第三章集合的基本概念和运算 课堂作业： 3.1集合的基本概念 3.2集合的基本运算 本章题例分析 3.3集合中元素的计数 课外作业： 知识点： 1.完成本章小结 1集合、子集、真子集、空集、幂集、全集的 2.完成本章习题 概念 2并集、交集、相对补集、绝对补集、对称差 的概念 3文氏图、集合的运算律 4.包含排斥原理 第四章二元关系和函数 自学内容： 4.1集合的笛卡儿积与二元关系 4.2关系的运算 1.函数的定义和性质 4.3关系的性质 2.函数的复合和反函数 4.4关系的闭包 课堂作业： 4.5等价关系和偏序关系 本章题例分析 知识点： 课外作业： 1.笛卡儿积与无序积的定义与区别 1.完成本章小结 2.二元关系的定义及性质；二元关系的矩阵表 示及关系图 2.完成本章习题 3关系的运算；复合运算；幂运算；逆运算； 闭包运算等 4.关系的性质：自反性、反自反性、对称性、 反对称性和传递性 5.关系的闭包 6.关系类型：等价关系；偏序关系等 第五章图的基本概念 课堂作业： 5.1无向图及有向图 5.2通路、回路和图的连通性 本章题例分析 5.3图的矩阵表示 课外作业： 5.4最短路径、关键路径 1.完成本章小结 知识点： 1图的基本概念：有向图；无向图等 2.完成本章习题 2.链（或路）与圈（或回路）的定义 3图的矩阵表示；可达矩阵；邻接矩阵等； 4.Dijkstra算法；项目网络图 第六章特殊的图 自学内容： 6.1二部图 6.2欧拉图 1.平面图 6.3哈密顿图 课堂作业： 知识点： 1二部图及二部图中匹配的概念。 本章題例分析
8 第三章集合的基本概念和运算 3.1 集合的基本概念 3.2 集合的基本运算 3.3 集合中元素的计数 知识点： 1.集合、子集、真子集、空集、幂集、全集的 概念 2.并集、交集、相对补集、绝对补集、对称差 的概念 3.文氏图、集合的运算律 4.包含排斥原理 课堂作业： 本章题例分析 课外作业： 1. 完成本章小结 2. 完成本章习题 第四章二元关系和函数 4.1 集合的笛卡儿积与二元关系 4.2 关系的运算 4.3 关系的性质 4.4 关系的闭包 4.5 等价关系和偏序关系 知识点： 1.笛卡儿积与无序积的定义与区别 2.二元关系的定义及性质；二元关系的矩阵表 示及关系图 3.关系的运算；复合运算；幂运算；逆运算； 闭包运算等 4.关系的性质：自反性、反自反性、对称性、 反对称性和传递性 5.关系的闭包 6.关系类型：等价关系；偏序关系等 自学内容： 1.函数的定义和性质 2.函数的复合和反函数 课堂作业： 本章题例分析 课外作业： 1. 完成本章小结 2. 完成本章习题 第五章图的基本概念 5.1 无向图及有向图 5.2 通路、回路和图的连通性 5.3 图的矩阵表示 5.4 最短路径、关键路径 知识点： 1.图的基本概念；有向图；无向图等 2.链(或路)与圈(或回路)的定义 3.图的矩阵表示；可达矩阵；邻接矩阵等； 4.Dijkstra 算法；项目网络图 课堂作业： 本章题例分析 课外作业： 1. 完成本章小结 2. 完成本章习题 第六章特殊的图 6.1 二部图 6.2 欧拉图 6.3 哈密顿图 知识点： 1.二部图及二部图中匹配的概念。 自学内容： 1.平面图 课堂作业： 本章题例分析
2.欧拉图与哈密顿图的定义及判定定理。 课外作业： 1.完成本章小结 2.完成本章习题 第七章树 课堂作业： 7.1无向图及生成树 7.2根树及其应用 本章题例分析 知识点： 课外作业： 1树的概念和性质 1.完成本章小结 2.最小生成树 3基本回路，基本回路系统；基本割集，基本2.完成本章习题 割集系统 4.二叉树，最优二叉树及Huffman算法 5.最佳前缀码，前缀符号法与后缀符号法 五、建议学时分配表 学时分配 序号 课程内容 对应教学目标 讲授 实验 习题课 小计 命题逻辑 10 0 0 10 目标1 2 一阶逻辑 6 0 0 6 目标1 3 集合的基本概念和运算 6 0 0 6 目标1 4 二元关系和函数 10 0 0 10 目标1 5 图的基本概念 8 0 0 8 目标1 6 特殊的图 4 0 0 目标1 树 4 0 0 目标1 合计 48 0 0 48 六、教学方法（本课程的主要教学方法）》 离散数学的理论课程学习，主要的教学方法为课堂讲授，具体内容包括： 1采用启发式教学，激发学生主动学习的兴趣，培养学生独立思考、分析问题和解决问题的 能力，引导学生主动通过实践和自学获得自己想学到的知识。 2.采用PPT课件，多媒体教学与传统板书相结合，提高课堂教学信息量，增强教学的直观性。 3,采用互动式教学：课内提问讨论和答疑相结合，并围绕各章教学重点内容，针对课程目标 布置对应内容的课后作业。 9
