山西農(nóng)業(yè)大學(xué)2023=考研大綱現(xiàn)在已經(jīng)出爐了！其中包含839機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字圖像處理，小編為24考研黨整理了2023山西農(nóng)業(yè)大學(xué)839機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字圖像處理考研大綱的詳細(xì)內(nèi)容，快來看看吧！
2023山西農(nóng)業(yè)大學(xué)839機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字圖像處理考研大綱
　?、窨荚囆再|(zhì)
　　《機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字圖像處理》是為高等院校和科研院所招收農(nóng)業(yè)（包括電子信息、人工智能、智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域）碩士專業(yè)學(xué)位研究生設(shè)置的基礎(chǔ)課選拔性考試科目，其目的是科學(xué)、公正、有效地測試考生是否具備攻讀電子信息工學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位應(yīng)具備的知識、能力和素養(yǎng)要求，為各高等院校和科研院所提供擇優(yōu)錄取的依據(jù)。評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)是高等學(xué)校相關(guān)學(xué)科較優(yōu)秀的本科畢業(yè)生所能達(dá)到的及格或及格以上水平，以利于擇優(yōu)選拔，確保碩士研究生的招生質(zhì)量。
　?、蚩疾槟繕?biāo)
　　《機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字圖像處理》涵蓋線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、線性判別模型、聚類、決策樹、空間域像增強(qiáng)、頻率域圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、彩色圖像側(cè)重于人工智能綜合應(yīng)用及實(shí)踐能力的考查。要求考生認(rèn)識機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)字圖像處理的基本規(guī)律，理解和掌握基本概念、基礎(chǔ)理論和基本方法，能夠分析、判斷和解決有關(guān)實(shí)際問題。
　　Ⅲ考試形式和試卷結(jié)構(gòu)
　　一、試卷滿分及考試時(shí)間
　　本試卷滿分為150分，其中機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字圖像處理各占75分，考試時(shí)間為180分鐘。
　　二、答題方式
　　答題方式為閉卷、筆試。
　　三、試卷題型結(jié)構(gòu)
　　1.名詞解釋
　　2.選擇題
　　3.判斷題
　　4.填空題
　　5.簡答題
　　6.問答題
　?、艨疾閮?nèi)容
　　機(jī)器學(xué)習(xí)部分
　　一、緒論
　　1.機(jī)器學(xué)習(xí)的基本術(shù)語：屬性，輸入，輸出，樣本，監(jiān)督學(xué)習(xí)等概念
　　2.機(jī)器學(xué)習(xí)的假設(shè)空間
　　二、模型評估與選擇
　　1.經(jīng)驗(yàn)誤差與過擬合，過擬合的概念理解，欠擬合的概念理解
　　2.評估方法：留出法、交叉驗(yàn)證法、自助法
　　3.性能度量：準(zhǔn)確率，誤差，TP,FP,TN，F(xiàn)N，F(xiàn)1-Score的概念理解及計(jì)算
　　4.PR曲線，PR曲線的含義及利用PR曲線進(jìn)行的模型性能比較
　　5.ROC曲線,ROC曲線的含義及利用ROC曲線進(jìn)行的模型性能比較
　　6.AUC的概念
　　7.Rank損失
　　三、線性模型
　　1.線性模型的基本形式，線性模型的損失函數(shù)
　　2.線性回歸的概念，基本形式
　　3.對數(shù)幾率回歸的概念，基本形式
　　4.線性判別分析，線性判別分析的目標(biāo)函數(shù)
　　5.多分類學(xué)習(xí)
　　6.類別不平衡
　　四、支持向量機(jī)
　　1.間隔與支持向量
　　2.對偶問題
　　3.核函數(shù)
　　4.軟間隔與正則化
　　5.支持向量回歸
　　6.核方法
　　五、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　1.單層感知器
　　2.多層感知器
　　3.BP算法
　　4.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　5.反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　六、集成學(xué)習(xí)
　　1.集成學(xué)習(xí)的概念
　　2.集成學(xué)習(xí)的條件及優(yōu)勢
　　3.串行集成學(xué)習(xí)（Boosting,Adaboost）算法
　　4.并行集成學(xué)習(xí)（Bagging）
　　七、聚類
　　1.聚類算法的概念
　　2.聚類算法的應(yīng)用
　　八、決策樹
　　1.決策樹的概念
　　2.ID3算法
　　3.信息熵的概念
　　4.信息增益
　　5.隨機(jī)森林
　　數(shù)字圖像處理部分
　　一、圖像處理基礎(chǔ)
　　1.數(shù)字圖像處理的基本概念及理解
　　2.圖像采樣和量化，采樣和量化的基本概念
　　3.數(shù)字圖像表示
　　4．空間和灰度分辨率
　　5.圖像內(nèi)插
　　6.像素間的一些基本關(guān)系
　　7.數(shù)字圖像處理：陣列與矩陣操作，線性操作與非線性操作，算數(shù)操作，集合和邏輯操作，空間操作，向量與矩陣操作，圖像變換二、空間域圖像增強(qiáng)
　　1.灰度變換和空間濾波基礎(chǔ)
　　2.一些基本的灰度變換函數(shù)：圖像反轉(zhuǎn)，對數(shù)變換，冪律變換，分段線性變換函數(shù)
　　3.直方圖處理：直方圖均衡，直方圖匹配（規(guī)定化），局部直方圖處理，在圖像增強(qiáng)中使用直方圖統(tǒng)計(jì)。
　　4.空間濾波基礎(chǔ)：空間濾波機(jī)理，空間相關(guān)與卷積，線性濾波的向量表示，空間濾波器模板的產(chǎn)生，
　　5.平滑空間濾波器：平滑線性濾波器，統(tǒng)計(jì)排序（非線性）濾波器
　　6.銳化空間濾波器：銳化濾波器的基礎(chǔ)，使用二階微分銳化圖像——拉普拉斯算子，使用一階微分銳化圖像梯度
　　三、頻率域圖像增強(qiáng)
　　1.傅里葉變換的一些性質(zhì)
　　2.頻率域?yàn)V波基礎(chǔ)
　　3.使用頻率域?yàn)V波器平滑圖像
　　4.使用頻率域?yàn)V波銳化圖像
　　5.高斯低通濾波器，巴特沃斯低通濾波器，理想低通濾波器
　　6.高斯高通濾波器，巴特沃斯高通濾波器，理想高通濾波器
　　四、圖像復(fù)原
　　1.圖像退化/復(fù)原過程的模型
　　2.噪聲模型
　　3.噪聲的空間和頻率特性
　　4.一些重要的噪聲概率密度函數(shù)
　　5.周期噪聲
　　6.只存在噪聲的復(fù)原——空間濾波：均值濾波器，統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器，自適應(yīng)濾波器，
　　7.用頻率域?yàn)V波消除周期噪聲：帶阻濾波器，帶通濾波器，陷波濾波器，最佳陷波濾波器
　　五、彩色圖像
　　1.彩色基礎(chǔ)
　　2.彩色模型：RGB彩色模型，CMY和CMYK彩色模型，HIS彩色模型
　　六、形態(tài)學(xué)
　　1.膨脹與腐蝕
　　2.開操作與閉操作
　　3.擊中與不擊中
　　本文內(nèi)容整理于山西農(nóng)業(yè)大學(xué)研究生招生信息網(wǎng)。
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