕士研究生招生简章

来源:南京邮电大学 2007/7/18 13:05:55 要考试,上考试吧! 考研万题库

十四、控制理论与控制工程专业

(一)《复杂系统与网络控制》本方向主要研究通信系统与网络中的控制、管理和优化及其相关理论和技术。主要研究内容有:(1)通信系统中控制理论、方法与技术(2)复杂网络模型、动态、控制、管理与优化(3)基于网络的控制理论和技术。

(二)《通信系统辨识、建模与仿真》本方向主要从事:(1)基于通信系统、网络自身规律的建模研究;(2)基于系统辨识理论的无线信道(盲及非盲)辨识和均衡研究;(3)无线通信系统的仿真实时化研究。

(三)《计算机控制与系统集成》本方向研究计算机监测控制系统的工程设计方法及其在工业生产领域中的应用。主要研究两方面的内容:(1)DCS、FCS中的网络通信技术、嵌入式计算机控制系统的应用及控制系统集成方法。(2)计算机监测控制系统的软件体系及过程可视化技术,包括高性能控制系统管理组态、控制回路组态方法,控制算法生成、工程数据库生成技术等。

十五、模式识别与智能系统专业オ

(一)《图象处理与模式分类》 研究图象处理的各种理论及其应用技术,包括图象获取、图象分割、边缘检测、频域变换、图象压缩编码、彩色图象处理、形态学等新理论,及医学图象处理、手写体字符图象处理等应用技术;研究模式分类的各种理论,包括子空间特征提取、特征选择、分类器设计、多分类器融合、神经网络、支持向量机等。

(二)《生物特征识别》研究生物特征识别领域的基础理论,包括生物特征图象或者特征信号的采集获取、检测定位、特征提取与识别等;研究各种生物特征识别应用技术,包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别、步态识别、语音识别、签名识别、人耳识别、视网膜识别、掌纹识别等;研究和开发生物特征鉴别应用系统。

(三)《数据挖掘与智能计算》研究模式分类与识别中的各种智能计算技术,知识提取、Web挖掘技术,以及数据挖掘中的现代智能技术。

十六、应用数学专业

(一) 《应用非线性分析与动力系统》研究非线性分析与优化、动力系统、软计算和其它智能计算的理论和应用,特别是在现代通信、信号与信息处理等方面的应用是本方向的研究特色。目前以科研项目为核心,侧重在非线性理论、非线性优化、动力系统、软计算方法、模式识别、人工智能、智能建模技术以及在移动通信、信息隐藏、盲信号处理、智能信号处理方面的应用。

(二)《金融与经济数学》 以对策论与非线性分析(或概率统计)的理论为基础,研究由一些著名的经济模型所引出的数学问题,包含投入产出分析、经济协调增长、最优增长率、经济系统的均衡优化(或风险投资与资产定价)等问题。目前以科研项目为核心,侧重在寻求非线性投入产出方程、投入产出包含、投入产出不等式的均衡解、并处理相关的条件优化等问题。

(三)《应用概率与随机信息系统》以现代概率的理论和方法为基础,研究随机信息系统的性能、控制与优化问题,包含排队模型、通信网络和计算机网络等随机服务模型和网络的性能分析、流量控制、参数优化等问题,以及随机信息系统的系统模型和有关的信息处理技术。 (四)《数值方法及其在通信中的应用》研究(常、偏)微分方程数值分析的理论和方法,如有限差分方法、有限元方法理论与技术等。研究数值方法在通信中的应用,包含图像处理、电磁工程数值计算技术、信号处理、计算机仿真等。研究大规模科学工程计算中的理论和方法,包含线性与非线性方程组的解法、特征值等。

(五)《信息计算与通信信号处理》 以应用数学和信息理论为基础,研究通信与信息系统中信息与信号处理的理论和方法,包含编码理论和方法、信息融合方法、信号的接收和处理方法、多用户检测方法、小波分析以及随机谐振现象在信息与(通信)信号处理中的应用。

十七、教育技术学专业

(一) 《网络教育技术及知识工程》基于信息基础设施的数字化学习 (E-learning)是要在先进教育理论的指导下,通过手段与工具的现代化(比如教育环境、教学内容、学习工具的数字化)改变传统教学中教师、教学媒体和学生三者间相互作用的关系,达到提高效率,培养具备创新精神与能力的21世纪人才。本方向研究与数字化环境相关的诸多课题,内容涉及网络和网格技术、计算机软、硬件、人机交互、智能代理、素材管理与数据仓库、知识工程等。

(二)《数字媒体技术》主要从形式和技术的角度来研究第四、第五代新媒体,它是电子信息工程、计算机科学与技术、艺术(绘画、摄影、动画、影视编导、美术设计、录音艺术等)三个学科交叉的结果。本方向研究以数码为媒介,以网络(有线、无线)为平台的新媒体传播技术。数字媒体技术的具体内容可包括摄影(传统摄影、数码摄影、特殊材料摄影)、音频(录音、编辑、合成、MIDI等)、视频(录像、制作、非编、特技等)、网站和网页、网络游戏、短信游戏、动画、多媒体交互、基于计算机的虚拟现实等。