9 2.欧拉图与哈密顿图的定义及判定定理。 课外作业： 1. 完成本章小结 2. 完成本章习题 第七章树 7.1 无向图及生成树 7.2 根树及其应用 知识点： 1.树的概念和性质 2.最小生成树 3.基本回路，基本回路系统；基本割集，基本 割集系统 4.二叉树，最优二叉树及 Huffman 算法 5.最佳前缀码，前缀符号法与后缀符号法 课堂作业： 本章题例分析 课外作业： 1. 完成本章小结 2. 完成本章习题 五、建议学时分配表 序号 课程内容 学时分配 对应教学目标 讲授 实验 习题课 小计 1 命题逻辑 10 0 0 10 目标 1 2 一阶逻辑 6 0 0 6 目标 1 3 集合的基本概念和运算 6 0 0 6 目标 1 4 二元关系和函数 10 0 0 10 目标 1 5 图的基本概念 8 0 0 8 目标 1 6 特殊的图 4 0 0 4 目标 1 7 树 4 0 0 4 目标 1 合计 48 0 0 48 六、教学方法（本课程的主要教学方法） 离散数学的理论课程学习，主要的教学方法为课堂讲授，具体内容包括： 1.采用启发式教学，激发学生主动学习的兴趣，培养学生独立思考、分析问题和解决问题的 能力，引导学生主动通过实践和自学获得自己想学到的知识。 2.采用 PPT 课件，多媒体教学与传统板书相结合，提高课堂教学信息量，增强教学的直观性。 3.采用互动式教学：课内提问讨论和答疑相结合，并围绕各章教学重点内容，针对课程目标 布置对应内容的课后作业
七、课程考核内容及方式 1考核方式考查 2.考核形式包括平时考核、中期考核、期末考核等综合评定 3成绩评定采用百分制，按以下3项考核指标进行成绩综合评定，其构成比例如下： 平时考核成绩：占课程总成绩的30%；（其中考勤占10%，作业占10%，课堂测 验占10%) 期中考核成绩：占课程总成绩的10%； 期未考核成绩：占课程总成绩的60%； 八、推荐教材和教学参考书 教材：《离散数学》，耿素云、屈婉玲、张立昂编著，清华大学出版社，2013年第5版。 参考书：《离散数学导论》，王元元、张桂芸编著，科学出版社，2002年第1版。 参考书：《离散数学》，孙吉贵、杨凤杰、欧阳丹形、李占山编著，高等教育出版社，2002 年第1版。 参考书：《离散数学引论》，王树禾编著，中国科技大学出版社，2001年第1版。 撰写人：刘春燕 审核人： 学院分管领导签字（盖章)： 2018年5月4日 10
10 七、课程考核内容及方式 1.考核方式考查 2.考核形式包括平时考核、中期考核、期末考核等综合评定 3.成绩评定采用百分制，按以下 3 项考核指标进行成绩综合评定，其构成比例如下： 平时考核成绩：占课程总成绩的 30%；（其中考勤占 10%，作业占 10%，课堂测 验占 10%） 期中考核成绩：占课程总成绩的 10%； 期末考核成绩：占课程总成绩的 60%； 八、推荐教材和教学参考书 教材：《离散数学》，耿素云、屈婉玲、张立昂编著，清华大学出版社，2013 年第 5 版。 参考书：《离散数学导论》，王元元、张桂芸编著，科学出版社，2002 年第 1 版。 参考书：《离散数学》，孙吉贵、杨凤杰、欧阳丹彤、李占山编著，高等教育出版社，2002 年第 1 版。 参考书：《离散数学引论》，王树禾编著，中国科技大学出版社，2001 年第 1 版。 撰写人： 刘春燕 审核人： 学院分管领导签字（盖章）： 2018 年 5 月 4 日
