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大连海事大学硕士研究生入学考试大纲
考试科目：人工智能基础
考试内容
（一）要求熟知的章节
第1章：绪论
第2章：知识表示与知识图谱
第3章：确定性推理方法
第4章：不确定性推理方法
第5章：搜索求解策略
第6章：进化算法及其应用
第7章：群智能算法及其应用
第8章：人工神经网络及其应用
第9章：机器学习
第10章：专家系统
（二）主要内容
人工智能的基本概念、发展简史、基本内容及主要研究领域。
知识与知识表示的概念。
一阶谓词逻辑知识表示法。
产生式表示法。
框架表示法。
语义网络表示法。
知识图谱。
推理的基本概念
自然演绎推理、海伯伦定理、鲁宾孙归结原理、归结反演。
不确定性推理的基本问题。
主观Bayes方法、可信度方法和证据理论方法。
模糊推理方法以及模糊控制。
搜索的概念，状态空间知识表示方法。
盲目的图搜索策略、启发式图搜索策略、与/或图搜索策略。
进化算法的产生与发展。
基本遗传算法及改进的遗传算法。
基于遗传算法的生产调度方法。
群智能算法产生的背景。
粒子群优化算法及应用。
基本蚁群算法、改进的蚁群算法及应用。
神经元与神经网络。
BP神经网络及其学习算法。
卷积神经网络及其应用。
机器学习的基本概念、符号学习。
知识发现与数据挖掘、深度学习。
专家系统的产生、发展及概念。
专家系统的工作原理。
知识获取的主要过程与模式。
专家系统的建立、实例及开发工具。
考试要求
要求熟悉人工智能的基本概念、基本理论和基本技术；
能够运用所掌握的基本概念、基本理论和基本技术分析解决实际问题。
参阅：
《人工智能及其应用》（第四版）， 王万良，高等教育出版社，2020年
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