《智能系統》考試大綱
一、課程說明
1、課程的性質、教學目的和要求
圖模型是近年來發展起來的新型非線性并行計算模型，具有信息分布式存儲與處理特征，在一定程度上保存了人腦的思維特征，學習能力、自適應能力、泛化性能方面顯現出特有優勢?！吨悄芟到y》作為計算機專業的學位課程和信息類相關專業研究生的專業課程，涉及知識面廣，要求學生具備良好的理論基礎。通過系統的課程學習使學生能夠全面了解機器學習、模式識別、神經計算這些交叉學科，熟練掌握各種常見的圖模型及相應的機器學習算法，并將其應用于組合優化、模式識別、自動控制等領域。
二、課程基本內容
本課程系統地介紹機器學習、神經計算的原理、方法、技術及應用。課程學習是在綜合介紹的基礎上，重點放在神經計算的思想、神經網絡設計、學習算法和有效的應用，使學生能夠獲得應用的方法和思路，而不僅僅是抽象的理論模型。
課程具體內容包括：神經計算的生物基礎、人工神經網絡的數學模型和認知模型、BP學習算法及其改進、Hopfield網絡模型及應用、隨機計算模型、模擬退火算法、Boltzmann機及學習算法、SOM網絡與競爭學習、聯想記憶模型、RBF網絡模型、支持向量學習機、核函數選擇、主元分析及應用、最大熵原理、信息論模型、進化計算、智能系統的應用等。
更多信息請查看學歷考試網
公眾號
事業單位
當前位置：
公考類
招聘類
各類考試