《时间序列分析》课程教学大纲 一、课程概况 课程代码：04474270 课程名称：时间序列分析 课程学分：4 课程学时：56（理论学时：48；实验（实践）学时：8) 课程性质：学科教育课程（选修）】 开课部门：信息科学与工程学院 建议修读学期：6 建议先修课程：高等数学、线性代数、概率与数理统计等 适用专业（方向）：信息与计算科学 二、课程地位、作用与任务 《时间序列分析》是高等学校为信息科学与计算科学专业学生开设的一门学科教育课程， 主要培养学生具备通过软件，处理、解读时间序列数据信息的能力，以及基础的自编程序设 计能力、数据的初步挖掘和分析能力。 时间序列分析是对一个数据分析或信息挖掘问题通过适当的工具或方法去实现的一门 学科。本课程的主要任务是培养学生掌握时间序列分析方面的基础知识及常用的分析和计算 方法；培养学生运用数学、概率统计及时间序列分析等自然科学原理建立问题模型，对数据 进行分析，识别与评价，以及综合应用知识的能力。为培养学生分析研究大数据提供时间序 列分析的基本理论和基本方法，支撑专业毕业要求中相应指标点的达成。 三、课程目标 （一)教学目标 《时间序列分析》课程具体要求达到的特定教学目标包括： 1教学目标1.掌握信息科学与计算科学中常用的基本时间序列分析方法及其原理；能针对 一个实际问题采用恰当的数据分析工具和方法、建立合适的数学模型，求解模型并合理解读 其数据信息。掌握大数据分析的基础知识，并具有一定的算法分析、设计能力和较强的编程 能力。掌握数据挖掘和数据分析的基本技能，能综合运用数据挖掘和数据分析技能，进行大 数据分析。（指标点3.1,3.2) 2教学目标2.引导学生在建立的数学模型的基础上，具有利用科学方法对数据进行处理、 分析的能力。掌握多种时间序列分析的方法，能胜任基于特定实际问题的数学模型建与数据 分析工作。（指标点4.2，指标点3.2） (二)本课程支撑的半业要求 1.本课程支撑的毕业要求：（毕业要求2、3、4）（毕业要求见2018版人才培养方案） 11
11 《时间序列分析》课程教学大纲 一、课程概况 课程代码：04474270 课程名称：时间序列分析 课程学分：4 课程学时：56（理论学时：48；实验（实践）学时：8） 课程性质：学科教育课程（选修） 开课部门：信息科学与工程学院 建议修读学期：6 建议先修课程：高等数学、线性代数、概率与数理统计等 适用专业（方向）：信息与计算科学 二、课程地位、作用与任务 《时间序列分析》是高等学校为信息科学与计算科学专业学生开设的一门学科教育课程， 主要培养学生具备通过软件，处理、解读时间序列数据信息的能力，以及基础的自编程序设 计能力、数据的初步挖掘和分析能力。 时间序列分析是对一个数据分析或信息挖掘问题通过适当的工具或方法去实现的一门 学科。本课程的主要任务是培养学生掌握时间序列分析方面的基础知识及常用的分析和计算 方法；培养学生运用数学、概率统计及时间序列分析等自然科学原理建立问题模型，对数据 进行分析，识别与评价，以及综合应用知识的能力。为培养学生分析研究大数据提供时间序 列分析的基本理论和基本方法，支撑专业毕业要求中相应指标点的达成。 三、课程目标 （一）教学目标 《时间序列分析》课程具体要求达到的特定教学目标包括： 1.教学目标 1. 掌握信息科学与计算科学中常用的基本时间序列分析方法及其原理；能针对 一个实际问题采用恰当的数据分析工具和方法、建立合适的数学模型，求解模型并合理解读 其数据信息。掌握大数据分析的基础知识，并具有一定的算法分析、设计能力和较强的编程 能力。掌握数据挖掘和数据分析的基本技能，能综合运用数据挖掘和数据分析技能，进行大 数据分析。（指标点 3.1，3.2） 2.教学目标 2. 引导学生在建立的数学模型的基础上，具有利用科学方法对数据进行处理、 分析的能力。掌握多种时间序列分析的方法，能胜任基于特定实际问题的数学模型建与数据 分析工作。（指标点 4.2，指标点 3.2） （二）本课程支撑的毕业要求 1. 本课程支撑的毕业要求：（毕业要求 2、3、4）（毕业要求见 2018 版人才培养方案）
2.本课程支撑的指标点：指标点2.2、3.1、3.2、4.2 (1)指标点2.2：掌握信息科学与计算科学的基本理论和基本技能。 (2)指标点3.1：了解大数据领域基本情况及发展动态，掌握大数据分析的基础知识，并具 有一定的算法分析、设计能力和较强的编程能力。 (3)指标点3.2：掌握数据挖掘和数据分析的基本技能，能综合运用数据挖掘和数据分析技 能，完成大数据分析项目。 (4)指标点4.：2：能够根据用户需求，综合运用数学建模技能，提出数学模型和解决方案。 【三)课程教学目标与毕业要求对应表 《时间序列分析》课程教学目标与半业要求的对应表 课程名称：时间序列分析 任课教师：余竞 课程性质：学科教育课程 课程学分：4 课程支撑的毕业要求 课程目标、达成途径、评价依据 毕业要求2： 教学目标：培养学生掌握信息科学与计算科学中常用的 2.2:掌握信息科学与计算科学的 时间序列分析方法及其原理。 