如何找各个学校的考研大纲，各个学校的考研大纲是一样的吗知乎-华宇考试网

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如何找各个学校的考研大纲？

目标院校研究生官方网站查找方式：例如你报考首都师范大学，就搜索：首都师范大学专业硕士研究生院，找到官方网站内的研究生招生，有不少学校都发布了参考书目还有考研大纲，这个问题就为我们学习提供了很大方便。每个学校的明显不同，有的是在招生简章里，有的专业目录和参考书目、考试大纲都是分开的，而且，附件大多数情况下全部在文末，好用电脑查看很好。

社交官方网站、群等基本不少考研官方网站也给出了学校的报考信息，等等内容，这当中也有参考书目，有的参考书目可能不是今年的

查询招生单位大纲的步骤：　　第一，进入招生单位的研究生院官网，这个大多数情况下搜索就可以出来，招生单位的官网大多数情况下都带有edu。　　其次，进入该招生单位的招生官方网站或者招生专栏。查看该校的招生信息，大多数情况下大纲在9月公布，其他时间进入后，从9月份的消息中查找。　　后，下载考研大纲。大多数情况下高校的考研大纲都是单条信息列出的，也有的考研大纲作为招生简章或者专业目录的附件存在，从这条信息中查找。

各个学校的考研大纲差不多的吗？

各个学校的政治，英语，数学考研大纲差不多的，但专业课考试的大纲各有不一样。

大多数情况下来说，公共课和专业课(统考)的考研大纲是由教育部考试中心统一出，一般会在每一年 9 月份由高等教育出版社发出，在各大官方网站上都可以买到。学员可以先去研招网确定好自己要报考的专业及院校，后面进入报考院校的研究生招生信息官方网站查询招生考试就可以。专业课考试大纲则分为三类，即教育部统一发布、各招生院校发布还有不发布三种类型。

全国研究生考试大纲？

考研大纲，全称是研究生全国统考考试大纲，详细分为两类：即公共课考试大纲和专业课考试大纲。

1.公共课考试大纲涵盖：考研政治、考研英语、考研数学考试大纲，每一年由教育部统一发布，时间大多数情况下在9月。

2.专业课考试大纲概括说来分为三类，即教育部统一发布、各招生院校发布还有不发布三种类型。

由教育部统一发布的大多数情况下为考研统考专业课大纲，时间大多数情况下在9月，与公共课考试大纲的发布时间完全一样

电子科大2023考研大纲？

1.自动控制系统的概念：自动控制的定义、基本控制方法及特点，对控制系统性能的基本要求，自动控制系统的分类。

2.数学模型：控制系统时域数学模型的建立，传递函数的定义、性质和建立方式，典型环节及其传递函数，结构图及化简、信号流图和梅森公式。

3. 时域分析法：一阶系统时间响应和性能分析，二阶系统时间响应，二阶系统暂态性能指标计算，高阶系统时域分析，主要极点的概念，稳定性概念，稳定性判据：劳斯、胡尔维茨判据，稳态误差及终值定理。

4.复域(根轨迹)分析法：根轨迹的概念，根轨迹的绘制法则，广义根轨迹，偶极子和主要极点的概念、添加零极点对系统性能的影响。

5.频域(频率响应)分析法：频率特性的概念，典型环节奈氏图，典型环节伯德图，小相位系统，非小相位系统，开环频率特性Nyquist图，开环系统Bode图的绘制，奈氏判据，稳定裕量，频域性能指标，频率特性与系统性能的关系。

