2023年碩士研究生入學(xué)考試專業(yè)課考研大綱

請(qǐng)考生注意：

1、842人工智能基礎(chǔ)綜合試題含信號(hào)與系統(tǒng)、算法設(shè)計(jì)與分析和機(jī)器學(xué)習(xí)三門課程的內(nèi)容。所有課程均不指定參考書。

2、試題總分為150分，每門課試題滿分50分，三門課程的試題均計(jì)入考試成績(jī)。

《信號(hào)與系統(tǒng)》考試大綱(50分)

一、復(fù)習(xí)要點(diǎn)

(一)信號(hào)與系統(tǒng)緒論

(1)信號(hào)與系統(tǒng)的概念;

(2)信號(hào)的描述、分類及常用信號(hào);

(3)信號(hào)的基本運(yùn)算。

(二)正交函數(shù)集與正交分解

(1)信號(hào)分解的物理意義;

(2)正交函數(shù)集;

(3)信號(hào)在正交函數(shù)集上的分解。

(三)連續(xù)周期信號(hào)的傅里葉級(jí)數(shù)

(1)連續(xù)周期信號(hào)在三角函數(shù)集上展開;

(2)連續(xù)周期信號(hào)傅里葉級(jí)數(shù);

(3)有限項(xiàng)傅里葉級(jí)數(shù)與均方誤差。

(四)連續(xù)信號(hào)的傅里葉變換

(1)非周期連續(xù)信號(hào)的傅里葉變換;

(2)典型信號(hào)的傅里葉變換;

(3)傅里葉變換的基本性質(zhì);

(4)周期信號(hào)的傅里葉變換。

(五)拉氏變換

(1)拉氏變換的定義、物理意義;

(2)拉氏變換的基本性質(zhì);

(3)拉氏逆變換;

(4)雙邊拉氏變換。

(六)連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的時(shí)域分析

(1)系統(tǒng)的概念、表示與分類;

(2) LTI系統(tǒng)分析方法概述;

(3)連續(xù)系統(tǒng)的時(shí)域經(jīng)典分析法;

(4)零輸入響應(yīng)與零狀態(tài)響應(yīng);

(5)卷積的定義與性質(zhì);

(6)卷積法求解系統(tǒng)響應(yīng)。

(七)連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的S域分析

(1)系統(tǒng)函數(shù);

(2)由系統(tǒng)函數(shù)零、極點(diǎn)分布分析時(shí)域特性;

(3)線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析。

(八)離散時(shí)間系統(tǒng)的時(shí)域分析

(1)離散時(shí)間信號(hào)(序列)及其表示;

(2)典型離散時(shí)間信號(hào);

(3)離散時(shí)間信號(hào)的基本運(yùn)算;

(4)離散時(shí)間系統(tǒng)的基本概念描述與分類;

(5)系統(tǒng)沖激響應(yīng)函數(shù)的求解。

(九)離散時(shí)間系統(tǒng)的Z域分析

(1) z變換及其收斂域;

(2)典型序列的z變換;

(3)逆z變換;

(4) z變換的基本性質(zhì);

(5)系統(tǒng)函數(shù)與z域分析。

(十)離散信號(hào)的傅里葉分析

(1)離散周期信號(hào)的傅里葉級(jí)數(shù)DFS;

(2)序列的傅里葉變換離散時(shí)間傅里葉變換DTFT;

(3)離散傅里葉變換DFT;

(4)快速傅里葉變換FFT。

(十一)傅里葉變換及其圖像處理應(yīng)用

(1)數(shù)字圖像簡(jiǎn)介;

(2)二維離散傅里葉變換2D DFT及其性質(zhì);

(3) 2D DFT在圖像處理中的應(yīng)用。

《算法設(shè)計(jì)與分析》考試大綱(50分)

一、整體要求

(一)掌握算法的定義、性質(zhì)和表示方法，并能夠使用偽代碼對(duì)算法進(jìn)行描述;

(二)能夠熟練采用漸近上界、漸近下界與漸近緊確界分析算法的運(yùn)行時(shí)間;

