2017-2018年中国科学院自动化研究所考博试题 模式识别
中科院考博真题 生物化学试题
中国科学院大学2017年招收博士学位研究生入学统一考试试题科目名称：生物化学考生须知：1.本试卷满分为100分，全部考试时间总计180分钟。
2.所有答案必须写在答题纸上，写在试题纸上或草稿纸上一律无效。
_____________________________________________________________________一、名词解释（每题2分，共计20分）1. 核小体2. 非编码RNA（Non-coding RNA, ncRNA）3. 自噬（Autophagy）4. 光合作用5. 受体6. 异染色质7. 反密码子8. 片层（β-sheet）9. 三羧酸循环 (Tricarboxylic acid cycle)10. 免疫共沉淀 (Immunoprecipitation)二、简答题（每题5分，请任选6题，共计30分。
不建议作答超6题，若超6题，则选得分较少的6题计入总分）1. 简述蛋白质的泛素化修饰有哪些酶完成，这些酶的主要作用是什么？科目名称：生物化学第1页共2页2. 简述两种以上研究DNA与蛋白质结合的方法及其原理。
3. 简述光合作用五大复合体及其功能。
4. 简述Chip-seq的原理。
5. 简述ATP在生物体内的重要生理功能。
6. 列举植物中两种以上发挥重要功能的萜类化合物（或衍生物），并说明其功能。
7. 简述植物体中RNA聚合酶的种类及功能。
8. 举例说明亲和性标签纯化蛋白的方法和原理。
三、论述题（每题8分，请任选4题，共计32分。
不建议作答超4题，若超4题，则选得分较少的4题计入总分）1. RNA的功能有哪些？2．论述植物激素与受体互作产生效应的分子机理（Auxin或ABA任选一种）3. 常见的组蛋白修饰有哪些？选三种论述其功能。
4. 论述CRISPR/Cas9系统的工作原理及Cas9蛋白酶的功能。
5. 何谓cDNA文库，建立cDNA文库的基本步骤是什么？6. 论述生物膜分子结构和生物膜结构的分子模型。
16-17年沈阳自动化所博士入学考试理论力学试卷真题
中国科学院沈阳自动化研究所2016年招收攻读博士学位研究生入学统一考试试题（秋季）科目名称：理论力学考生须知：1．本试卷满分为100分，全部考试时间总计180分钟。
2．所有答案必须写在答题纸上，写在试题纸上或草稿纸上一律无效。
3.可以使用无字典存储和编程功能的电子计算器。
一、（20分）如图所示，杆AB 与杆CD 接触点C 的静摩擦系数f s ＝0.1，P ＝20kN ，AC=CB ＝5m ，AD ＝4m ，杆AB 处于水平位置。
不计各杆自重，试求系统在该位置平衡时的力偶矩M 的大小。
A BCDP M二、（20分）图示机构中，杆AB 上的销钉E 可在构件CD 的滑槽内滑动。
当机构运动到图示位置时，滑块A 的速度为40cm/s ，加速度为140cm/s 2。
试求构件CD 在铅垂位置时的角加速度。
ABCDEv A a A75mm75mm200m m三、（20分）如图所示，均质杆AB 和OD ，质量均为m ，长度均为l ，垂直的固接成T 字型，且D 为AB 杆的中点，置于铅垂平面内，该T 字杆可绕光滑固定轴O 转动。
开始时系统静止，OD 杆铅垂。
在一常值力偶M =(20/π)∙mgl 作用下转动。
求OD 杆至水平位置时，（1）OD 杆角速度和角加速度；（2）支座O 处的反力。
OMAD B四、（20分）如图所示，三根均质直杆OA 、AB 、O 1B 的长度均为l ，质量为m ，用光滑的铰链连接，静止地悬挂在相距为l 的固定铰支座O 及O 1上。
若在水平直杆的A 端铰链处作用一水平向左的冲量S ，试求杆OA 及O 1B 的最大偏角。
AOBSO 1φφl（第五题、第六题任选其一，如果两题都作答，按第五题计分）五、（20分）如图所示平面结构，有三根刚杆AC 、CE 和ED 铰接而成。
在力偶矩M 和力P 的作用下平衡，尺寸如图。
不计各杆重量及摩擦，试用虚位移原理求活动铰支座B 处的反力。
AM a2a3aaa aBCDEPH 六、（20分）质量为m ，半径为r 的两均质圆轮A 、B ，轮心用刚度系数为k ，长度为l 的弹簧相连，在水平面上作纯滚动。
中科院模式识别考题总结(详细答案)
1 .简述模式的概念及其直观特性，模式识别的分类，有哪几种方法。
（6'）答（1）：什么是模式？广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。
模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。
