考研大綱作為考研學(xué)子備考復(fù)習(xí)的重要參考，新大綱的發(fā)布無疑牽動著考生的心。以下是武漢工程大學(xué)人工智能基礎(chǔ)2018考研大綱，有意報考武漢工程大學(xué)2018年碩士研究生的學(xué)生可參考閱讀。目前有院校陸續(xù)開始發(fā)布2018考研大綱，新文道考研會為大家第一時間收集匯總，請大家密切關(guān)注!

一、命題原則：

1、考察學(xué)生對基礎(chǔ)知識(包括基本概念、基本內(nèi)容、基本結(jié)論、基本計算)的掌握程度以及運(yùn)用已掌握的知識分析和解決問題的能力。

2、考試對象為報考我校“模式識別與智能系統(tǒng)”專業(yè)及相關(guān)方向的研究生入學(xué)考試考生。

3、難易適度，難中易比例：容易：30%，中等：40%，偏難20%，難：10%。

4、考試知識點(diǎn)覆蓋率達(dá)80%以上。

二、題型、分值及考試時間：

1、題型包括：填空題、名詞解釋、計算題、簡答題

2、考試時間：180分鐘

3、滿分：150分

三、考試內(nèi)容與要求

第一章 人工智能的基本概念

熟悉1.1 AI的定義及其研究目標(biāo)

掌握1.2 AI的產(chǎn)生與發(fā)展過程

掌握1.3 AI研究的基本內(nèi)容

掌握1.4 AI研究的不同學(xué)派

掌握1.5 AI的主要研究和應(yīng)用領(lǐng)域

熟悉1.6 AI近期發(fā)展分析

熟悉1.7我國智能科學(xué)技術(shù)教育體系

第二章 知識表示方法

熟悉2.1 知識與知識表示的概念

掌握2.2 一階謂詞邏輯表示法

掌握2.3 產(chǎn)生式表示法

掌握2.4 語義網(wǎng)絡(luò)表示法

熟悉2.5 框架表示法

熟悉2.6 過程表示法

第三章 確定性推理

了解3.1 推理的基本概念

掌握3.2 推理的邏輯基礎(chǔ)

掌握3.3 自然演繹推理

掌握3.4 歸結(jié)演繹推理的方法與過程

掌握3.5 基于規(guī)則的演繹推理

第四章 搜索策略

熟悉4.1 搜索的基本概念

掌握4.2狀態(tài)空間的盲目搜索：深度優(yōu)先、寬度優(yōu)先、迭代加深

掌握4.3狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索

掌握4.4與/或樹的盲目搜索

掌握4.5與/或樹的啟發(fā)式搜索

熟悉4.6博弈樹的a-b剪枝策略與啟發(fā)式搜索

第五章 計算智能

了解5.1 概述

熟悉5.2 神經(jīng)計算與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理

了解5.3 進(jìn)化計算

熟悉5.4 模糊計算

第六章 不確定性推理

了解6.1 不確定性推理的基本概念

了解6.2 不確定性推理的概率論基礎(chǔ)

了解6.3 確定性理論

了解6.4 主觀Bayes方法

了解6.5 證據(jù)理論

了解6.6 模糊推理

第七章 機(jī)器學(xué)習(xí)

熟悉7.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念

熟悉7.2 記憶學(xué)習(xí)

熟悉7.3 歸納學(xué)習(xí)

熟悉7.4 解釋學(xué)習(xí)

熟悉7.5 神經(jīng)學(xué)習(xí)

第八章 自然語言理解

熟悉8.1 語言及其理解的基本概念

熟悉8.2 詞法分析

熟悉8.3 語法分析

了解8.4 語義分析

第九章 分布式智能

熟悉9.1 分布式智能的基本概念

熟悉9.2 Agent的結(jié)構(gòu)

了解9.3 Agent通信

了解9.4 多Agent合作

了解9.5 移動Agent

第十章 先進(jìn)專家系統(tǒng)

熟悉10.1 專家系統(tǒng)的基本概念

熟悉10.2 基于規(guī)則和基于框架的專家系統(tǒng)

熟悉10.3 模糊專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)

熟悉10.4 基于Web的專家系統(tǒng)

熟悉10.5 分布式和協(xié)同式專家系統(tǒng)

熟悉10.6 專家系統(tǒng)的開發(fā)

四、建議教材及主要教學(xué)參考書

《人工智能》，賁可榮,張彥鐸。清華大學(xué)出版社

《人工智能》，(美)尼爾森著，鄭扣根譯，機(jī)械工業(yè)出版社

《人工智能原理及其應(yīng)用》第二版，王萬森。電子工業(yè)出版社

《人工智能基礎(chǔ)》，蔡自興、蒙祖強(qiáng)。高等教育出版社

《人工智能及其應(yīng)用》，蔡自興，徐光佑。清華大學(xué)出版社

《人工智能》(第一版)，張彥鐸。清華大學(xué)出版社

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