(三)掌握算法設(shè)計(jì)的常用方法，包括分而治之、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、貪心、近似算法;掌握?qǐng)D的基本概念和重要的基礎(chǔ)圖算法;

(四)掌握計(jì)算復(fù)雜性的基本概念和證明P類、NP類問題的方法;

(五)具有對(duì)簡(jiǎn)單計(jì)算問題的建模、分析、算法設(shè)計(jì)、算法優(yōu)化和編程求解能力。

二、復(fù)習(xí)要點(diǎn)

(一)漸近復(fù)雜性分析

(1)O、Ω、Θ符號(hào)定義;

(2)分析給定算法的漸近復(fù)雜性;

(3)比較具有不同漸近上界的算法的效率;

(4)遞歸函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間分析。

(二)常用算法設(shè)計(jì)方法的基本思想和特點(diǎn)，以及針對(duì)具體問題設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法并分析其效率

(1)分治算法

(2)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法

(3)貪心算法

(4)近似算法

(三) 圖算法

(1)圖的基本概念和基本性質(zhì);

(2)圖的表示方法;

(3)圖的遍歷與搜索方法;

(4)最小生成樹和最短路徑等圖具體問題算法。

(四) 計(jì)算復(fù)雜性

(1)計(jì)算復(fù)雜性的基本概念，如判定問題、優(yōu)化問題等;

(2)P類和NP類問題的定義和證明。

《機(jī)器學(xué)習(xí)》考試大綱(50分)

一、復(fù)習(xí)要點(diǎn)

(一) 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法：(1)Bayesian學(xué)習(xí)以及相關(guān)算法;(2)Q學(xué)習(xí)基本概念;(3)歸納學(xué)習(xí)-決策樹構(gòu)建算法。

掌握機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷史、AlphaGO技術(shù)的發(fā)展歷史以及核心技術(shù)，掌握Q學(xué)習(xí)的基本方法;掌握VC維的定義，以及統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基本結(jié)論，深入理解經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)概念區(qū)別與聯(lián)系;理解Bayesian的基本原理，貝葉斯學(xué)習(xí)、樸素貝葉斯算法在相關(guān)實(shí)際問題中應(yīng)用;掌握HMM算法的基本原理;掌握信息熵概念的內(nèi)涵、ID3算法構(gòu)建過程、根據(jù)具體的實(shí)例，構(gòu)建決策樹。掌握信息增益的概念，以及在構(gòu)建決策樹時(shí)的物理含義。

(二)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：(1)線性分類器-感知機(jī)等;(2)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-BP算法等;(3)深度學(xué)習(xí)-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

掌握線性分類器的構(gòu)建方法，包括線性分類器的基本形式、構(gòu)建方法;掌握感知機(jī)的構(gòu)建方法、Fisher準(zhǔn)則、最小均方誤差準(zhǔn)則。掌握機(jī)器學(xué)習(xí)里優(yōu)化概念如何應(yīng)用于線性分類器的設(shè)計(jì)。理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反傳算法基本原理、能夠根據(jù)具體簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)實(shí)例寫出反傳公式的基本形式。了解經(jīng)典深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、以及前沿技術(shù)，主要掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程、包括卷積操作的定義、Pooling操作的定義等。

(三)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)分類器：(1)支持向量機(jī);(2)Adaboost算法;(3)子空間學(xué)習(xí)與稀疏表示。

理解統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基本原理、支持向量機(jī)的基本原理與線性分類器的聯(lián)系。掌握支持向量機(jī)的優(yōu)化目標(biāo)構(gòu)造方法、優(yōu)化算法以及應(yīng)用。掌握Adaboost的基本原理，弱分類器的基本概念以及分類器融合算法。掌握子空間學(xué)習(xí)與稀疏表示的基本概念與思想，掌握主成分分析方法的具體過程、優(yōu)化目標(biāo)以及應(yīng)用�；�本了解Fisher判別分析、核判別分析等等;了解稀疏表示方法與子空間學(xué)習(xí)的聯(lián)系與區(qū)別。