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新复试大纲！沈阳工业大学2026年硕士研究生招生考试复试科目F532《人工智能专业综合》考试大纲

来源：高顿教育 2026-03-29

　　大家好～沈阳工业大学2026年硕士研究生招生考试复试科目F532《人工智能专业综合》考试大纲已经公布！接下来跟着小编一起看看具体内容吧~

　　考试科目名称：F532人工智能专业综合

　　专业能力综合考核全面考查考生对本学科（专业）理论知识和应用技能掌握程度，利用所学理论发现、分析和解决问题的能力，对本学科发展动态的了解以及在本专业领域发展的潜力，创新精神和创新能力。学术学位重点考核考生的学术素养、对学科知识掌握与运用情况、科研创新能力，专业学位重点考核考生的专业基础、实践能力和学科素养。专业能力考核分为基础考核和综合考核两部分内容：

　　基础考核科目：人工智能技术、概率论与数理统计（2选1）；

　　综合考核科目：数据库系统原理、机器学习（2选1）。

　　下面为各科目考试大纲。

　　人工智能技术

　　一、考试大纲援引教材

　　蔡自兴等《人工智能及其应用》第七版清华大学出版社2024年

　　二、考试要求

　　要求考生全面系统地掌握人工智能基本理论、方法和技术，并能够灵活运用，具备较强的解决问题的能力。

　　三、考试内容

　　1.人工智能的概论

　　（1）人工智能的定义与发展

　　（2）人工智能的核心要素、学科体系和系统分类

　　（3）人工智能的研究目标和内容

　　（4）人工智能的研究与应用领域

　　2.知识表示方法

　　（1）状态空间表示

　　（2）问题归约表示

　　（3）谓词逻辑表示

　　（4）语义网络表示

　　3.知识搜索与推理

　　（1）图搜索策略

　　（2）盲目搜索

　　（3）启发式搜索

　　（4）不确定推理

　　（5）概率推理

　　（6）主观贝叶斯方法

　　4.机器学习

　　（1）机器学习的定义与发展

　　（2）机器学习的主要策略与基本结构

　　（3）归纳学习

　　（4）线性回归

　　（5）决策树

　　（6）聚类

　　5.群体智能与进化计算

　　（1）粒群优化算法

　　（2）蚁群算法

　　（3）遗传算法

　　6.人工神经网络

　　（1）人工神经网络的基本结构

　　（2）基于反向传播网络的学习

　　7.专家系统

　　（1）专家系统的定义与特点

　　（2）专家系统的结构和建造步骤

　　（3）基于不同技术的专家系统

　　概率论与数理统计

　　三、考试大纲援引教材

　　盛骤等《概率论与数理统计》第五版高等教育出版社2019年

　　四、考试要求

　　要求考生全面系统地掌握概率论与数理统计的基本概念、定理和方法，并且能灵活运用，具备较强的分析问题与解决问题的能力。

　　三、考试内容

　　1.概率的基本概念

　　（1）随机试验

　　（2）样本空间、随机事件

　　（3）频率与概率

　　（4）等可能概型

　　（5）条件概率

　　（6）独立性

　　2.随机变量及其分布

　　（1）随机变量

　　（2）离散型随机变量及其分布

　　（3）随机变量的分布函数

　　（4）连续性随机变量及其概率密度

　　（5）随机变量的函数的分布

　　3.多维随机变量及其分布

　　（1）二维随机变量

　　（2）边缘分布

　　（3）条件分布

　　（4）相互独立的随机变量

　　（5）两个随机变量的函数的分布

　　4.随机变量的数字特征

　　（1）数学期望

　　（2）方差

　　（3）协方差及相关系数

　　（4）矩、协方差矩阵

　　5.大数定律及中心极限定理

　　（1）大数定律

　　（2）中心极限定理

　　6.样本及抽样分布

　　（1）随机样本

　　（2）直方图和箱线图

　　（3）抽样分布

　　7.参数估计

　　（1）点估计

　　（2）最大似然估计

　　（3）区间估计

　　（4）置信区间

　　8.假设检验

　　（1）假设检验

　　（2）置信区间与假设检验之间的关系

　　（3）样本容量的选取

　　（4）分布拟合检验

　　9.方差分析及回归分析

　　（1）方差分析

　　（2）回归分析

　　数据库系统原理

　　一、考试大纲援引教材

