中科院沈阳自动化研究所模式识别与智能系统专业博士申请考核制复试笔试、面试真题解析与备考建议

【笔试真题示例】

1. 请推导基于HOG特征提取的行人检测算法在光照变化条件下的性能劣化机理，并设计两种改进方案

（考察点：特征鲁棒性理解、算法优化能力）

2. 给定MIMO雷达目标回波数据，如何利用深度神经网络实现多目标跟踪与参数估计？请绘制系统框图并说明各模块设计依据

（考察点：信号处理知识迁移、系统架构设计）

【面试核心问题】

1. 你提交的博士研究计划中提出采用Transformer架构进行时序故障诊断，请说明：

（1）与传统RNN相比的关键优势

（2）当前面临的计算效率瓶颈及解决方案

（3）如何验证模型在跨工况泛化能力

（考察点：技术路线创新性、工程实现能力）

2. 请以"工业视觉检测中的小样本学习"为题进行10分钟学术汇报，要求包含：

（1）现有方法分类及局限性分析

（2）基于元学习的改进方案

（3）实验设计的对照组设置

（考察点：学术汇报能力、问题解决思路）

【综合考核重点】

1. 研究潜力评估：

（1）近三年发表的SCI论文质量分析（影响因子、被引频次、实验创新性）

（2）参与国家级科研项目情况（经费规模、技术难点突破）

（3）学术资源整合能力（实验室设备、合作单位）

2. 学术道德审查：

（1）文献引用规范性的交叉验证方法

（2）实验数据真实性的多维度核查

（3）学术成果署名权争议的应对策略

【高频考点解析】

1. 深度学习在模式识别中的应用前沿：

（1）自监督学习在数据增强中的应用

（2）对比学习框架下的特征表示优化

（3）Transformer的时空建模能力

2. 工业场景特殊要求：

（1）实时性约束下的模型压缩技术

（2）噪声环境中的鲁棒性增强策略

（3）边缘计算设备的部署优化

【备考策略建议】

1. 知识体系构建：

（1）建立"基础理论-算法原理-工程实现"三级知识图谱

（2）重点突破SVM/CRF/YOLO等核心算法的数学推导

（3）掌握PyTorch/TensorFlow框架的底层机制

2. 论文研读方法：

（1）采用CiteSpace进行领域热点分析

（2）建立文献间的技术路线对比矩阵

（3）提炼关键算法的改进方向

3. 模拟面试训练：

（1）设计"技术问题-理论推导-工程实现"三段式应答模板

（2）进行压力面试场景模拟（时间限制、质疑挑战）

（3）录制模拟答辩视频进行多维度评估

【近年考核趋势】

1. 研究计划评估维度升级：

（1）理论创新性（占比40%）

（2）技术可行性（30%）

（3）学术贡献（20%）

（4）个人匹配度（10%）

2. 跨学科融合要求：

（1）模式识别与机器人学的交叉应用

（2）AI与边缘计算的协同优化

（3）智能系统与工业互联网的集成方案

3. 伦理审查强化：

（1）算法可解释性要求

（2）数据隐私保护措施

（3）系统安全防护设计

考生需特别注意：2023年新增"技术路线可行性验证"环节，要求候选人提交包含算法伪代码、实验设计、风险预案的完整研究方案书。建议结合具体报考导师的研究方向，针对性准备以下内容：

（1）近三年实验室在模式识别领域发表的顶刊论文

（2）在研项目的技术路线图

（3）已掌握的硬件平台（如FPGA加速、工业相机等）

（4）跨学科合作案例（如与机械工程、材料科学的交叉研究）

考核全程采用双盲评审机制，笔试采用机考形式，面试设置技术考核（代码实现）和学术答辩两个环节。建议考生提前熟悉实验室的GPU集群使用规范，掌握ModelNet、COCO等常用数据集的预处理流程，并准备好中英文双语答辩预案。