2019年宁波大学3809智能数据处理博士研究生考试大纲考博大纲
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2019 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 智能数据处理
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、机器学习、数据管理的原理、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、机器学习、数据管理的各种模型与方法的掌握情
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
《智能数据处理》要求学生具备良好的理论基础,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、神经计算、数据管理的原理、方法、技术及应用。
课程具体内容包括:神经计算模型、BP 学习算法及其改进、Hopfield 网络模型及联想记忆、模拟
退火算法、Boltzmann 机及学习算法、SOM 网络与竞争学习、RBF 网络模型、支持向量学习机、核函
数选择、主元分析及应用、聚类分析、Boosting 算法、深度学习、生成对抗网络等。
课程具体内容还包括:数据库系统的原理、数据模型、关系数据库及 SQL、数据库安全性和完整
性、关系规范化理论,数据库设计方法,数据库事务、恢复和并发控制,关系查询处理和查询优化等。
参考教材或主要参考书:
[1]《Neural Networks and Learning Machines》,Simon Haykin,机械工业出版社,2011
[2]《数据库系统教程》,施伯乐等,高等教育出版社,2008

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