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(mén)課程的內(nèi)容。所有課程均不指定參考書(shū)。
2、試題總分為150分，每門(mén)課試題滿(mǎn)分50分，三門(mén)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(lèi)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(kāi)；
(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(lèi)；
(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(xiàn)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(lèi)；
(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(lèi)、NP類(lèi)問(wèn)題的方法；
(五)具有對(duì)簡(jiǎn)單計(jì)算問(wèn)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(wèn)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(shù)和最短路徑等圖具體問(wèn)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(wèn)題、優(yōu)化問(wèn)題等；
（2）P類(lèi)和NP類(lèi)問(wèn)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(shù)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(wèn)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(guò)程、根據(jù)具體的實(shí)例，構(gòu)建決策樹(shù)。掌握信息增益的概念，以及在構(gòu)建決策樹(shù)時(shí)的物理含義。
（二）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：（1）線(xiàn)性分類(lèi)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(xiàn)性分類(lèi)器的構(gòu)建方法，包括線(xiàn)性分類(lèi)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(xiàn)性分類(lèi)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(xiě)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(guò)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(lèi)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(xiàn)性分類(lèi)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(lèi)器的基本概念以及分類(lèi)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(guò)程、優(yōu)化目標(biāo)以及應(yīng)用。基本了解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。
原文標(biāo)題：2023年碩士研究生入學(xué)考試專(zhuān)業(yè)課考研大綱
原文鏈接：https://iai.buaa.edu.cn/info/1082/2062.htm
以上就是小編整理“2023考研大綱：北京航空航天大學(xué)人工智能研究院2023年碩士研究生入學(xué)考試專(zhuān)業(yè)課考研大綱”的全部?jī)?nèi)容，想了解更多考研復(fù)試大綱信息，請(qǐng)持續(xù)關(guān)注本網(wǎng)站！
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