一、学科简介

数据科学与智能系统学科综合运用计算机科学、数据科学、人工智能、计算机网络等先进理论及技术，开展数据挖掘、知识表示与发现、服务选择与推荐、图像处理与模式识别、矿山生产及安全监控智能决策等方面的研究。我校2003年获得计算机应用技术硕士学位授予权并招生，2005年获得计算机软件与理论硕士学位授予权，2010年获得计算机科学与技术一级学科硕士学位授予权，2011年获批软件工程一级学科硕士学位授予权、软件工程领域工程硕士学位授予权、矿业信息工程二级学科博士学位授予权，2019年获批数据科学与智能系统自主设置交叉学科博士学位授予权。在全国第四轮学科评估中，“计算机科学与技术”与“软件工程”学科均评为 C 级。学科围绕国家发展战略，紧密结合学校办学特色，面向行业和地方需求，紧跟最新研究发展前沿，现已形成智能计算及应用、图像处理与模式识别、矿山智能监测三个稳定的研究方向，拥有一支结构合理、业务水平高、科研能力强的师资队伍，取得了一系列具有一定影响的科研成果。

二、培养目标

   坚持党的基本路线，认真贯彻党的教育方针，把立德树人作为教育的根本任务。培养德智体美全面发展，具备较强的批判性思维和创新性思维，能独立从事科学研究工作，具有国际视野的高层次研究型人才。具体要求是：

   1. 品德素养。热爱祖国，遵纪守法，品德良好，具有良好的学术道德、团结合作精神和坚持真理、开拓创新的科学品质，具有严谨的科研作风和锲而不舍的钻研精神。

   2．知识结构。具有扎实的计算机科学、测绘科学、矿业工程及地质工程领域的基础知识，同时，应掌握与主攻研究方向联系密切的学科知识。能适应科技进步和经济社会发展的需要，并深入了解本门学科发展方向及国际学术研究前沿。

   3．基本能力。能熟练应用一门外语进行本专业的学习，掌握科学研究的先进方法，具备瞄准国际学术前沿，开展学术研究和学术交流的能力，具有独立从事创造性的科学研究和科学试验的能力。

4. 身心健康。

三、研究方向

    1. 智能计算及应用

该方向主要通过分析测绘工程、矿业工程、资源环境工程等行业中海量复杂数据特征和关联问题，研究空间数据挖掘技术、安全系统优化技术、环境数据智能监测与分析技术、重大危险源的预警与控制技术等。

2.图像处理与模式识别

该研究方向主要基于计算机视觉、图像处理与模式识别、机器学习、深度学习等前沿理论和方法，开展地质灾害防治的图像识别理论与方法、遥感影像的地物分割和分类理论与方法、矿产资源智能生产关键理论与方法的研究。

3.矿山智能监测

该研究基于智能控制理论，应用高速工业以太网及现场总线技术、人工智能等技术，开展现场设备网络控制系统、环境安全监控技术、智能远程无人采煤系统理论及技术等研究。

四、学制及学习年限

   博士研究生基本学制为4年，最长学习年限不超过6年。

五、学分要求和课程设置

博士研究生的课程学习实行学分制。课程包括必修课（公共必修课、专业必修课）、选修课（公共选修课、专业选修课）、补修课三部分，必修课除学科前沿进展外全部为学位课，学位课为考试课，选修课、补修课为考试课或考查课。课程考核一般采用百分制。以课堂讲授为主的课程，一般以课内18学时为1学分。

博士生在规定的学习期限内所修学分不少于20学分（含必修环节）。其中，公共必修课为8学分，全部为学位课，专业必修课4学分（学位课2学分）。鼓励博士生跨学科选修有关课程，以拓宽博士生的知识面。所有课程学习一般应在入学后半年内完成。

课程设置、必修环节及学时、学分分配具体情况见附件。

 0816J9数据科学与智能系统博士研究生培养方案.pdf