八课程编码东北大学信息科学与工程学院

信息科学和工程学院工程博士培养方案yb201811考1或人工智能理论和应用322206试2yb201811考1或智能机器人设计和应用322207试2机器人yb201811考1或学院机器人视觉技术和应用322208试2yb201812考大数据管理和分析3221001试计算机yb201812考学院智能化网络和分布式计算3221002试yg201813考1或计算智能和信息系统322001试2软件学yg201813考1或院网络空间安全导论322002试2yb201803考学术交流英语

3211、2006查公选共yb201803考英语科技论文阅读和写作

3211、2外国语必选修选007查学院1门修yb201803考课基础德语

3211、2课008查yb201803基础法语321考

1、2009查yb201811考1或322现代科学运算必选211查2yb201811复杂优化问题及其求解理考1或322212论和方法查2信息科yb201811复杂系统典型应用问题的考1或322学和工213建模和优化方法查2程学院yb201811考1或322模式识别理论和方法214查2学yb2018111考或科信息智能处理技术322215查2必选选yb2018111考或机器人不低修并联机器人322216查2学院于2课yb201812考计算机学分1612大数据挖掘和分布式处理003查学院yb201812考计算机信息物理系统原理和应用

3221、,2004查学院yb201812考计算机分布式人工智能

3221、,2005查学院yb201812考计算机3221网络安全006查学院yb201812考计算机网络科学概论

3221、2007查学院yb201812社交网络和社会媒体分析考计算机1611008技术查学院yb201812考计算机逻辑思维和学术写作1611009查学院yg201813考1或学术道德和论文写作161101查2软件学yg201813考1或院大数据前沿技术322102查2yx201811考计算机控制理论和设计321信息科学101试和工程学yx201811线性系统理论和设计（双考321院102语）试必选补yx201811考机器人技术和应用3212门修901试机器人备注yx201811考课学院机器学习原理及应用3212903试yx201812考计算机分布式操作系统3222001试学院yx201812新一代互联网技术322考1计算机003试学院yx201812考计算机高级计算机网络3221033试学院yx201812考计算机现代信号处理3221035试学院yz201813软件体系结构321002软件学yz201813院数据仓库和数据挖掘321109备注L博士外语语种和研究生入学考试语种相同，博士第一外语语种包括:英、日、俄、德、法等备注2研究生专业和本科专业不同的博士、学士起点的博士生须补修专业所对应的硕士硕士核心课程两门以上备注3一外语种为非英语博士生应选修其它课程来满足公共选修课程学分要求

六、必修环节和学分要求科学精神和人文素养教育、学术活动、专业实践是工程博士应完成的必修环节，工程博士须获得相应学分各环节的基本要求如下

1.科学精神和人文素养教育（1学分）科学精神和人文素养教育主要包括科学道德、论文写作方法和规范以及人文素养等方面内容，由学院统一组织考核，考核合格者获得该环节学分在硕士阶段获得此环节学分（有证明材料）的博士生，可向学院申请免修（记学分）

2.学术活动（1学分）博士在学期间须参加本学科领域的学术活动，基本要求如下

（1）所有博士生须参加学术讲座10次以上

（2）博士生本人须在本学科领域国际性或全国性或区域性重要学术会议上作学术报告1次以上

（3）博士生须参加本学科领域有影响力的重要国际学术会议1次以上由学院统一组织考核，考核合格的博士生获得该环节学分

3.专业实践（10学分）工程博士在学期间，除结合学位论文依托的科研项目进行科研工作外，还须作为主要科研人员参加并完成其它科研项目，以便更好地掌握科研方法,培养解决复杂工程技术问题、进行工程技术创新、组织工程技术研究开发的能力及良好的沟通协调能力专业实践结束后，工程博士应按要求撰写专业实践总结报告，字数不少于8000字，专业实践的考核工作应在学位论文预答辩前完成，具体考核工作由学院组织，考核合格者获得该环节学分

七、学位论文工作学位论文工作包括文献综述、开题报告、中期检查、成果要求、学位论文撰写、论文预答辩、论文评审、论文答辩等环节各工程领域规定的学位论文相关工作须满足以下基本要求