　　王珊、杜小勇、陈红《数据库系统概论》第六版高等教育出版社2023年

　　二、考试要求

　　要求学生全面系统地掌握数据库系统的基本概念和基本原理，并能够对基本原理进行灵活运用，具有较强的分析问题、解决问题的能力。

　　三、考试内容

　　1.数据库概论

　　（1）数据库的基本概念及数据库系统的特点

　　（2）数据模型的基本概念

　　（3）数据库系统结构和组成

　　2.关系数据库

　　（1）关系模型的基本概念及关系演算

　　（2）关系的基本术语、形式化定义及关系的完整性约束

　　（3）关系代数

　　3.关系数据库标准语言SQL

　　（1）SQL语言的基本概念及特点

　　（2）数据定义语句、数据更新语句和数据控制语句

　　（3）数据查询语句

　　（4）视图的定义与使用

　　4.数据库安全性

　　（1）数据库安全性的概念

　　（2）数据库的安全控制技术

　　5.数据库完整性

　　（1）数据库完整性的概念

　　（2）完整性控制机制的组成

　　（3）数据库完整性控制的基本方法

　　6.关系数据理论

　　（1）关系模式设计中存在的问题

　　（2）函数依赖、部分函数依赖和传递函数依赖的概念

　　（3）1NF、2NF、3NF、BCNF等范式的定义

　　（4）数据依赖的公理系统

　　（5）将关系规范化至3NF的相关算法

　　7.数据库设计

　　（1）数据库设计的步骤及各阶段的任务

　　（2）概念结构设计方法和E-R图设计方法

　　（3）将E-R图转换成关系模型的方法

　　（4）数据库的物理设计、数据库实施与维护

　　8.数据库编程

　　（1）数据库编程中引入嵌入式SQL的目的和作用

　　（2）嵌入式SQL与主语言通信的三种方式

　　（3）存储过程的优点

　　（4）ODBC的作用和基于ODBC的数据库应用系统的体系结构

　　9.关系系统及其查询优化

　　（1）关系系统查询处理的基本步骤

　　（2）查询优化的启发式规则

　　（3）关系代数等价变换规则及表达式的优化算法

　　10.数据库恢复技术

　　（1）事务的概念和特性

　　（2）数据库系统中故障的种类

　　（3）数据库恢复的原理和实现技术

　　（4）掌握数据库的恢复策略

　　（5）了解具有检查点的故障恢复技术和镜像数据库的作用

　　11.并发控制

　　（1）数据库并发控制的意义和基本技术

　　（2）共享锁和排它锁的特点及三级封锁协议

　　（3）活锁和死锁的含义和解决办法

　　（4）事务的串行化概念

　　（5）两段锁协议的内容和作用

　　（6）封锁的粒度和不同粒度对系统的并发度和并发资源开销的影响

　　机器学习

　　五、考试大纲援引教材

　　周志华《机器学习》第一版清华大学出版社2016年

　　六、考试要求

　　要求考生全面系统地掌握机器学习的基本概念、算法的基本原理和工程实践方法，并且能灵活运用，具备较强的分析问题与解决问题的能力。

　　三、考试内容

　　1.绪论

　　（1）基本术语

　　（2）假设空间

　　（3）归纳偏好

　　2.模型评估与选择

　　（1）经验误差与过拟合

　　（2）评估方法

　　（3）性能度量

　　（4）比较检验

　　（5）偏差与方差

　　3.线性模型

　　（1）基本形式

　　（2）线性回归

　　（3）对数几率回归

　　（4）线性判别分析

　　（5）多分类学习

　　（6）类别不平衡问题

　　4.决策树

　　（1）基本流程

　　（2）划分选择

　　（3）剪枝处理

　　（4）连续与缺失值

　　（5）多变量决策树

　　5.神经网络

　　（1）神经元模型

　　（2）感知机与多层网络

　　（3）误差逆传播算法

　　（4）全局最小与局部极小

　　（5）其他常见神经网络

　　6.贝叶斯分类器

　　（1）贝叶斯决策论

　　（2）极大似然估计

　　（3）朴素贝叶斯分类器

　　（4）半朴素贝叶斯分类器

　　7.聚类

　　（1）聚类任务

　　（2）性能度量

　　（3）距离计算

　　（4）原型聚类

　　（5）密度聚类

　　（6）层次聚类

　　8.降维与度量学习

　　（1）k近邻学习

　　（2）低维嵌入

　　（3）主成分分析

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