模式的直观特性：可观察性；可区分性；相似性.答（2）：模式识别的分类：假说的两种获得方法（模式识别进行学习的两种方法）：•监督学习、概念驱动或归纳假说：•非监督学习、数据驱动或演绎假说。
模式分类的主要方法：•数据聚类:用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据集。
是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的。
•统计分类:基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。
特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。
是一种监督分类的方法，分类器是概念驱动的。
•结构模式识别:该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目的。
（句法模式识别）•神经网络:由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。
相互间的联系可以在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。
增强或抑制是通过调整神经元相互间联系的权重系数来（weight）实现。
神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分类。
2.什么是神经网络？有什么主要特点？选择神经网络模式应该考虑什么因素？（8,）•（1 ）：所谓△工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的二种值息处理系统计算机Z由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络, 的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系, 人工神经网络的两种操作过程：训练学习、正常操作答（2）：人工神经网络的特点：•固有的并行结构和并行处理；•知识的分布存储,•有较强的容错性,•有一定的自适应性,人工神经网络的局限性：•人工神经网络不适于高精度的计算；•人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作；•人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程;•人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难;•硬件限制：•正确的训练数据的收集。
中科院自动化所博士申请笔试内容
中科院自动化所博士申请笔试内容示例文章篇一：《中科院自动化所博士申请笔试：一场充满挑战与机遇的旅程》我呀，一直都有一个大大的梦想，那就是能在科学的世界里畅游，做一些超级酷的研究。
当我听说中科院自动化所的博士申请的时候，我感觉自己的心就像被点燃了一样。
这就好比在黑暗中看到了一颗超级闪亮的星星，我就想朝着那个方向努力奔跑。
中科院自动化所，那可是一个充满魔力的地方。
我想那里就像一个巨大的科学宝藏库，各种各样的知识和先进的技术就像宝藏一样藏在里面。
而博士申请的笔试呢，就像是打开这个宝藏库的一把重要钥匙。
我有个好朋友叫小明，他也对这个很感兴趣。
有一天，我们俩凑在一起聊这个事儿。
我兴奋地对他说：“小明，你知道吗？中科院自动化所的博士申请笔试，那可是我们离梦想很近的一步呢！”小明眼睛亮晶晶的，他说：“是啊，我感觉那里面肯定都是特别难的题目，就像一道道高高的山峰，等着我们去攀爬。
”我拍拍他的肩膀说：“难是难，可咱们要是征服了这些山峰，那看到的风景肯定超级美！”我开始去了解这个笔试的内容。
哇，这里面的东西可真是五花八门。
有数学知识，那些数学公式就像一个个神秘的魔法咒语。
我在复习数学的时候，就感觉自己像是一个小魔法师在解读古老的魔法书。
一会儿是复杂的微积分，我就想，这微积分就像一个弯弯绕绕的迷宫，我得小心翼翼地找到出口。
还有线性代数，那些矩阵就像一个个小方阵，每个数字都有它独特的位置和意义，我得把它们的关系都搞清楚，就像要指挥一群小士兵一样。
除了数学，还有专业知识呢。
自动化这个领域可太有趣了。
它就像一个超级智能的大机器，有各种各样的零件和原理。
我在学习控制系统的时候，就觉得它像一个精密的钟表。
每个齿轮，也就是每个控制环节，都要紧密配合，才能让整个钟表准确地运行。
我要是想在笔试里表现好，就得把这个“大钟表”的构造和运行原理都摸得透透的。
我又碰到另一个小伙伴，小花。
小花一脸苦恼地对我说：“这笔试的专业知识太多了，我感觉我都要被淹没了。
2017年中国科学院自动化研究所考博试题 神经解剖
中国科学院自动化研究所