6.连续系统校正方式：校正的基本概念，基本校正方法，经常会用到校正装置及作用，串联超前校正，串联滞后校正，串联滞后超前校。

一个学校的考研大纲大多数情况下会在什么时候发布？

考研大纲大多数情况下每一年的7月份就出来了，但是每所院校的情况是明显不同的，迟的8月底、9月初也出来了！

北航2023年人工智能考研大纲？

1、842人工智能基础综合考试试卷含信号与系统、算法设计与分析和机器学习三门课程的主要内容。全部课程均不指定参考书。

2、考试试卷满分为150分，每门课考试试卷满分50分，三门课程的考试试卷均计入考试成绩。

《信号与系统》考试大纲（50分）

一、学习要点

（一）信号与系统绪论

(1)信号与系统的概念；

(2)信号的描述、分类及经常会用到信号；

(3)信号的基本运算。

（二）正交函数集与正交分解

(1)信号分解的物理意义；

(2)正交函数集；

(3)信号在正交函数集上的分解。

（三）连续周期信号的傅里叶级数

(1)连续周期信号在三角函数集上展开；

(2)连续周期信号傅里叶级数；

(3)有限项傅里叶级数与均方误差。

（四）连续信号的傅里叶变换

(1)非周期连续信号的傅里叶变换；

(2)典型信号的傅里叶变换；

(3)傅里叶变换的基本性质；

(4)周期信号的傅里叶变换。

（五）拉氏变换

(1)拉氏变换的定义、物理意义；

(2)拉氏变换的基本性质；

(3)拉氏逆变换；

(4)双边拉氏变换。

（六）连续时间系统的时候域分析

(1)系统的概念、表示与分类；

(2)LTI系统分析方式解读；

(3)连续系统的时候域经典分析法；

(4)零输入响应与零状态响应；

(5)卷积的定义与性质；

(6)卷积法解答系统响应。

（七）连续时间系统的S域分析

(1)系统函数；

(2)由系统函数零、极点分布分析的时候域特性；

(3)线性系统的稳定性分析。

（八）离散时间系统的时候域分析

(1)离散时间信号（序列）及其表示；

(2)典型离散时间信号；

(3)离散时间信号的基本运算；

(4)离散时间系统的基本概念描述与分类；

(5)系统冲激响应函数的解答。

（九）离散时间系统的Z域分析

(1)z变换及其收敛域；

(2)典型序列的z变换；

(3)逆z变换；

(4)z变换的基本性质；

(5)系统函数与z域分析。

（十）离散信号的傅里叶分析

(1)离散周期信号的傅里叶级数DFS；

(2)序列的傅里叶变换离散时间傅里叶变换DTFT；

(3)离散傅里叶变换DFT；

(4)迅速傅里叶变换FFT。

（十一）傅里叶变换及其图像处理应用

(1)数字图像简介；

(2)二维离散傅里叶变换2D DFT及其性质；

(3)2D DFT在图像处理中的应用。

《算法设计与分析》考试大纲（50分）

一、整体要求

(一)掌握并熟悉算法的定义、性质和表示方式，并可以使用伪代码对算法进行描述；

(二)可以熟练采取渐近上界、渐近下界与渐近紧确界分析算法的运行时间；

(三)掌握并熟悉算法设计的经常会用到方式，涵盖分而治之、变动规划、贪心、近似算法；掌握并熟悉图的基本概念和重要的基础图算法；

(四)掌握并熟悉计算复杂性的基本概念和证明P类、NP类问题的方式；

(五)具有对简单计算问题的建模、分析、算法设计、算法优化和编程解答能力。

二、学习要点

(一)渐近复杂性分析

（1）Ｏ、Ω、Θ符号定义；

（2）分析给定算法的渐近复杂性；

（3）比较具有不一样渐近上界的算法的效率；

（4）递归函数的运行时间分析。

（二）经常会用到算法设计方式的基本思想和特点，还有针对详细问题设计对应的算法并分析其效率

（1）分治算法

（2）变动规划算法

（3）贪心算法

（4）近似算法

（三）图算法

（1）图的基本概念和基本性质；

（2）图的表示方式；

（3）图的遍历与搜索方式；

（4）小生成树和短路径等图详细问题算法。

（四）计算复杂性

（1）计算复杂性的基本概念，如判断问题、优化问题等；

（2）P类和NP类问题的定义和证明。

《机器学习》考试大纲（50分）

一、学习要点

（一）机器学习基础算法：（1）Bayesian学习还有有关算法；（2）Q学习基本概念；（3）归纳学习-决策树构建算法。

掌握并熟悉机器学习发展历史、AlphaGO技术的蓬勃发展和进步历史还有核心技术，掌握并熟悉Q学习的基本方式；掌握并熟悉VC维的定义，还有统计学习理论的基本结论，深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系；理解Bayesian的基本原理，贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在有关实质上问题中应用；掌握并熟悉HMM算法的基本原理；掌握并熟悉信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、按照详细的实例，构建决策树。掌握并熟悉信息增益的概念，还有在构建决策树时的物理含义。

（二）神经互联网与深度学习：（1）线性分类器-感知机等；（2）传统神经互联网-BP算法等；（3）深度学习-卷积神经互联网等。

掌握并熟悉线性分类器的构建方式，涵盖线性分类器的基本形式、构建方式；掌握并熟悉感知机的构建方式、Fisher准则、小均方误差准则。掌握并熟悉机器学习里优化概念如何应用于线性分类器的设计。理解神经互联网的反传算法基本原理、可以按照详细简单的互联网实例写出反传公式的基本形式。了解经典深度神经互联网模型、还有前沿技术，主要掌握并熟悉卷积神经互联网；理解卷积神经互联网的构建过程、涵盖卷积操作的定义、Pooling操作的定义等。

（三）统计学习分类器：（1）支持向量机；（2）Adaboost算法；（3）子空间学习与稀疏表示。

理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握并熟悉支持向量机的优化目标构造方式、优化算法还有应用。掌握并熟悉Adaboost的基本原理，弱分类器的基本概念还有分类器融合算法。掌握并熟悉子空间学习与稀疏表示的基本概念与思想，掌握并熟悉主成分分析方式的详细过程、优化目标还有应用。基本了解Fisher判别分析、核判别分析等等；了解稀疏表示方式与子空间学习的联系与区别。