中国矿业大学2025年硕士研究生招生部分变更自命题科目之考试大纲已公布！由于我校2025年硕士研究生招生部分初试考试科目有所变更，004化工学院、010外国语言文化学院、081人工智能研究院相关科目的考试大纲，供考生报名复习参考。其他自命题科目的考试大纲将在后期陆续发布：⭐2025考研自命题+统考科目大纲领取
中国矿业大学2025年研究生考试大纲
中国矿业大学2025年硕士研究生招生部分变更自命题科目之考试大纲
各位考生：
由于我校2025年硕士研究生招生部分初试考试科目有所变更，以下为相关科目的考试大纲，供考生报名复习参考。其他自命题科目的考试大纲将在后期陆续发布：
➤004化工学院（070300化学第三单元初试科目有机化学）
科目代码 科目名称 参考书目 考试大纲 备注
  有机化学 1. 第五版《有机化学》胡宏纹，主编，2020年7月
2. 《有机化学》，赵温涛主编，高等教育出版社，第六版，2020年9月
3.《有机化学》 王启宝主编，化学工业出版社，2024年7月
一、考试目的与要求
考察学生对有机化学基本知识及基本理论的掌握，以及综合运用基本知识和基本原理分析问题、解决问题的能力。
二、考试范围
1.烷烃和环烷烃，2.烯烃和炔烃，3.二烯烃4.芳烃，5.立体化学，6.卤代烃，7.醇和酚，8.醚和环氧化合物，9.醛、酮，10.羧酸，11.羧酸衍生物，12.含氮化合物，13.杂环化合物，14.波谱分析
三、试题结构（包括考试时间，试题类型等）
答卷方式：闭卷，笔试，答题时间：180分钟，试题满分：150分，试题类型：命名题、选择题、反应题、简答题、机理题、推断题、合成题、实验题等
 不允许使用计算器；绘图工具
➤010外国语言文化学院（050200外国语言文学第二单元初试科目第二外语）
科目代码 科目名称 参考书目 考试大纲 备注
  有机化学 日语：
1.《新标准日语教程》（1-3）册，冯峰等主编，外语教学与研究出版社，2021年
2.《日语读写教程（“理解当代中国”）日语系列教材》，修刚、周异夫主编，外语教学与研究出版社，2022年
德语：
1.《新编大学德语》（第三版）（1-2）册，朱建华主编，外语教学与研究出版社，2022年
2.《德语读写教程（“理解当代中国”）德语系列教材》，孔德明主编，外语教学与研究出版社，2022年
法语：
1《新理念大学法语》（1-3）册，鲁长江主编，上海外语教育出版社，2012年
2.《法语读写教程（“理解当代中国”）法语系列教材》，傅荣，谢泳主编，外语教学与研究出版社，2022年		 一、考试目的与要求
本考试对象是报考中国矿业大学外国语言文化学院外国语言文学学科方向硕士研究生且必须参加第二外语（日语、德语、法语）考试的考生。目的在于全面考核已修完本科生阶段课程第二外语（日语、德语、法语）的学生是否达到我校硕士研究生入学的各项要求，考试要求考生具备扎实的语言基础，能够准确理解并表达思想，同时展现良好的语言综合运用能力和思维能力。
二、考试范围
语言基础：包括词汇、语法、句型结构等基础知识。
阅读理解：考生需具备理解所报考语种语言文章的能力，能够把握文章主旨、理解细节信息及作者态度。
翻译能力：要求考生能够将中文内容准确、流畅地翻译成所报考的语种语言，同时保持原文的语义和风格，
写作能力：考生需能够撰写结构清晰、逻辑连贯、语言流畅的文章，表达个人观点或概括原文内容。
三、试题结构（包括考试时间，试题类型等）
（一）考试时间：180分钟
（二）考试分值：100分
（三）试题类型：
1.概要写作（30分）
考生需根据提供的汉语阅读篇章（约600字），用所报考的语种语言撰写一篇约200词（日语为300字）的概要。概要应准确概括原文要点，提炼关键信息，逻辑清晰，语言流畅，遵守字数限制，避免抄袭原文，
2.中译外（40分）
（1）单词翻译（10分）将中文词汇翻译成相应外文。
考生需将10个中文词汇翻译成所报考的语种语言，要求保证准确性、地道性。
（2）文章翻译（30分）将中文文章翻译成相应外文。
考生需将1篇当代中国政治、经济、社会、哲学、文化、历史等领域的中文篇章翻译成所报考的语种语言。要求译文忠于原文，语句通顺，语言流畅自然，符合目标语言的语法规范及表达习惯，尊重并体现原文的文化背景与语境，保持翻译的恰当性，
3.作文（30分）
考生需根据题目要求，用所报考的语种语言撰写一篇不少于200词（日语为300字）的文章。要求格式规范，紧扣主题，论述清晰，语言地道，语法准确，词汇丰富，结构完整，逻辑严密。		 不允许使用计算器
➤081人工智能研究院（085410人工智能第四单元初试科目人工智能基础综合）
·科目名称
人工智能基础综合
·参考书目
《C程序设计（第四版）》，谭浩强编著，清华大学出版社，2010年，ISBN：978-7-302-22446-4
《自动控制原理》，王雪松、常俊林、杨春雨编著，机械工业出版社，2021年，ISBN：978-7-111-67992-9
《机器学习》，周志华，清华大学出版社，2016年，ISBN：978-7-302-42328-7
·考试大纲
一、考试目的与要求
