博士生入学考试专业课考试大纲 (2014 年3月修订) 考试科目 命题范围 参考书目 模式识别 1. 统计决策方法:最小错误率贝叶斯决策、最小风险贝叶斯决策、两类错误率、ROC 曲线、正态 分布时的统计决策、错误率的计算; 2. 概率密度函数估计:最大似然估计、贝叶斯估计与贝叶斯学习、概率密度估计的非参数方法; 3. 线性分类器:线性判别分析的基本概念、Fisher 线性判别分析、感知器、最小平方误差估计、 多类线性分类器; 4. 非线性分类器与神经网络:分段线性分类器、二次判别函数、多层感知器; 5.支持向量机与核方法:最优化分类超平面与线性支持向量机、核支持向量机、多类支持向量机、 核Fisher 判别分析; 5. 其他分类方法:近邻法、决策树、随机森林基本概念、罗杰斯特(Logistic)回归基本概念、 Boosting 方法基本概念; 6. 特征选择(包含第 7 章的所有内容); 7. 特征提取(包含第 8 章的所有内容); 8. 聚类 动态聚类算法、模糊聚类方法、分级聚类方法. 《模式识别》(第三版), 张学工编著,清华大学出版 社,2010. 控制理论 1. 控制系统的数学模型:微分方程模型、传递函数模型、频率特性模型; 2. 线性系统统的时域与频域分析设计:系统瞬态和稳态响应特性、时域和频域性能指标、根轨迹 图、Bode 图、对数幅相图、稳定性及稳定裕度、Routh-Hurwitz 稳定判据、Nyquist 稳定判据; 3. 线性系统的校正方法:校正网络、PID 控制器; 4. 线性离散系统的分析与校正; 5. 非线性控制系统分析:相平面法、描述函数法; 6. 线性系统状态空间分析:状态的概念、状态空间方程的建立与求解、状态变换、系统稳定性 (BIBO、渐近、李雅普诺夫)、能控性、能观性的基本概念及判别方法,结构分解; 7. 传递函数的实现(能控型、能观型、约当型、最小实现); 8. 线性系统状态空间综合:极点配置、状态反馈和状态观测器(全维、降维)的设计、分离原理、 线性二次型最优控制. 1.《自动控制原理》(第二版 上、下),黄家英著,高等教 育出版社,2010; 2. 《现代控制工程》 (第五版), Katsuhiko Ogata (卢伯英, 佟明安译),电子工业出版社, 2011; 算法设计与分析 1. 各类数据结构及存储方式(线性表、栈和队列、串、数组和广义表、树和二叉树、图); 2. 各类查找和排序算法及其时间、空间复杂度分析; 3. 动态规划; 1.《数据结构(C 语言)》, 严蔚敏、 吴伟民编著, 清华大 学出版社; 4. 递归与回溯; 5. 贪心算法. 2.《计算机算法设计与分析 (第3版)》,王晓东编著, 电子工业出版社; 3. 《数据结构与算法》 , 张铭、 王腾蛟、 赵海燕编著, 高等教 育出版社. 数字信号处理 一到十一章 《数字信号处理--理论、 算法 与实现》(2003 年8月,第 二版),胡广书编著,清华大 学出版社. 附:专业课考生选考情况(近三年,选考人数/考生总数) 科目名称 2014 2013 2012 控制理论 28% 34% 27% 模式识别 31% 27% 21% 数字信号处理 15% 14% 21% 算法设计与分析 26% 25% 31%
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博士生入学考试专业课考试大纲 (2014 年3月修订) 考试科目 命题范围 参考书目 模式识别 1. 统计决策方法:最小错误率贝叶斯决策、最小风险贝叶斯决策、两类错误率、ROC 曲线、正态 分布时的统计决策、错误率的计算; 2. 概率密度函数估计:最大似然估计、贝叶斯估计与贝叶斯学习、概率密度估计的非参数方法; 3. 线性分类器:线性判别分析的基本概念、Fisher 线性判别分析、感知器、最小平方误差估计、 多类线性分类器; 4. 非线性分类器与神经网络:分段线性分类器、二次判别函数、多层感知器; 5.支持向量机与核方法:最优化分类超平面与线性支持向量机、核支持向量机、多类支持向量机、 核Fisher 判别分析; 5. 其他分类方法:近邻法、决策树、随机森林基本概念、罗杰斯特(Logistic)回归基本概念、 Boosting 方法基本概念; 6. 特征选择(包含第 7 章的所有内容); 7. 特征提取(包含第 8 章的所有内容); 8. 聚类 动态聚类算法、模糊聚类方法、分级聚类方法. 《模式识别》(第三版), 张学工编著,清华大学出版 社,2010. 控制理论 1. 控制系统的数学模型:微分方程模型、传递函数模型、频率特性模型; 2. 线性系统统的时域与频域分析设计:系统瞬态和稳态响应特性、时域和频域性能指标、根轨迹 图、Bode 图、对数幅相图、稳定性及稳定裕度、Routh-Hurwitz 稳定判据、Nyquist 稳定判据; 3. 线性系统的校正方法:校正网络、PID 控制器; 4. 线性离散系统的分析与校正; 5. 非线性控制系统分析:相平面法、描述函数法; 6. 线性系统状态空间分析:状态的概念、状态空间方程的建立与求解、状态变换、系统稳定性 (BIBO、渐近、李雅普诺夫)、能控性、能观性的基本概念及判别方法,结构分解; 7. 传递函数的实现(能控型、能观型、约当型、最小实现); 8. 线性系统状态空间综合:极点配置、状态反馈和状态观测器(全维、降维)的设计、分离原理、 线性二次型最优控制. 1.《自动控制原理》(第二版 上、下),黄家英著,高等教 育出版社,2010; 2. 《现代控制工程》 (第五版), Katsuhiko Ogata (卢伯英, 佟明安译),电子工业出版社, 2011; 算法设计与分析 1. 各类数据结构及存储方式(线性表、栈和队列、串、数组和广义表、树和二叉树、图); 2. 各类查找和排序算法及其时间、空间复杂度分析; 3. 动态规划; 1.《数据结构(C 语言)》, 严蔚敏、 吴伟民编著, 清华大 学出版社; 4. 递归与回溯; 5. 贪心算法. 2.《计算机算法设计与分析 (第3版)》,王晓东编著, 电子工业出版社; 3. 《数据结构与算法》 , 张铭、 王腾蛟、 赵海燕编著, 高等教 育出版社. 数字信号处理 一到十一章 《数字信号处理--理论、 算法 与实现》(2003 年8月,第 二版),胡广书编著,清华大 学出版社. 附:专业课考生选考情况(近三年,选考人数/考生总数) 科目名称 2014 2013 2012 控制理论 28% 34% 27% 模式识别 31% 27% 21% 数字信号处理 15% 14% 21% 算法设计与分析 26% 25% 31%