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预约试听考研的同学可以看看华中科技大学2025研究生:数据结构与模式识别考试大纲，考研大纲既是考生制定备考策略的重要依据，也是确保复习方向正确性的关键点。以下内容分享给同学们，希望给大家带来帮助。
华中科技大学2025研究生:数据结构与模式识别考试大纲
第一部分 考试说明
一.考试性质
《数据结构与模式识别》是为我校招收智能科学与技术学术学位硕士研究生、人工智能专业 学位硕士研究生设置的考试科目，包括数据结构、模式识别两门专业课程。它的评价标准是高等 学校优秀毕业生能达到良好及以上水平， 以保证被录取者具有较扎实的专业基础。
二.考试形式与试卷结构
(一) 作答方式：闭卷，笔试。
(二) 试卷满分及考试时间：本试卷满分为 150 分，作答时间为 180 分钟。 (三) 题型：选择题、填空题、简答题、设计分析题。
(四) 数据结构部分占 100 分、模式识别部分占 50 分。
三.参考教材
(一) 严蔚敏、吴伟民编著. 数据结构(C 语言版). 清华大学出版社
(二) 张学工、汪小我编著. 模式识别：模式识别与机器学习(第 4 版). 清华大学出版社 第二部分 考查要点
一.数据结构部分
1. 数据结构的一般概念
1) 基本概念和术语
2) 数据结构的逻辑结构、存储结构
3) 数据结构依托的高级语言介绍
4) 抽象数据类型的表示与实现
5) 算法和算法分析
2. 线性表
1) 线性表的类型定义、逻辑结构和基本操作
2) 线性表的顺序存储结构及其运算
3) 线性表的链式存储结构及其运算
4) 一元多项式的表示及相加
5) 线性表应用算法分析
3. 栈和队列
1) 栈的逻辑结构及其运算;
2) 利用栈设计算法解决简单的应用问题
3) 栈与递归的实现
4) 顺序队列和链队列上实现的入队、出队等基本算法
5) 利用队列设计算法解决简单的应用问题
6) 栈和队列应用算法分析
4. 串
1) 串类型定义
2) 串的表示与实现
3) 串的模式匹配算法
4) 串操作的应用方法和特点
5) 串应用算法分析
5. 数组和广义表
1) 数组的定义
2) 数组的存储结构
3) 矩阵的压缩存储
4) 广义表的定义
5) 广义表的存储结构
6) 数组和广义表应用算法分析
6. 树和二叉树
1) 树的基本概念和术语
2) 二叉树的定义
3) 遍历二叉树和线索二叉树
4) 树和森林
5) 树与等价问题
6) 赫夫曼树及其应用
7) 树和二叉树应用算法分析
7. 图
1) 图的定义和术语
2) 图的存储结构
3) 图的遍历
4) 最小生成树
5) 拓扑排序
6) 关键路径
7) 最短路径算法
8) 图应用算法分析
8. 查找
1) 基本概念
2) 顺序查找
3) 折半查找
4) 分块查找
5) 哈希查找
6) 动态查找表
7) 查找应用算法分析
9. 内部排序
1) 内部排序的基本概念
2) 插入排序
3) 交换排序
4) 选择排序
5) 归并排序
6) 基数排序
7) 各种内部排序方法的比较与讨论
8) 排序应用算法分析
二.模式识别部分
1. 概论
1) 模式识别问题
2) 模式识别的主要方法
3) 模式识别系统
4) 模式识别系统举例
2. 非监督模式识别
1) 相似性测度与阈值聚类算法
2) 动态聚类算法
3) 基于密度的聚类算法
4) 基于图论的聚类算法
3. 线性分类器
1) 感知器算法
2) 线性回归算法
3) Fisher 线性判别分析
4) 逻辑斯谛回归算法
5) 学习理论概要与分类器性能度量
6) 多类分类问题
4. 非线性分类问题
1) 非线性变换与分类
2) 非线性变换代价
3) 过拟合风险
4) 正则化方法
5. 支撑向量机
1) 线性支撑向量机
2) 对偶方法的支撑向量机
3) 核函数支撑向量机
4) 软间隔支撑向量机
6. 集成学习
1) Bagging 算法
2) AdaBoost 算法
3) 决策树
4) 随机森林
7. 神经网络与深度学习
1) 神经元模型与多层网络
2) 误差反向传播算法
3) 深度学习基础
4) 深度学习网络结构
5) 深度神经网络优化手段
8. 贝叶斯决策论
1) 最小错误率贝叶斯决策
2) 最小风险贝叶斯决策
3) 贝叶斯决策论与分类器设计
4) 正态分布的判别函数
5) 离散特征的贝叶斯决策
9. 参数估计技术
1) 最大似然估计
2) 贝叶斯估计与贝叶斯学习
3) 期望最大化(EM)算法
4) 隐马尔可夫模型
10. 非参数估计技术
1) 非参数估计的基本原理
2) 最近邻规则
3) Kn-近邻估计
4) Parzen 窗估计
11. 特征选择
1) 特征的评价准则
2) 特征选择的最优搜索方法
3) 特征选择的非最优搜索方法
4) 特征选择的遗传算法
12. 特征提取
1) 基于类别可分离性判据的特征提取
2) 主成分分析
3) K-L 变换方法
具体信息请考生关注院校官网等发布的官方消息。
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