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2025年博士研究生入学考试自命题科目

考试大纲

考试阶段：初试

科目满分值：100

考试科目：气象信息技术综合

科目代码：3004

考试方式：闭卷笔试

考试时长：180分钟

一、科目的总体要求

该科目考试要求考生深入理解软件工程中需求分析、设计、开发、测试等重要阶段流程的理论方法；掌握机器学习常见模型和算法原理及应用；具备扎实的气象数据处理能力，熟悉各类气象数据格式转换、质量控制，明晰气象信息系统架构、运行维护及数据交互逻辑。

二、考核内容与考核要求

《气象信息技术综合》共包含3部分内容：《软件工程基础》（50分）、《机器学习基础》（50分）、《气象信息处理与系统设计基础》（50分），分值比为1:1:1。

（一）第一部分《软件工程基础》

1、掌握软件工程基本概念，包括软件工程的发展、定义、生命周期，以及软件工程过程、方法和技术。

2、理解软件可行性分析相关的理论、方法和技术，能够进行软件系统可行性分析，包括构建数据流图、建立数据字典。

3、掌握软件需求分析任务，能够进行软件需求分析，包括确定需求分析任务、构建实体-关系图、建立软件系统数据规范、构造状态转换图。

4、熟悉软件系统概要设计相关的理论、方法和技术，能够进行软件系统概要设计，包括软件设计的原理、软件设计的过程、启发式规则方法。

5、掌握软件系统详细设计相关的理论、方法和技术，能进行软件系统详细设计，包括过程设计工具的应用、程序复杂度的定量度量。

6、掌握软件系统程序实现相关的理论、方法和技术，了解软件测试方法，能够针对黑盒测试和白盒测试设计测试用例，包括编码规范、软件测试基础、单元测试方法、集成测试方法、确认测试方法、白盒测试技术、黑盒测试技术。

7、掌握面向对象的方法学。包括面向对象的方法学概述、面向对象的概念、面向对象建模、对象模型、动态模型、功能模型、3种模型之间的关系。

8、掌握面向对象分析。包括面向对象分析的基本过程、需求陈述、建立对象模型、建立动态模型、建立功能模型、定义服务。

9、掌握面向对象设计。包括面向对象设计的准则、启发规则、软件重用、系统分解、设计问题域子系统、设计人机交互子系统、设计任务管理子系统、设计数据管理子系统。

（二）第二部分《机器学习基础》

1、理解机器学习定义和范畴，区分监督学习、无监督学习、半监督学习及强化学习。

2、掌握线性代数中矩阵运算、向量操作，以及概率论中概率分布、贝叶斯定理。

3、熟悉回归算法原理及应用场景，掌握分类算法的实现过程和适用范围。

4、了解聚类算法的原理和操作步骤，以及降维算法的目的和实现过程。

5、掌握针对不同类型问题的评估指标，理解交叉验证的原理和作用，以及根据评估结果选择最优模型的方法。

6、了解超参数与模型参数的区别，掌握常见的超参数调优方法的原理和操作步骤，以及利用这些方法找到最优超参数组提高模型性能的原理。

7、理解集成学习的基本思想和原理，掌握常见的集成学习方法的原理、实现过程和应用场景，以及通过集成多个弱学习器构建一个强学习器并提高模型的泛化能力和预测性能的基本原理。

8、了解深度学习与传统机器学习的联系与区别，掌握深度学习中神经网络的基本结构的概念和作用，熟悉常见的神经网络架构的原理、结构特点和应用场景，以及根据不同的任务需求选择合适的神经网络架构进行模型构建和训练的方法。

9、能够将机器学习知识和算法应用到气象领域的实际问题中，分析问题的特点和需求，选择合适的机器学习方法和模型进行数据处理、模型训练、评估和预测，解决实际气象业务问题，并能够对应用结果进行分析和总结，提出改进建议和优化方案。

（三）第三部分《气象信息处理与系统设计基础》

1、了解气象数据的主要来源，掌握不同类型气象数据的特点，熟悉常见气象要素数据的含义和表示方法。

2、熟悉常见气象数据格式，掌握不同格式数据的结构特点，以及不同数据中的维度、变量、属性等概念。能够运用相关工具和编程语言，实现不同气象数据格式之间的转换。

3、理解气象数据质量控制的重要性，掌握常见的气象数据质量控制方法，能够运用相关工具和编程语言，对气象数据进行质量控制处理。

4、掌握基本的气象数据统计分析方法，熟悉气象数据的可视化分析方法，能够运用相关工具和编程语言，将气象数据以图形的形式展示，掌握气象数据的时空分析方法。

4、了解气象信息系统的基本概念和功能需求，熟悉气象信息系统的常见架构模式，掌握不同架构模式的特点、优缺点以及适用场景，掌握气象信息系统设计的基本流程和方法。

5、理解气象数据库的概念和作用，掌握气象数据库设计的基本原则和方法，熟悉常见的气象数据库管理系统，掌握数据库管理系统的安装、配置、初始化以及数据库的创建、删除、备份、恢复等基本操作，掌握气象数据库的查询和检索技术。

6、熟悉气象信息系统开发中Python和Java编程语言，掌握这些编