（一）文献综述文献综述要结合课题研究方向和具体的研究领域进行，参考文献应具有一定的数量（至少50篇，其中外文文献应不少于20篇）、广度和前沿性，要对国际和国内在本领域的研究历史、现状和发展趋势等进行系统、全面的叙述和评论文献综述是正确选题的前提和基础，不是简单罗列他人的观点，而是对已有的成果进行归纳、梳理以及系统、深入的分析和评价，准确提炼关键问题，并由此提出研究工作的技术路线

（二）开题报告开题是研究生开展学位论文工作的重要环节，以文献综述报告为基础，主要内容包括论文题目、选题依据（含课题来源、课题的国内外研究动态及分析、课题研究的目的和意义等）、研究方法、技术路线、实施方案、工作计划和预期目标等学位论文选题应来自相关工程领域的重大、重点工程技术研究课题，并具有重要的工程应用价值博士生开题报告会由学院统一组织并集中安排，须在第4学期（直接攻博生为第5学期）结束前完成开题报告以学术报告方式进行，由3-5名本学科或相关学科的教授或副教授组成的小组（博士生导师人数需占小组人数半数以上）进行论证和评审论文选题须符合本学科领域的内涵要求；论文选题更改较大者，须重新做开题报告

（三）中期检查中期检查是研究生顺利开展学位论文工作的重要保障，主要对学位论文工作进展情况进行论证和评审，重点检查已完成的研究内容和取得的成果、是否按照开题报告的内容和进度进行、存在的问题、下阶段要完成的研究内容及其具体工作计划等博士生中期检查由学院统一组织并集中安排，须在第6学期（直接攻博生为第7学期）结束前完成中期总结报告以学术报告方式进行，由3-5名本学科或相关学科的教授或副教授组成的小组（博士生导师人数需占小组人数半数以上）进行论证和评审

（四）成果要求工程博士在学期间须取得能够同时满足以下两方面要求的创新成果，且成果必须和本人的学位论文密切相关

1.论文成果本人以第一作者在SCI源期刊上发表（含在线发表）1篇及以上学术论文,或本人以第一作者在EI源期刊上发表（含在线发表）2篇及以上学术论文，或本人以第一作者发表2篇及以上高水平学术论文且其中至少1篇论文在国外EI源期刊上发表（含在线发表）上述论文第一署名单位须为东北大学

2.除满足上述论文成果要求外，还须另外取得以下成果之一

（1）科技奖励本人获国家科学技术奖（有个人获奖证书）或获省部级科学技术奖一等奖（总排名前五名且有个人获奖证书）或获省部级科学技术奖二等奖（总排名前三名且有个人获奖证书）

（2）发明专利以第一发明人或第二发明人（导师为第一发明人）申请发明专利2项，其中授权1项，东北大学为专利共同拥有人

（3）行业标准本人以总排名前2名参和制定国际、国家或行业标准，以获得标准号为准

（4）作为主要负责人组织重大工程项目的实施

（五）学位论文撰写工程博士应在导师组的指导下，独立完成学位论文撰写工作学位论文内容应和解决重大工程技术问题、实现企业技术进步和推动产业升级紧密结合，可以是工程新技术研究、重大工程设计、新产品或新装置研制等学位论文应体现较高的学术水平、技术创新水平和社会经济效益，具有较强的创新性和实用性，并满足相应的学位授予标准学位论文撰写要求按《东北大学研究生学位论文撰写标准》执行

（六）论文预答辩学位论文预答辩是保证论文质量的重要环节，由学院统一安排论文预答辩以学术报告形式进行，由3-5名本学科或相关学科的教授或副教授组成的小组（博士生导师人数需占小组人数半数以上）进行论证和评审，重点对学位论文的“选题”、“创新性及论文价值”、“基础知识及科研能力”、“论文规范性”、“论文的工作量”等方面进行评价并提出修改意见，论文预答辩未通过的研究生不能申请送审学位论文