2017年招收攻读博士学位研究生入学统一考试试卷
科目名称：神经解剖学
考试须知：本试卷满分为100分，全部考试时间总计180分钟——————————————————————————————————
I. Explain terms：（10×2分= 20分）
1．脊髓节段， 2．（脊髓）中间外侧核， 3．新小脑， 4．锥体交叉，5．外侧豆纹动脉， 6. 内侧纵束， 7.脑池， 8半卵圆中心，9．后丘脑 1 0. 丘脑髓纹，
II. Answer questions：（5×10分= 50分）
1．第10胸脊髓节段右侧半损伤，可出现那些感觉和运动障碍？为什么？
2．脑干内有哪些副交感神经核?各核发出的节前纤维参与哪几对脑神经？
节后纤维如何走行与管理？
3. 颈内动脉（颅内段）的分段名称、行程及主要分支名称；
在MRA / CTA正、侧位图像上如何识别？
4.下丘脑的外形、主要神经核团的名称及其纤维联系。
5.解释一侧内囊出血后，临床所谓的“三偏综合征”。
Ⅲ. Completion of drawing：（30×1分= 30分）
1 - 6 、海马结构； 7 – 12、间脑（后面观）；
13 – 18、脑（经海马头的冠状切面）；
19 - 24 、延髓（经舌下神经核的横断面）；
25 – 30、脑底的动脉。
中国科学院自动化研究所2018年招收攻读博士学位研究生入
中国科学院自动化研究所2018年招收攻读博士学位研究生入学考试题考试科目： 算法设计与分析（共2页，6个大题，满分100分，时间为3个小时）1. 完成下列各题 （本大题满分30分）：(1) 设n 为正整数。
请确定下面的程序段中前置以记号@的语句的执行频度：x = 91; y = 100;while ( y > 0 ) {@ if ( x > 100) { x - = 10; else x++; }（本小题满分5分）(2) 请画出图1所示的树对应的二叉树：（本小题满分5分）图1(3) 请将下面的递归过程改写为非递归过程：void test(int &sum) { int x ; scanf (x); if (x ==0 ) sum = 0; else {test(sum); sum += x; } printf (sum); } （本小题满分7分）(4) 写出如下算法：在带头结点的双链循环线性表L 中第i 个位置之前插入元素e ，i 的合法值为：1 ≤ i ≤ 表长+1。
（本小题满分6分） (5) 图2为有向图，请给出该图所有可能的拓扑有序序列。
（本小题满分7分）图2BAC DEF G HIJK2. 请设计一个算法，将按行优先原则顺序存储的二维数组A nn 转置（a ij 与a ji 交换）。
要求转置结果仍占用原来的存储空间。
（本题满分10分）3. 下面的两个邻接矩阵G1.arcs 和G2.arcs 分别对应图G1和图G2。
请完成下列问题：(1) G1和G2分别是有向图还是无向图？分别画出G1和G2。
(2) 请写出有向图中顶点v1的出度和入度、无向图中顶点v1的度。
(3) 请写出构造一个具有n 个顶点和e 条边的无向图的算法，并写出时间复杂度。
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0001100000000110G1.arcs ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0000111001110101010101010G2.arcs （本题满分15分）4. 已知线性表A 和B 中的元素按值非递减有序排列，如：A=(3, 5, 8, 11)，B=(2,6, 8, 9, 11, 15, 20)。
中科院博士考试样卷附答案
中国科学院研究生院英语B考试大纲笔试部分笔试部分由试卷一和试卷二构成。
试卷一包括：听力、英语知识运用与阅读理解两部分。
试卷二为书面表达部分。
时间总长共150分钟，满分100分。
试卷一（75分）第一部分：听力（20分）本部分考查考生理解英语口语、获取特定信息以及简要笔记的能力，由A、B两节组成。
A节：共10题，每题1分。
要求考生根据所听到的10段对话，从每题所给的4个选项中找出最佳答案。
每题有12-15秒答题时间。
每段对话的录音只播放一遍。
B节：共10题，每题1分。
要求考生根据所听到的3篇对话或独白简要回答10道有关该对话或独白的问题。
问题在试卷中印出但不在录音中读出。
录音材料只播放一遍。
本部分大约需要25分钟。
第二部分：英语知识运用与阅读理解（55分）本部分考查考生对用于一定语境中的词汇、表达方式和结构的掌握和理解书面英语的能力，由A、B和C三节组成。
A节：共15题，每题1分。
