浙江工业大学 2025 年专业学位博士研究生同等学力加试科目及参考书目深度解析

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一、材料与化工（085600）

加试科目及参考书目

1. 化学工程基础
   • 参考书目：《化工原理》（第三版），何潮洪等，科学出版社，2017
   • 考查重点：流体流动、传热、传质等化工核心原理及其工程应用，侧重单元操作计算与工艺设计。
2. 化学综合
   • 参考书目：
     • 《无机及分析化学》，浙江大学，高教出版社，2003
     • 《分析化学》（第六版），武汉大学主编，高等教育出版社，2016
     • 《有机化学》（第六版），天津大学有机化学教研室等，高等教育出版社，2019
     • 《物理化学》（第五版），天津大学物化教研室，高教出版社，2009
   • 考查重点：无机化学基础、分析方法原理、有机合成反应机理及物理化学热力学与动力学，侧重化学基础理论的综合应用。

二、机械（085500）与能源动力（085800）

机械专业加试科目

• 加试科目（任选二门）：现代控制理论、汽车系统动力学、先进制造技术、现代设计方法、生产计划与控制、材料力学
• 参考书目：暂不指定，建议参考研究生教材，重点关注控制系统建模、制造工艺优化、机械系统动力学分析及工程材料力学特性。

能源动力专业加试科目

1. 高等材料力学
   • 参考书目：《材料力学》（第四版），刘鸿文，高等教育出版社，2006
   • 考查重点：材料强度理论、弹性力学分析及结构承载能力计算。
2. 流体力学
   • 参考书目：《流体力学》（第二版），张也影，高等教育出版社，2000
   • 考查重点：流体流动规律、伯努利方程应用及管路系统水力计算。
3. 工程热力学
   • 参考书目：《工程热力学》（第五版），沈维道、童钧耕，高等教育出版社，2016
   • 考查重点：热力循环分析、能量转换原理及热力学定律在能源系统中的应用。

三、电子信息（085400）

加试科目及参考书目（任选二门）

1. 矩阵理论
   • 参考书目：《矩阵论》（第五版），程云鹏、张凯院、徐仲，西北工业大学出版社，2017
   • 考查重点：矩阵分解、特征值理论及线性空间变换。
2. 自动控制理论
   • 参考书目：《自动控制原理》（第二版），王万良，高等教育出版社，2014；《现代控制理论》，俞立，清华大学出版社，2007
   • 考查重点：经典控制理论（传递函数、频率特性）与现代控制理论（状态空间分析）。
3. 数字信号处理
   • 参考书目：《离散时间信号处理》（第三版），A.V. Oppenheim，电子工业出版社，2015
   • 考查重点：信号采样、滤波设计及快速傅里叶变换（FFT）算法。

四、生物与医药（086000）

生物工程方向加试科目

1. 微生物工程
   • 参考书目：《微生物工程》（第一版），汪钊，科学出版社，2013
   • 考查重点：微生物发酵工艺、菌种选育及发酵过程控制。
2. 生物分离工程
   • 参考书目：《生物分离工程》，田瑞华，科学出版社，2019
   • 考查重点：生物产物分离纯化技术（层析、膜分离等）及工艺设计。

药学方向加试科目（任选二门）

1. 药物化学
   • 参考书目：《药物化学》（第四版），尤启冬，化学工业出版社，2021
   • 考查重点：药物结构与活性关系（构效关系）、药物合成路线设计。
2. 药理学
   • 参考书目：《药理学》（第八版），朱依谆、殷明，人民卫生出版社，2016
   • 考查重点：药物作用机制、受体理论及临床药理应用。
3. 药物分析学
   • 参考书目：《药物分析学》（第二版），曾苏，高等教育出版社，2014
   • 考查重点：药物质量控制方法（光谱、色谱分析）及分析方法验证。

五、计算机科学与技术（085400）

加试科目及参考书目（任选二门）

1. 人工智能
   • 参考书目：《人工智能及其应用》（第四版），王万良，高等教育出版社，2020
   • 考查重点：机器学习算法（决策树、神经网络）、专家系统及自然语言处理基础。
2. 数据结构
   • 参考书目：《数据结构与算法分析 ——C++ 语言描述》（第二版），Larry Nyhoff，清华大学出版社，2014
   • 考查重点：线性表、树、图等数据结构设计及算法效率分析。
3. 操作系统
   • 参考书目：《操作系统 - 精髓与设计原理》（第八版），William Stallings，电子工业出版社，2017
   • 考查重点：进程管理、内存分配、文件系统及死锁处理。

六、其他学院加试科目要点

物理学院（电子信息专业）

• 加试科目（四选二）：激光原理、光电检测技术、嵌入式系统、近代物理实验
• 核心参考：《激光原理》（第六版，周炳坤）、《光电检测与信号处理》（安毓英），侧重光电技术与物理实验方法。

食品科学与工程学院（生物与医药专业）

• 加试科目：高级食品化学、食品工程新技术专题
• 参考书目：《食品化学》（第五版，Srinivasan Damodaran）、《食品工程的创新》（Maria Laura Passos），聚焦食品成分分析与新型加工技术。

能源与碳中和科教融合学院

• 材料与化工方向：加试科目同化学工程学院，侧重能源化工中的化学工程基础；
• 能源动力方向：加试科目同机械工程学院，聚焦能源系统中的力学分析与热力转换。

七、同等学力考生备考策略

（一）科目选择原则

• 专业匹配：根据硕士阶段背景选择加试科目，如化学背景考生优先选择 “化学工程基础 + 化学综合”，计算机背景考生选择 “数据结构 + 人工智能”。
• 难度均衡：避免选择跨度过大的科目，如非机械专业考生慎选 “汽车系统动力学”，可选择通用性较强的 “材料力学”。

（二）参考书目使用方法

1. 化学工程基础：以《化工原理》为核心，重点练习流体输送、传热计算例题，结合考博信息网（http://www.kaoboinfo.com）的本校真题，分析化工流程设计考点。
2. 药物化学：梳理药物分类及代表性结构，对比《药物化学》教材中同类药物的构效关系，总结合成路线设计规律。
3. 人工智能：通过《人工智能及其应用》掌握经典算法原理，结合真题中的案例分析题，练习算法应用场景设计。

（三）时间规划建议

• 基础阶段（1-2 个月）：通读教材，建立知识框架，如《化工原理》需完成流体力学、传热学、传质学三大模块学习。
• 强化阶段（1 个月）：结合真题集中突破高频考点，如 “矩阵理论” 中的特征值分解、“药物分析学” 中的 HPLC 方法验证。
• 冲刺阶段（2 周）：模拟考试时间，完成 2-3 套模拟题，重点纠正计算错误（如化工基础中的单位换算、材料力学中的应力分析）。

八、联系方式与资源支持

（一）各学院咨询渠道

• 化学工程学院：0571-88320761
• 生物工程学院：0571-88320319
• 药学院：0571-88320561
• 计算机科学与技术学院：0571-88320366

（二）备考资源推荐