（七）论文评审工程博士完成规定的课程学分、必修环节学分，文献综述、开题报告、中期检查、成果要求和预答辩等环节考核合格，经所在学院审查通过后，可申请进入学位论文评审程序，学位论文评审工作由研究生院和学院共同组织有关学位论文评审要求和评审结果处理的具体规定按照《东北大学关于博士学位论文“双盲”隐名评审的暂行规定》（最新版）等规定执行（A）论文答辩学位论文答辩时间距提交开题报告时间不低于18个月学位论文答辩工作由学院统一组织并集中安排答辩委员会应由不少于5位本领域或相关领域的具有正高级专业技术职务的专家组成，且必须含有相关企业（行业）专家学位论文答辩工作按照《东北大学授予研究生学位的工作细则》等规定执行工程博士在学校规定的最长学习年限内，修完培养方案规定内容，成绩合格，完成学位论文并通过学位论文答辩的，准予毕业，学校发给毕业证书;经学院学位评定分委员会审核、校学位评定委员会审定通过后，授予相应学位，发给相应学位证书学位授予工作按照《东北大学授予研究生学位的工作细则》和本领域制订的博士学位授予标准执行

八、培养环节考核为加强研究生培养过程管理，学校实施研究生培养环节考核和淘汰制度，根据对研究生的课程学习、学位论文开题报告、中期检查等考核结果，决定工程博士继续攻读学位或淘汰具体考核工作由学院统一组织电子和信息

一、培养目标工程博士专业学位研究生（以下称“工程博士”）的培养，要紧密结合我国经济社会和科技发展需求，面向企业（行业）工程实际，坚持以立德树人为根本，培育和践行社会主义核心价值观，培养在相关工程领域掌握坚实宽广的理论基础和系统深入的专门知识，具备解决复杂工程技术问题、进行工程技术创新、组织工程技术研究开发工作等能力，具有高度社会责任感的高层次工程技术人才，为培养造就工程技术领军人才奠定基础工程博士专业学位获得者应具备以下知识、能力和素质

（一）拥护中国共产党的领导，热爱祖国，具有高度的社会责任感；服务科技进步和社会发展；恪守学术道德规范和工程伦理规范

（二）掌握本工程领域坚实宽广的基础理论、系统深入的专门知识和工程技术基础知识；熟悉相关工程领域的发展趋势和前沿，掌握相关的人文社科及工程管理知识；熟练掌握一门外国语

（三）具备解决复杂工程技术问题、进行工程技术创新、组织工程技术研究开发工作的能力及良好的沟通协调能力，具备国际视野和跨文化交流能力

二、研究方向研究方向

1.复杂工业过程建模、控制和优化针对复杂工业过程所具有的多变量、强耦合、强非线性、不确定性、生产边界条件变化大等综合复杂性，将控制理论和方法和智能方法（模糊推理、数据和知识挖掘、专家系统等）相结合，研究建模、控制、优化、决策和仿真的理论、方法和技术，包括智能建模和控制、软测量、监测和故障诊断、安全运行控制、智能维护、流程模拟和仿真优化、知识自动化、大数据分析和处理以及流程工业综合自动化

2.检测技术和自动化装置以复杂工程系统的智能检测、诊断、预测及控制理论和方法及装置研发和应用为主要内容，深入开展计算机视觉检测、红外辐射测温、多相流参数检测、光纤传感器和光电检测、新型光电敏感材料及其传感器、集成电路及系统级芯片、大数据分析和处理、生产过程建模和控制、流程协调优化控制等理论和技术的研究，研发智能仪器仪表和人工智能系统

3.系统工程针对钢铁、石化/有色、能源/电力、资源/物流等工业中普遍存在的能效低、成本高、资源利用率低、设备利用率低、环境污染严重等问题，对复杂的制造和物流系统进行分析、设计和优化决策，从而达到系统的最大效率和效益，实现工厂的智慧能力研究全流程生产和物流计划、生产和物流批调度、智能工厂的过程数据解析和优化、复杂系统的建模优化理论和算法、供应链和物流管理、项目管理、风险管理和质量系统工程

4.模式识别和智能系统以人工智能领域的模式识别、机器学习和计算机视觉相关理论为指导，重点开展计算机视觉、图像处理、多模态智能感知、工业视觉检测、大数据深度学习、智能优化和进化计算、系统仿真、传感器网络、新型科普展示和智能化、虚拟现实和增强现实等理论研究，在智能系统、计算机视觉系统、机器人、传感器网络、系统仿真、科普展示系统、虚拟现实等技术应用方面取得了一系列成果，为智能系统设计和应用提供创新的理论和方法

