請考生注意：
1、842人工智能基礎(chǔ)綜合試題含信號與系統(tǒng)、算法設(shè)計與分析和機器學習三門課程的內(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入考試成績。
《信號與系統(tǒng)》考試大綱（50分）
一、復(fù)習要點
（一）信號與系統(tǒng)緒論
(1)信號與系統(tǒng)的概念；
(2)信號的描述、分類及常用信號；
(3)信號的基本運算。
（二）正交函數(shù)集與正交分解
(1)信號分解的物理意義；
(2)正交函數(shù)集；
(3)信號在正交函數(shù)集上的分解。
（三）連續(xù)周期信號的傅里葉級數(shù)
(1)連續(xù)周期信號在三角函數(shù)集上展開；
(2)連續(xù)周期信號傅里葉級數(shù)；
(3)有限項傅里葉級數(shù)與均方誤差。
（四）連續(xù)信號的傅里葉變換
(1)非周期連續(xù)信號的傅里葉變換；
(2)典型信號的傅里葉變換；
(3)傅里葉變換的基本性質(zhì)；
(4)周期信號的傅里葉變換。
（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)時間系統(tǒng)的時域分析
(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、極點分布分析時域特性；
(3)線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析。
（八）離散時間系統(tǒng)的時域分析
(1)離散時間信號（序列）及其表示；
(2)典型離散時間信號；
(3)離散時間信號的基本運算；
(4)離散時間系統(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）離散信號的傅里葉分析
(1)離散周期信號的傅里葉級數(shù)DFS；
(2)序列的傅里葉變換離散時間傅里葉變換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算法進行描述；
(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行時間；
(三)掌握算法設(shè)計的常用方法，包括分而治之、動態(tài)規(guī)劃、貪心、近似算法；掌握圖的基本概念和重要的基礎(chǔ)圖算法；
(四)掌握計算復(fù)雜性的基本概念和證明P類、NP類問題的方法；
(五)具有對簡單計算問題的建模、分析、算法設(shè)計、算法優(yōu)化和編程求解能力。
二、復(fù)習要點
(一)漸近復(fù)雜性分析
（1）Ｏ、Ω、Θ符號定義；
（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)的運行時間分析。
（二）常用算法設(shè)計方法的基本思想和特點，以及針對具體問題設(shè)計相應(yīng)的算法并分析其效率
（1）分治算法
（2）動態(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）計算復(fù)雜性
（1）計算復(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。
《機器學習》考試大綱（50分）
一、復(fù)習要點
（一）機器學習基礎(chǔ)算法：（1）Bayesian學習以及相關(guān)算法；（2）Q學習基本概念；（3）歸納學習-決策樹構(gòu)建算法。
掌握機器學習發(fā)展歷史、AlphaGO技術(shù)的發(fā)展歷史以及核心技術(shù)，掌握Q學習的基本方法；掌握VC維的定義，以及統(tǒng)計學習理論的基本結(jié)論，深入理解經(jīng)驗風險和真實風險概念區(qū)別與聯(lián)系；理解Bayesian的基本原理，貝葉斯學習、樸素貝葉斯算法在相關(guān)實際問題中應(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)建決策樹時的物理含義。
（二）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習：（1）線性分類器-感知機等；（2）傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-BP算法等；（3）深度學習-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；掌握感知機的構(gòu)建方法、Fisher準則、最小均方誤差準則。掌握機器學習里優(yōu)化概念如何應(yīng)用于線性分類器的設(shè)計。理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反傳算法基本原理、能夠根據(jù)具體簡單的網(wǎng)絡(luò)實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)計學習分類器：（1）支持向量機；（2）Adaboost算法；（3）子空間學習與稀疏表示。
理解統(tǒng)計學習理論的基本原理、支持向量機的基本原理與線性分類器的聯(lián)系。掌握支持向量機的優(yōu)化目標構(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。掌握子空間學習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)化目標以及應(yīng)用?；玖私釬isher判別分析、核判別分析等等；了解稀疏表示方法與子空間學習的聯(lián)系與區(qū)別。
原文標題：2023年碩士研究生入學考試專業(yè)課考研大綱
原文鏈接：https://iai.buaa.edu.cn/info/1082/2062.htm
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