2018年宁波大学3809智能系统考博大纲

2018 年宁波大学博士研究生招生考试初试科目
考试大纲
科目代码、名称: 3809 智能系统
一、考试形式与试卷结构
（一）试卷满分值及考试时间
本试卷满分为 100 分，考试时间为 180 分钟。
（二）答题方式
答题方式为闭卷、笔试。试卷由试题和答题纸组成；答案必须写在答题纸相应的位置上。
（三）试卷内容结构
考试内容主要是神经计算与机器学习的原理、算法、技术及应用。
（四）试卷题型结构
试卷题型为简答题和分析应用题。
二、考查目标
课程考试的目的在于测试考生对于神经计算理论和机器学习的各种常见模型及相应学习算法的掌
握情况以及综合运用分析和解决现实问题的能力。
三、考查范围或考试内容概要
《智能系统》要求学生具备良好的理论基础，涉及知识面广，能够全面了解机器学习、模式识别、
神经计算这些交叉学科，熟练掌握各种常见的图模型及相应的机器学习算法，并将其应用于组合优化、
模式识别、数据挖掘等领域。
课程考试内容涵盖机器学习与神经计算的原理、方法、技术及应用，在综合介绍的基础上，重点
放在神经计算的思想、神经网络设计、学习算法和有效的应用，全面掌握各类学习模型应用的方法和思
路，而不仅仅是抽象的理论模型。
课程具体内容包括：神经计算的生物基础、人工神经网络的数学模型、感知器模型、BP 学习算法
及其改进、Hopfield 网络模型及应用、随机计算模型、模拟退火算法、Boltzmann 机及学习算法、SOM
网络与竞争学习、联想记忆模型、RBF 网络模型、支持向量学习机、核函数选择、主元分析及应用、
最大熵原理、信息论模型、Boosting 算法、深度学习、生成对抗网络等。
参考教材或主要参考书：
《Neural Networks and Learning Machines》 (3rd Edition)，Simon Haykin，机械工业出版社，2009