5.导航、制导和控制复杂动态系统主要包括非线性系统，切换系统，信息物理系统等，主要研究复杂动态系统的故障诊断和容错控制方法，切换系统的性能分析和设计方法及其应用，信息物理系统的安全控制，非线性系统自适应控制和模糊控制，智慧系统多域信息感知和联合建模、认知控制关键技术和复杂系统建模和仿真

6.机器人科学和工程以智能机器人为主要研究对象，研究机器人本体设计及优化、环境感知及自主导航、人机交互、人机协作、智能及仿生控制、机器学习及人工智能、机器视觉及图像处理、模式识别、无线传感器网络、虚拟现实、建筑智能化等理论和技术

7.智能制造系统理论和技术以钢铁/有色、石化、能源/电力、资源/物流等行业为背景，基于云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术和控制论、运筹学等经典理论，研究制造及服务过程的信息深度感知、精准控制执行和智慧优化决策的理论、方法及技术主要研究方向包括智能制造系统体系结构，大数据智能解析和决策优化，人工智能和机器学习，高效云计算和智能系统，智能工业的过程监测、诊断和控制，智能感知和工业互联网

8.无人系统无人系统是无人机、无人车、机器人、无人车间/智能工厂等不同使用区域无人平台及配套设备的统称主要研究先进的控制方法，防御攻击的安全控制方法，以及基于模型和数据的故障诊断和预测技术，提高无人系统安全性、可靠性和自身状态的感知能力；发展人工智能和信息处理技术，提高无人系统的智能化程度；研究多平台协同探测、定位、跟踪和执行等控制问题,实现无人系统的高度自主协作

9.先进传感技术和智能信息处理以计算机视觉、红外辐射测温、超声、激光及光纤等先进传感技术为手段，研发智能仪器仪表和装置，并开展无线网络、大数据分析和处理、生产过程建模和控制、流程协调优化控制等智能化信息处理技术研究和集成应用

10.机器感知和计算智能面向国家在感知智能和计算智能领域的战略发展需求，重点开展机器视觉和深度学习理论方法、三维视觉感知、工业视觉检测、行人重识别、视觉显著性检测、医学影像计算、混合现实生成、机器博弈、视频大数据计算、机器人SLAM等方向的研究，为智能系统感知和计算能力的全面提升提供创新性的理论方法和技术支撑

11、数据科学和大数据分析研究数据科学理论和方法；研究大数据管理和分布式处理技术；研究大数据集成、治理和共享技术；研究面向移动互联网、物联网、社会媒体、时空、大图等类型的大数据挖掘和分析技术；研究大数据隐私保护技术；研究区块链数据管理技术；研究基于新型硬件的数据管理和分析技术等

12、信息物理系统研究信息物理系统体系结构；研究多核实时嵌入式系统的设计、分析、验证和优化理论及方法；研究信息物理系统资源管理技术、虚拟化技术、操作系统实现技术；研究物联网多源感知、感知融合和实时、安全、可靠工业物联网通信技术；研究边缘计算、雾计算、云端结合计算技术及边缘计算中的硬件安全技术；研究人工智能在信息物理系统中的可靠性保障技术等

13、人工智能研究自然语言处理理论和技术，研究机器翻译、语言分析和理解、知识图谱方法；研究社会媒体资源和用户及其关系的表示、挖掘、搜索技术；研究语义Web查询和推理技术；研究群体智能结构理论、组织方法、优化模型，研究群体智能学习理论和方法、群体智能通用计算范式和模型；研究高质量医学数据获取理论和方法；研究医学数据处理方法和理论；研究医学数据挖掘和知识发现理论和方法；研究人工智能技术和虚拟现实技术在医学数据处理领域的创新应用

14、未来互联网和信息安全研究未来互联网体系模型及网络管理机制；研究工业互联网体系结构和关键技术；研究能源互联网体系结构和互联互通模型；研究无线传感网智能感知、传输和信息融合技术；研究网络空间测绘和网络空间安全技术；研究复杂网络建模理论，网络传播性、可控性和鲁棒性及网络优化等；研究信息加解密、隐私保护等信息安全基本理论；研究工控网络安全关键技术；研究网络空间安全态势感知技术；研究软件定义网络关键技术；研究多媒体信息、数据库系统、无线传感网的安全保密技术等

