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2019 年西南科技大学博士研究生招生考试（初试）考试大纲
2004 人工智能
一、总体要求
要求考生掌握人工智能的基本概念和基本理论，具备智能分析与计算的基本
能力。应该掌握人工智能的定义和发展史、知识表示方法、确定性推理、非经典
推理、计算智能、专家系统、机器学习、分布式人工智能等知识。
二、内容及比例
人工智能每个知识点所占的参考比例如下：
1. 人工智能的定义和发展史（5%）
熟悉人工智能的定义、起源和发展，了解人工智能有哪些学派，并知道有关
人工智能的标志性事件。
2. 知识表示方法（10%）
了解各种知识表示方法，涉及状态空间表示、问题规约表示、谓词逻辑表示、
语义网络表示和框图表示等。
3. 确定性推理（10%）
熟悉图搜索策略、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎系统以及产生式系统、
博弈论的基本原理。掌握盲目搜索和启发式搜索的过程方法，如：宽度优先搜索、
深度优先搜索、启发式搜查策略和估价函数等。
4. 非经典推理（20%）
熟悉经典搜索和非经典搜索的基本概念。掌握不确定性推理、概率推理、主
观贝叶斯以及可信度方法，并掌握这些推理方法的基本计算过程。
5. 计算智能(20%)
熟悉计算智能的基本概念和基本原理，涉及神经网络、模糊计算、遗传算法、
人工生命等。掌握人工神经网络的典型结构和相关算法，并了解基于神经网络的知
识表示与推理。
6. 专家系统（10%）
熟悉专家系统的工作原理，并理解其优势和局限性。
7. 机器学习(20%)
掌握机器学习的主要策略和基本结构。掌握决策树学习、类比学习、解释学
习、神经网络学习和增强学习的基本原理和典型算法。
8.分布式人工智能（5%）
熟悉分布式人工智能与真体（Agent）的基本概念和基本原理，熟悉真体的结
构、真体通信的类型和方式。
三、题型及分值比例
1.填空题 20%
2.简答题 40%
3.分析或计算题 40%
四、参阅书目
1.蔡自兴等主编，《人工智能及其应用》，清华大学出版社，2016 年，第 5 版。
2.王万良编著，《人工智能及其应用》(第 3 版)，高等教育出版社，2016 年。
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