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谈谈工科研究生选题 精选

已有 11621 次阅读 2018-5-10 16:40 |个人分类:科海拾零|系统分类:科研笔记| 研究生, 选题

研究生在校期间,研究做得好不好,成果多不多,除了个人的努力以外,其实跟选什么类型的题目,也有一定关系。

科研课题有很多不同的分类,常见的分类包括:

一、按课题性质分类

即基础型、应用基础型及工程应用型。

不同性质的课题,在不同的发展时段,也会有以下第二种分类。

二、按发展时段分类

经典、热点及前沿类课题。

对于发论文有要求的博士研究生来说,最好选基础研究或应用基础研究。这些课题一般具有理论上的前瞻性,容易出成果。对于时间相对较短,论文要求相对较低的硕士研究生,建议选择工程应用型。

当然,一般来说,研究生都会在刚进实验室不久,就开始选题。对于实验室研究方向还不是很清楚、或者研究领域还很陌生的低年级学生来说,大部分选题是靠导师引导的,而导师一般又是根据现有课题的布局进行题目发布的。

因此,落实到实验室的具体选题,还会稍有变化。

1)短平快的工程项目,一般适合于进入实验室后的学习和练手,体验科研快感,但不利于作为学位论文的选题。

2)一年周期的工程应用课题,说明有一定难度,一般也会是团队合作,举众人之力。这种课题比较适合于硕士研究生选题。

33-5年内研制周期的课题,适合于硕、博士生选题,一定是理论性、创新性较强,也具有一定挑战性的课题。容易出成果,也有多人组成的团队作战。

4)所谓预研课题,也就是实验室想做,但还没有具体课题支撑的。这类课题,一定也是热点问题、实验室未来可持续发展所需提前开展的研究工作。因为是预研课题,老师的关注度不会很高,主要精力一定在现有课题的进展和实施中。因此,这类课题适合于喜欢自由研究,本身自学能力强、沉得下心的同学。如果不是这样的学生,最好避开选此类题目。结果,要么很好,要么很惨。

关于热点问题,如计算机视觉领域的目标跟踪,人工智能中的机器学习等,也要慎重考虑。所谓热,那就是做的人也很多,竞争也很强,要想做到顶尖不容易。

另一个建议,对于做信号处理或图像处理方向的研究生来说,最好是结合具体的应用来选题。即“信号处理+”或“图像处理+”应用领域的模式。毕竟是工科研究生,解决了工程应用领域的瓶颈问题,也是创新,尽量避免搞纯粹的算法研究。

个人之见,仅供参考。



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