15、云计算和服务计算研究面向SLA的laaS、PaaS和SaaS协作优化机制、面向全生命周期的云服务运行优化技术和云-端协同计算技术；研究多层云服务协作优化过程中的SLA转换、动态伸缩环境下的SaaS服务性能评估和预测、虚拟机的能耗评估、相邻虚拟机内存动态平衡、支持SLA和节能的虚拟机迁移等方法；研究云-端计算环境下的资源优化问题，包括从可靠性、性能、能耗等方面的联合优化等

16、无线通信和现代信号处理技术研究无线网络体系结构、无线通信系统和协议；基于

802.11的无线局域网，新型高效的调制解调技术；无线通信安全性等；研究超密集异构网络技术、毫米波MIM0通信系统及超密集异构网络的资源分配；研究音频、视频数字信号处理和识别，数字语音及图像信号压缩、编码算法，盲信号分离，信号检测和估计以及基于DSP的实现技术及其现场应用

17、通信和光网络技术研究光网络规划方法、软件定义光网络技术、安全高速光通信理论和技术、低损耗硅基光交换及其动态控制和模块集成封装技术、无线光通信技术、面向移动通信系统的光前传/回传技术等

18.网构化软件工程及其演化技术体系研究结合大数据的高速、多样、价值密度等特性，描述软件生态环境，分析大数据对软件工程的影响及收益,形成全新的以数据为驱动的，具有自主性、协同性、反应性、演化性和多态性相结合的软件工程理论

19.软件安全技术和应用针对软件理论和技术的研究和软件产业发展所面临的软件安全问题，围绕国家科技战略目标，立足创新研究，强调理论和应用相结合从软件安全开发模型和软件开发的生命周期入手，重点研究安全软件工程的防护框架、软件安全防护理论和关键技术和可信软件的关键技术

20.基于混合现实的交互式软件开发技术及应用重点研究虚拟和真实空间位置映射技术、增强现实及交互技术、交互式医学信息可视化关键技术、云渲染关键技术及应用

21.软件定义互联网体系架构和关键技术及应用主要围绕

①可扩展、可信的软件定义互联网体系架构模型、

②可行、高效、安全的软件定义互联网运行机制、

③准确、有效的软件定义互联网量化模型和分析方法展开研究

22.复杂系统理论和应用技术以混沌、分形、复杂网络等理论为基础和手段，将复杂系统理论成果和研究方法应用于计算机科学、软件工程等领域中，研究和解决软件工程领域的设计方法、可靠性分析、质量管理和预测，及复杂网络和社交网络的建模、分析、挖掘、预测等问题

23.大数据计算和应用技术研究高效的大数据获取、存储、管理、分析、理解和展示等方面的关键技术，包括数据密集型计算，高能效计算，非结构化数据存储和数据管理，科学数据分析和处理、面向专门领域的大数据应用技术

三、学制和学习年限本学科学制为4年，最长学习年限（含休学和保留学籍）为8年

四、培养方式

（一）采取课程学习、项目研究、学位论文撰写相结合的培养方式

（二）采取校企合作的方式进行培养

1.工程博士的培养采取校企导师组的方式进行，主导师由主持相关工程领域重大、重点工程项目的校内教师担任，企业导师由来自企业（行业）相关领域的具有丰富工程实践经验并具有正高级专业技术职务的专家担任导师组成员应不少于2人，能够满足多学科交叉培养的需要

2.工程博士学位论文应紧密结合相关工程领域的重大、重点工程项目，紧密结合企业的工程实际，培养工程博士进行工程创新的能力

五、课程设置和学分要求博士生修课总学分不低于12学分，其中学位课不低于8学分考课程学学开课授课单核课程编号课程名称备注类别时分学期位方式马克思主yb201802考中国马克思主义和当代3621义学001试院yb201803考外国语博士外语6421备注1001-5试学院公yb201811复杂系统智能控制理论和考1或322共001方法试2学位必yb201811考1或复杂系统智能建模322课修202试2必选信息科学课yb201811考1或不低智能检测和控制技术322和工程学203试2于4院yb201811考1或学分智能分析和决策方法322204试2yb201811考1或进化计算导论322205试2。