在1篇约300词的短文中留出15个空白，要求考生从短文后提供的30个词或表达式中选出最佳选项，使补足后的短文意义通顺，前后连贯，结构完整。
其中有11-12道题考查词汇和表达方式，3-4道题考查语法和语篇结构。
本节大约需要20分钟。
B节：共20题，每题1.5分，共30分。
考查考生理解总体和特定信息、猜词悟义、推断作者态度和意图的能力。
要求考生根据所提供的4篇文章（平均每篇约400词）的内容，从每题所给的4个选择项中选出最佳选项。
本节大约需要35分钟。
C节：共10题，每题1分。
考查考生对诸如连贯性和一致性等语段特征的理解。
要求考生根据2篇留有5段空白的文章（平均每篇约400词）的内容，在每篇文后所提供的6段文字中选择能分别放进该文章中5个空白处的5段。
本节大约需要20分钟。
本部分总需时间约75分钟。
试卷二（25分）本部分考查考生英语书面表达的能力，由A、B两节组成。
A节：共1题，10分。
要求考生根据所提供的1篇长约450词的、有相当难度的文章写出1篇字数为120—150词的内容提要（约占原文的1/4-1/3）。
中科院2017年博士入学考试试题及答案：生态学
中科院2017年博士入学考试试题：生态学简答：1、生态保护、生态修复异同点？所谓生态修复是指对生态系统停止人为干扰，以减轻负荷压力，依靠生态系统的自我调节能力与自组织能力使其向有序的方向进行演化，或者利用生态系统的这种自我恢复能力，辅以人工措施，使遭到破坏的生态系统逐步恢复或使生态系统向良性循环方向发展；主要指致力于那些在自然突变和人类活动影响下受到破坏的自然生态系统的恢复与重建工作，恢复生态系统原本的面貌，比如砍伐的森林要种植上，退耕还林．让动物回到原来的生活环境中。
这样，生态系统得到了更好的恢复，称为“生态修复”。
2、人为干扰、人为调控区别与联系？人为干扰是人类生产发展过程中改变生态系统组成、结构和功能,使生态系统处于一种过渡状态,并引起生态系统发生演替的人类活动,它是把自然生态系统改造成适合人类生存和发展的一种不可避免的影响活动。
由于干扰的强度和方式的不同,产生的效果可能是增益性的—优化结构、增强功能,对无序干扰行为产生的不良影响的补偿也可能是破坏性的—劣化结构、削弱功能,使生态系统遭到破坏,不利于人类生产活动。
人为干扰是人类为了生存和发展而不断改造自然生态系统的一种影响活动。
它在人类生产发展过程中改变了生态系统组成、结构和功能,使生态系统处于一种过渡状态,引起生态系统演替。
由于干扰的强度和方式的不同,产生的效果可能是增益性的—优化结构、增强功能,对无序干扰行为产生的不良影响的补偿也可能是破坏性的—劣化结构、削弱功能,使生态系统遭到破坏,不利于人类生产活动。
人为干扰具有广泛性、多变性、潜在性、协同性、累积性和放大性等特征和性质。
生态系统调控是指：是在人类的干预下,利用社会资源和自然资源来调节生物群落与非生物环境的关系,通过合理的生态结构和高效的机能进行物质循环和能量转化,以此达到保护生态系统的目的,并且按人类的目进行生产的综合体系.3、生物群落结构及稳定性原理？群落是指在特定空间或特定生境下，具有一定的生物种类组成及其与环境之间彼此影响、相互作用，既有一定的外貌及结构，包括形态结构与营养结构，并具有特定生物功能的生物集合体。
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(u)
1, 0,
| u | 1/ 2 otherwise
。现有
n
个样本
xi,
i=1,…,n，
采用宽度为 hn 的窗函数，请写出概率密度函数 p(x)的 Parzen 窗估计 pn(x)；(6 分) (2) 给定一维空间中的三个样本点{1,0,2}，请写出概率密度函数 p(x)的最近邻（1-NN）
7． (12 分) 设有 n 个 d 维空间的训练样本，这些样本一共来自于 c 个类别。假定要设计一 个多层前向神经网络，将该网络训练之后可用于对新样本进行分类。请描述你所设计的 网络结构，给出训练该网络的主要计算步骤；从网络结构和网络训练的角度指出哪些因 素会对分类性能造成影响。
8． （10 分） 请从监督学习（学习过程中利用样本的类别标签）和无监督学习（学习过程 中不利用样本的类别标签）的角度，对如下方法进行归类：Parzen 窗概率密度估计方法、 K-近邻分类器、感知器准则方法、主成分分析方法、决策树方法、支持向量机方法、C 均值聚类方法、ISODATA 方法、罗杰斯特回归方法、分级聚类方法、核主成分分析方 法、LLE 方法、Adaboost 方法、自组织映射方法、Isomap 方法、Fisher 判别分析方法、 谱聚类方法、Recurrent Neural Network 方法、受限玻尔滋曼机方法、卷积神经网络方法。
科目名称：模式识别
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中国科学院自动化研究所