基本理论和基本技能。 达成途径：能正确理解不同数学、概率统计和时间序列 方法针对的数据类型和数据信息，能使用相适应的各种 方法，去刻画问题、分析和解决问题，使学生具有扎实 的数学基础。 评价依据：课堂提问、课外作业和考试。 半业要求3： 教学目标：选择合适的数学模型，并利用现代工具，能 3.1了解大数据领域基本情况及 胜任基于常用工具的数据分析工作。使学生具有一定的 发展动态 时间序列分析的选择和设计能力，较强的编程能力，培养 3.2掌握大数据分析的基础知识， 学生自主学习能力以及综合应用知识的能力。 并具有一定的算法分析、设计能 达成途径：能深入了解静态数据、动态数据及混合数据 力和较强的编程能力。 的概念和性质并采用恰当的平稳时间序列、趋势性时间 序列和季节性时间序列的分析和处理方法，学习数学工 具SPSS的使用。通过多种工具如MABLAB、SAS等实 现编程，训练学生掌握算法的设计能力和较强编程能力。 评价依据：课堂提问、课内实验、课外作业和考试。 教学目标：引导学生在建立的数学模型的基础上，具有 毕业要求4 利用科学方法对数据进行处理、分析的能力。掌握多种 4:2:能够根据用户需求，综合运 时间序列分析的方法，能胜任基于特定实际问题的数学 用数学建模技能，提出数学模型 模型建与数据分析工作。 和解决方案。 达成途径：理解均值模型、ARMA模型、随机模型等的 思想概念和方法，能结合实际问题需要，选择恰当模型 方法并能正确进行数据预处理，以及对数据分析结果做 出正确的信息解读。 评价依据：课堂提问、课内实验、课外作业和考试。 四、课程内容 12
12 2. 本课程支撑的指标点：指标点 2.2、3.1、3.2、4.2 （1）指标点 2.2：掌握信息科学与计算科学的基本理论和基本技能。 （2）指标点 3.1：了解大数据领域基本情况及发展动态，掌握大数据分析的基础知识，并具 有一定的算法分析、设计能力和较强的编程能力。 （3）指标点 3.2：掌握数据挖掘和数据分析的基本技能，能综合运用数据挖掘和数据分析技 能，完成大数据分析项目。 （4）指标点 4.:2：能够根据用户需求，综合运用数学建模技能，提出数学模型和解决方案。 （三）课程教学目标与毕业要求对应表 《时间序列分析》课程教学目标与毕业要求的对应表 课程名称：时间序列分析 任课教师：余竞 课程性质：学科教育课程 课程学分：4 课程支撑的毕业要求 课程目标、达成途径、评价依据 毕业要求 2： 2.2：掌握信息科学与计算科学的 基本理论和基本技能。 教学目标：培养学生掌握信息科学与计算科学中常用的 时间序列分析方法及其原理。 达成途径：能正确理解不同数学、概率统计和时间序列 方法针对的数据类型和数据信息，能使用相适应的各种 方法，去刻画问题、分析和解决问题，使学生具有扎实 的数学基础。 评价依据：课堂提问、课外作业和考试。 毕业要求 3： 3.1 了解大数据领域基本情况及 发展动态 3.2 掌握大数据分析的基础知识， 并具有一定的算法分析、设计能 力和较强的编程能力。 毕业要求 4 4.:2：能够根据用户需求，综合运 用数学建模技能，提出数学模型 和解决方案。 教学目标：选择合适的数学模型，并利用现代工具，能 胜任基于常用工具的数据分析工作。使学生具有一定的 时间序列分析的选择和设计能力，较强的编程能力,培养 学生自主学习能力以及综合应用知识的能力。 达成途径：能深入了解静态数据、动态数据及混合数据 的概念和性质并采用恰当的平稳时间序列、趋势性时间 序列和季节性时间序列的分析和处理方法,学习数学工 具 SPSS 的使用。通过多种工具如 MABLAB、SAS 等实 现编程，训练学生掌握算法的设计能力和较强编程能力。 评价依据：课堂提问、课内实验、课外作业和考试。 教学目标：引导学生在建立的数学模型的基础上，具有 利用科学方法对数据进行处理、分析的能力。掌握多种 时间序列分析的方法，能胜任基于特定实际问题的数学 模型建与数据分析工作。 达成途径：理解均值模型、ARMA 模型、随机模型等的 思想概念和方法，能结合实际问题需要，选择恰当模型 方法并能正确进行数据预处理，以及对数据分析结果做 出正确的信息解读。 评价依据：课堂提问、课内实验、课外作业和考试。 四、课程内容