(三)《网络时代的教育与心理学》网络和信息技术正在改变人类生活、生产和人际交往方式,冲击着传统的文化和价值观念。网络和现代教育技术在教育领域的应用,对现存教育制度、教育理念、教学模式,以及对课程内容、教师职能和学生学习等都提出了严峻挑战。本方向是技术和人文社科的交叉,着重研究网络时代教育的目的、本质、功能,以及价值观、师生观、学习观和人才观等,研究如何尽快适应和驾驭网络时代高水平、高效益的学习环境与学习模式,研究个体和社会学习行为与创新活动,研究现代教育技术与教育效果、心理影响的相互关系。

十八、信息网络专业

(一) 《下一代通信网络与IP技术》研究实现通信网、计算机网和广播电视网络的三网融合的下一代网络的关键技术,包括网络协议、网络设备和通信软件的研究和实现,网络的管理、控制、优化,P2P(端到端)的通信技术及其管理,下一代通信网络NGN和下一代互联网NGI及IPv6技术及其实现。静、动态图像内容的识别与理解技术,网络环境下音、视频智能处理技术。

(二)《现代网络技术与多媒体技术》研究现代通信网络,宽带广播电视网络,计算机网络等性能分析,流量控制,QoS保证等理论与技术,单播,组播路由技术; 研究保密通信及网络安全的理论与技术;以及音频,视频等多媒体的信息处理技术。

(三)《信息网络应用技术》本研究方向是以INTERENET/INTRANET为基础,研究在网络环境下在不同领域中应用,例如:网络中各种应用软件、网络安全技术、网络系统管理、网络协议测试、电子商务、图形图像和虚拟现实技术等。

(四)《软件技术在通信网络中的应用》计算机软件在信息产业中占有非常重要地位,在通信领域中也离不开计算机软件技术,本研究方向主要是探索计算机软件的新理论、新方法和新技术,以及研究软件在通信领域中的应用,例如:计算机网络软件、通信网安全、通信协议的测试以及电子商务等。

十九、信息材料专业

(一)《信息显示技术》研究内容主要包括有机电致发光显示器件(OLED)的制备、工作原理、老化机理、封装、驱动和控制技术。OLED是最具前途的下一代平板显示技术。这种显示技术使用有机薄膜半导体材料发光,具有柔性显示、驱动电压低、能耗低、发光亮度与发光效率高、响应速度快等特点。

(二)《信息存储材料与技术》主要研究利用材料在光、电、磁诱导下外在物性的可逆变化来实现信息的大容量存储。主要包括纳米级有机超高存储材料的合成、性能优化与理论探索;以电子俘获光存储技术为指导,合成电子俘获材料,来实现信息存储与传输的无限擦/写循环;在材料合成基础上,对信息存储器件、记录材料和光纤通道等关键技术实现器件优化与调控。

(三)《激光材料与光学器件》主要研究光子相互作用的物理原理和方法,发展用于超高功率激光传输的高性能新型激光材料与相关光物理过程的人工调制等。主要包括半导体激光器中高功率和超短脉冲激光产生过程的原理;纳米结构光子材料和液体激光材料的合成;构建半导体激光器、半导体激光器光泵的固体激光器、可调谐固体激光器以及光纤激光器和放大器,并为大型高功率激光装置提供材料和单元技术支持。

(四)《光电转换材料与技术》针对新能源材料的开发,集中于全固态有机太阳能电池材料的制备与器件的搭建。主要研究内容可归纳为:系统研究光敏染料和半导体材料的结构与太阳能电池的构效关系;开发新的电极材料;通过有机合成的手段从侧基或主链的角度用化学剪裁和修饰的方法,开发具有宽吸收段和高光电转换效率等特点的新型光伏电池材料。

(五)《非线性光学材料》是研究在强光(激光)作用下物质的响应与场强呈现非线性关系的科学,主要研究内容为开发具有非线性光学系数大、反应速度快、抗激光损伤小等优点的新型非线性光学材料,该类材料有望在光通信、光信息处理、光存储与全息术等光电子技术和集成光学等领域得到广泛的应用。

(六)《生物信息传感》主要包括在研究生物分子中各种生化反应的化学信息及其与生物功能关系的基础上,设计合成新型无机、有机和高分子材料,模拟生物功能的基本原理,用于制备生物信息处理器、传感器等,从而实现快速、简便、高效的获得复杂生物系统的性态信息。

上一页  1 2 3 4 
0
收藏该文章
0
收藏该文章
文章搜索
万题库小程序
万题库小程序
·章节视频 ·章节练习
·免费真题 ·模考试题
微信扫码,立即获取!
扫码免费使用
考研英语一
共计364课时
讲义已上传
53214人在学
考研英语二
共计30课时
讲义已上传
5495人在学
考研数学一
共计71课时
讲义已上传
5100人在学
考研数学二
共计46课时
讲义已上传
3684人在学
考研数学三
共计41课时
讲义已上传
4483人在学
推荐使用万题库APP学习
扫一扫,下载万题库
手机学习,复习效率提升50%!
版权声明:如果考研网所转载内容不慎侵犯了您的权益,请与我们联系800@exam8.com,我们将会及时处理。如转载本考研网内容,请注明出处。
精选6套卷
8次直播课
大数据宝典
通关大法!
在线
咨询
官方
微信
扫描关注考研微信
领《大数据宝典》
下载
APP
下载万题库
领精选6套卷
万题库
微信小程序
帮助
中心