2018 年招收攻读博士学位研究生入学统一考试试卷 科目名称：模式识别
考生须知：
1. 本试卷满分为 100 分，全部考试时间总计 180 分钟。 2. 所有答案必须写在答题纸上，写在试题纸上或草稿纸上一律无效。
1. (10 分 ). 对 于 c 类 分 类 问 题 ， 假 定 各 类 条 件 概 率 密 度 函 数 均 为 多 元 正 态 分 布 p(x | i ) ~ N(μi , Σi ), i 1, 2, , c ，其中，xRd 表示数据的特征向量，i 和i 分别为第 i 类的均值向量和协方差矩阵，i 代表第 i 个类别。在最小错误率贝叶斯决策的框架下，请完
估计，并画出概率密度函数曲线图。 (6 分)
3． （10 分） 设有 n 个 d 维空间的训练样本 x1, x2, …, xn，它们分别属于两个类别，其类 别标签分别为 y1, y2, …, yn {+1,1}。写出线性不可分情形下的支持向量机学习模型。
4． （10 分） 现有四个来自于两个类别的二维空间中的样本，其中第一类的两个样本为 (3,2)T 和(2,2)T，第二类的两个样本为(1,0)T 和(2,0)T。这里，上标 T 表示向量转置。若采 用规范化增广样本表示形式，并假设初始的权向量 a=(1,0,0)T，其中向量 a 的第三维对 应于样本的齐次坐标。同时，假定梯度更新步长t 固定为 1。试利用批处理感知器算法 求解线性判别函数 g(y)=aTy 的权向量 a。（注 1：“规范化增广样本表示”是指对齐次坐标 表示的样本进行规范化处理；注 2：批处理感知器算法是指在权重向量迭代修正的过程 中考虑所有错分样本）。
（2）、写出概率密度函数 p(x) 的最近邻（1-NN）估计，画出概率密度函数曲线图。 （5 分）
3. (12 分). C 均值聚类可视为是基于“误差平方和最小准则”的聚类方法，误差平方和定义为：
c
J Ji,
i 1
Ji
x mi 2,
xDi
mi
1 ni
xDi
x
其中，c 是聚类个数，Di 表示第 i 个聚类，mi 表示属于第 i 个聚类的所有样本的均值，ni 表示 属于第 i 个聚类的样本个数，Ji 表示第 i 个聚类的误差平方和，J 是总的误差平方和。 （1）、写出一种 C 均值聚类算法的计算步骤；（7 分）
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6． (20 分) 在一个模式识别问题中，有下列 8 个样本，每个样本为一个二维特征向量： (4, 1)，(2, 1)，(4, 1)，(2, 1)，(4,1)，(2, 1)，(4, 1)，(2, 1)。其中，括号内的第 一个数据表示该样本点的第一个特征，括号内的第二个数据表示该样本点的第二个特 征。 (1) 现在考虑对这 8 个样本进行聚类。采用 C 均值聚类算法，并假定聚类中心的个数为 2，两个初始聚类点分别为(-5,0)和(5,0)。根据上述初始条件，请写出 C 均值聚类算 法的计算步骤，并给出最后的聚类中心；（10 分） (2) 对上述 8 个样本，假设前 4 个样本属于第一类，后 4 个样本属于第二类，现在要求 只使用一个特征达到这样的分类目的。请给出一种特征选择方法，并给出计算过程 和结果。（10 分）
成如下任务：
（1）、写出一种判别函数；（6 分） （2）、指出在什么情况下可以获得线性判别函数，并给出具体的推导过程。（4 分）
2. (10 分). 现有一维空间中的四个样本点{2, 0, 4, 8}，请完成如下任务： （1）、假定窗口函数为 = 0.5 的高斯函数，写出 Parzen 窗概率密度估计函数 p(x)； （5 分）
中国科学院自动化研究所 2017 年招收攻读博士学位研究生入学统一考试试卷
科目名称：模式识别
考生须知：
1. 本试卷满分为 100 分，全部考试时间总计 180 分钟。 2. 所有答案必须写在答题纸上，写在试题纸上或草稿纸上一律无效。
1． （12 分） 对一个 c 类分类问题，设各类先验概率为 P(i)，i=1,2,…,c，类条件概率密 度为 P(x|i)，i=1,2,…, c。其中，x 表示特征向量。设将第 j 类模式判定为第 i 类的损失 为ij。请写出最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策的决策规则。
5． (14 分) 关于特征提取： (1) 请简述主成分分析方法的原理；(6 分) (2) 请简述 Fisher 线性判别分析( Linear Discriminant Analysis, LDA)的主要思想，并给出 两类分类问题的 LDA 学习模型（即最优化模型）。(8 分)
（未完待续） 科目名称：模式识别