一、学科介绍

计算机科学与技术(081200)

本硕士点设在数学与计算机学院，授予工学硕士学位。

该一级学科硕士点始招生于2016年，计算机科学与技术是广东海洋大学重点建设学科，学科现有教授8人、副教授18人、博士10人。其中:博士生导师1人、硕士生导师14人、校外硕士生导师3人。学科拥有广东省重点实验室1个、广东省实验教学示范中心1个、教育部协同育人校外实践基地1个。

本学科根据信息技术发展前沿和国家经济社会发展需要，围绕人工智能、大数据、智能软件、网络安全、数字海洋等领域，与海洋科学、水产养殖等学科交叉融合，开展物联网与人工智能、大数据技术、信息安全与软件工程、海洋信息技术等四个方向上的研究和应用。该硕士点开设的主干课程有: 科学计算方法、高级数据库技术、高级操作系统、计算机体系结构、物联网工程、机器学习和数据挖掘、计算机安全与密码学、大数据分析及应用等。通过理论学习、学术研讨、学术交流、软件项目研发和专业外文文献精读等科研实践活动以及社会实践活动，培育学生扎实的计算机科学理论功底，具有独立运用专业知识解决实际问题的研究能力和实践创新能力，满足国家战略性新兴产业和现代信息技术对计算机科学与技术高端人才的需要。设有以下几个研究方向:

物联网与人工智能

本学科方向主要围绕水产养殖、智能交通、智能制造等智能信息化过程中亟需解决的关键问题，在水产养殖物联网、海洋环境监测、沿海工业生产安全、水下机器人等领域开展研究与应用，研究内容包括:传感网和智能网的工作机理和组网技术、水产养殖水质智能监测预测、临海工业环境智能监测与智能控制、嵌入式系统软件硬件协同设计方法与构建技术、基于北斗卫星导航系统的海洋数据采集与分析、水下机器人等。

信息安全与软件工程

本学科方向主要立足信息安全理论与算法和软件设计与开发的研究。内容包括:基于现代密码学技术、压缩感知技术、混沌同步方法、信息隐藏技术、隐私保护方法等新型密码加密和数字签名算法研究以及自适应软件理论、智能软件建模、软件开发方法、软件工程管理、嵌入式软件与应用等研究。

大数据技术

本学科方向主要开展大数据模型与算法、机器学习与数据挖掘、海洋时空信息集成与处理、新型智能计算方法的研究和应用。研究内容包括:大数据与数据科学的基础理论、大数据处理的建模方法和高速算法设计、海量数据统计建模和数据特征的自动提取、基于深度神经网络的遥感大数据分类与识别、基于大数据技术的海洋资源调查和海洋污染监测。

海洋信息技术

本学科方向以解决广东近海水质遥感监测、南海资源开发、计算机图像处理中的科学和技术问题为目标，重点研究内容有:广东近海海域水质遥感监测与评价、南海北部近岸海域水色要素反演、南海天然气水合物探测关键技术研究。

二、招生专业及研究方向

注：标注☆为博士生导师

三、 导师简介及联系邮箱

四、参考书目

五、初试科目考试大纲

数据结构(803)

第一章 线性表

1.了解线性表的定义和基本操作。

2.掌握线性表的实现:顺序存储、链式存储、线性表的应用。

第二章 栈、队列和数组

1.了解栈和队列的基本概念、特殊矩阵的压缩存储。

2.掌握栈和队列的顺序存储结构、链式存储结构、栈和队列的应用。

第三章 树与二叉树

1.了解树的基本概念。

2.掌握二叉树的定义及其主要特征、二叉树顺序存储结构和链式存储结构、二叉树的遍历、线索二叉树的基本概念和构造。

3.掌握树的存储结构、森林与二叉树的转换、树和森林的遍历、树与二叉树的应用。

第四章 图

1.了解图的基本概念。

2.掌握图的存储、图的遍历、图的基本应用。

第五章 查找

1.了解查找的基本概念。

2.掌握顺序查找法:分块查找法、折半查找法、B 树及其基本操作、B+树的基本概念、散列表、字符串模式匹配、查找算法的分析及应用

第六章 排序

1.了解排序的基本概念、各种内部排序算法的比较。

2.掌握插入排序、气泡排序、简单选择排序、希尔排序、快速排序、堆排序、二路归并排序、基数排序、外部排序、排序算法的应用。