全国硕士研究生入学统一考试中的“人工智能基础综合”是为我校招收人工智能（085410）专业学位硕士研究生而设置的具有选拔性质的考试科目。考试要求学生掌握C语言相关知识，自动控制原理的基本概念和基础理论、或机器学习基础理论和算法，并具有运用基本概念和基础理论分析问题与解决问题的能力。
二、考试范围
1、C语言部分，所有考生必答题
（1）算法及其描述方法：算法的描述方法（流程图、N-S流程图），程序设计的基本结构。
（2）数据类型、运算符和表达式：包括变量和常量，预处理命令，数据类型（整型、浮点型、字符型），算术运算符，表达式。
（3）顺序程序设计：各种类型数据的格式化输入/输出方法，字符数据的非格式化输入/输出方法，顺序程序的设计。
（4）选择结构程序设计：关系运算符、逻辑运算符和条件运算符，if与switch语句，if语句的嵌套。
（5）循环结构程序设计：C语言三种循环结构，混合控制结构程序设计。
（6）数组：一维数组和二维数组，字符串与字符数组，字符串函数。
（7）函数：函数的定义，原型声明和调用，函数的嵌套调用和递归调用，数组作为函数的参数，变量的作用域和存储类别，内部函数和外部函数。
（8）指针：指针的概念，指针变量定义、引用、作为函数参数，通过指针引用数组、字符串，数组指针、函数指针、指针数组、指针型函数，动态内存分配和释放的方法。
（9）结构体、共用体、文件：结构体、共用体和枚举数据类型，结构体数组、结构体指针、链表。
2、自动控制原理部分
（1）自动控制系统的工作原理、分类和基本要求，绘制控制系统方框图并分析其工作原理。
（2）传递函数的定义、性质和意义，以及开环传递函数、闭环传递函数的概念(求取电路系统、机械系统等实际物理系统的传递函数)。
（3）熟练使用结构图等效变换和化简方法，或用梅森增益公式法求系统的传递函数。
（4）时域响应的4种主要性能指标：上升时间、峰值时间、调节时间和超调量。
（5）一阶系统的数学模型和典型时域响应特点。
（6）二阶系统的数学模型和典型时域响应特点，熟练计算其在欠阻尼下的性能指标和结构参数，并掌握改善二阶系统性能的原理。
（7）稳定性的定义以及线性定常系统稳定的充要条件，熟练应用劳斯判据判定系统的稳定性。
（8）系统在典型输入信号作用下的稳态误差、扰动稳态误差的计算方法。
（9）高阶系统的近似降阶方法。
（10）常规根轨迹和参数根轨迹的绘制规则。
（11）应用根轨迹分析参数变化对系统性能的影响。
（12）理解频率特性的含义并能用频率特性计算系统在正弦信号作用下的稳态输出信号和稳态误差信号。
（13）绘制开环系统Nyqusit图和对数幅频渐进特性曲线图。
（14）Nyqusit稳定判据。
（15）稳定裕度的概念，能够利用对数幅频特性曲线的分段近似计算系统的稳定裕度。
（16）开环对数频率特性与系统时域性能之间的关系，正确理解低、中、高三频段分别对控制系统性能的影响。
（17）由最小相位系统的开环对数幅频特性曲线确定传递函数的方法。
（18）利用开环对数幅频特性曲线进行串联超前校正和串联滞后校正的方法、原理和步骤，理解超前校正、滞后校正、滞后-超前校正对控制系统性能的影响。
（19）PID控制规律及其作用。
（20）非线性系统的特点。
（21）非线性系统分析的描述函数法。
（22）非线性系统分析的相平面法。
3、机器学习部分
（1）机器学习的基本概念：机器学习的定义和机器学习的基本概念，包括样本、特征、标签、数据集、训练、测试、模型参数、损失函数、学习误差、泛化能力、正则化、欠拟合与过拟合、学习终止条件及方法。
（2）回归模型：线性回归、非线性回归、岭回归、套索（LASSO）回归基本概念及模型，回归模型的优化方法，包括正规方程法、梯度下降法、随机梯度下降、牛顿法。
（3）分类模型及算法：包括判别模型与生成模型的概念和区别、K最近邻算法、贝叶斯分类器、线性判别分析、二分类逻辑回归、逻辑回归的极大似然估计求解、Softmax函数。
（4）决策树与随机森林：决策树的分类过程、决策树的划分准则，包括信息增益、信息增益比、基尼不纯度、随机森林基本概念及算法。
（5）神经网络：神经元模型、感知机与多层网络、误差反向传播算法及存在的问题、全局最小与局部极小、其他常见的神经网络模型。
（6）支持向量机：间隔与支持向量、对偶问题、核函数、软间隔与正则化、支持向量回归、支持向量机的核方法。
（7）深度学习：深度学习基本原理，常用的深度学习方法、卷积神经网络及存在的问题。
（8）集成学习：聚合算法（bagging）、提升算法（boosting）、堆叠算法（stacking）。
（9）聚类分析：聚类基本概念、性能度量、K均值算法、度量的重要性、原型聚类概念及算法。
(10)模型选择：学习模型的复杂度、训练—验证—测试法的描述、交叉验证法、留一交叉验证、K折交叉验证、学习模型的综合评价、预测误差期望（期望泛化误差）基本概念、预测误差期望的预测偏差-方差分解。
三、试题结构
考试时间：180分钟（3小时）。
考试形式：笔试，闭卷，满分150分。其中，C语言专业基础部分50分，所有考生均需作答；专业知识部分100分，考生自主选择自动控制原理部分或机器学习部分其中一种考题作答。
备注：不允许使用计算器
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