为规范同等学力人员申请硕士学位的工作，确保学位授予的质量，国务院学位委员会第十六次会议决定对同等学力人员申请硕士学位增设学科综合水平全国统一考试，并于1999年在部分学科先行试点。自1999年9月1日起，以同等学力申请硕士学位人员取得相应学科的《学科综合水平全国统一考试合格证书》，作为其获得硕士学位的必要前提。
　　以下八本书包括考试大纲及指南和相应课程的辅导教材。

　　同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试
　　大纲及指南 ISBN：7-04-007396-X，P96
　　国务院学位委员会办公室，已出版，定价：6.00元
同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平考试主要选择数值分析、组合数学、计算机系统结构、计算机网络、软件工程、人工智能原理、计算机图形学等主要课程作为统一考试范围，以基本概念、基本内容和基本技术为主，重点考核考生的数学基础和专业知识。本书包括考试大纲、复习指南、思考题、考试样卷和参考书目。本大纲及指南是学科综合水平全国统一考试命题的依据和范围，是各学位授予单位教学和辅导应试者复习和备考的重要参考资料。

　　同等学力人员申请硕士学位考试用书计算机科学与技术学科
　　数值分析复习与考试指导 ISBN：7-04-008590-9，256页
　　李庆扬，已出版，大32开，定价：13.40元
　　本书根据《同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试大纲及指南》中“数值分析”考试大纲的内容编写，目的在于帮助与指导参加“数值分析”考试的人员进行复习，提高解题能力，加深对教材内容的理解和掌握。主要内容有：误差与有效数字，方程求根，解线性代数方程组的直接法，解线性代数方程组的迭代法，插值与最小二乘法，数值积分，常微分方程数值解。本书各章均给出了复习要求、内容提要、例题分析、习题、解题指导与习题解答，便于读者使用。

同等学力人员申请硕士学位考试用书计算机科学与技术学科
组合数学复习与考试指导 ISBN：7-04-008591
　　黄连生，2003出版，估定价：15.00元
　　本书根据《同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试大纲及指南》中"组合数学"考试大纲的内容编写，目的在于帮助与指导参加"组合数学"考试的人员进行复习，提高解题能力，加深对教材内容的理解和掌握。主要内容有：排列组合，函数与递推关系，容斥原理和鸽巢原理，Polya定理，区组设计与编码，线性规划，等等。本书各章均给出了复习要求、内容提要、例题分析、习题、解题指导与习题解答，便于读者使用。

　同等学力人员申请硕士学位考试用书计算机科学与技术学科
　　计算机系统结构复习与考试指导 ISBN：7-04-008592
　　郑纬民，已出版，定价：12.80
　　本书根据《同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试大纲及指南》中"计算机系统结构"考试大纲的内容编写，目的在于帮助与指导参加"计算机系统结构"考试的人员进行复习，提高解题能力，加深对教材内容的理解和掌握。主要内容有：计算机系统结构的基本概念、指令系统、存储系统、输入输出系统、标量处理机与流水线、向量处理机、互联网络、SIMD计算机、多处理机。本书各章均给出了复习要求、内容提要、例题分析、习题、解题指导与习题解答，便于读者使用。

　同等学力人员申请硕士学位考试用书计算机科学与技术学科
　　软件工程复习与考试指导 ISBN：7-04-008593
殷人昆，已出版，定价：32.40元
本书根据《同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试大纲及指南》中"软件工程"考试大纲的内容编写，目的在于帮助与指导参加"软件工程"考试的人员进行复习，提高解题能力，加深对教材内容的理解和掌握。主要内容有：软件工程概述，需求分析，软件设计，程序编码，软件测试，软件复用，面向对象的软件工程，软件维护，软件管理，软件工程标准与软件产品文档编制。本书各章均给出了复习要求、内容提要、例题分析、习题、解题指导与习题解答，便于读者使用。

同等学力人员申请硕士学位考试用书计算机科学与技术学科
计算机网络复习与考试指导 ISBN：7-04-0120801
　　史美林，2003出版，估定价：16.30元
　　本套丛书主要由起草大纲的人员编写。本系列丛书为在职人员参加硕士学位申请资格考试提供学习和复习指导，丛书对象主要针对在职人员，同时兼顾普通研究生。计算机行业需要较多的高层次科技人员，本丛书可作为他们学习和复习相应课程的辅助参考书。
　　作者在清华大学计算机系长期从事计算机网络的教学工作，经验丰富。本书以"同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试大纲及指南"中的"计算机网络"考试大纲为基础，按照复习要求、内容提要、例题分析、习题、解题指导和习题解答的方式进行组织。主要内容包括：计算机网络体系结构；数据通信基本原理；网络七层模型和协议；局域网；TCP/IP和Internet；网络技术新进展及网络协议工程。

书　　名：人工智能原理复习与考试指导
书　　号：7-04-012799-7
作　　者：张仰森
出版时间：2003-8-1
定　　价：22.40元
页　　码：370
字　　数：310千

内容提要
　　本书是根据国务院学位委员会组织制订的《同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试大纲及指南》中"人工智能原理"考试大纲的内容编写的。全书共分六章，包括人工智能的基本概念及其发展状况、知识表示方法、归结推理方法、不确定推理方法、机器学习和自然语言理解。每章都给出了大量例题和习题，并附有习题的参考解答。
　　本书可作为计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试的复习辅导书，也可作为理工科本科生或硕士研究生学习"人工智能原理"课程的教学参考书或自学用书。还可供参加其他考试的相关人员参考。

前言
　　从1999年开始国家对计算机科学与技术学科的同等学力人员申请硕士学位实行统一的综合水平考试，到目前为止已经考过四次，"人工智能原理"是其中的一门课程，也是参考人员选考较多的一门课程。为了更好地满足广大同等学力申请硕士学位人员的需求，我们根据《同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平全国统一考试大纲及指南》中"人工智能原理"考试大纲编写了本书。
　　本书共分六章，对人工智能原理的考试内容进行辅导。各章均包括复习要求、内容提要、习题类型与解题方法、例题分析、习题、解题指导与习题解答等六个部分。"复习要求"基本上是按照考试大纲和复习指导的要求给出的。"内容提要"则比较系统而简明地介绍了考试所涉及的内容，在讲清概念的同时，力求对知识表示、推理方法(归结推理方法、不确定推理方法)、机器学习和自然语言理解等各类问题的求解方法和步骤进行归纳总结，并通过"例题分析"中的例题对这些解题方法进行讲解，以使考生能够掌握这些解题方法，增强自己动手解题的能力。"习题类型与解题方法"主要总结了各章可能遇到的习题类型。"习题"中收录了大纲所指定的参考书中的大多数习题以及其他一些习题，供考生参考。"解题指导与习题解答"中包括了习题的参考答案及解题思路。本书最后给出了三个附录。附录一是有关同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平考试中人工智能原理的考试大纲；附录二是近几年计算机科学与技术学科综合水平考试的有关人工智能部分的真题；附录三是对附录二所列真题的参考解答，仅供考生参考。
　　本书第一章简要介绍了人工智能的基本概念、研究发展的状况，以及各个学派的观点，并对其研究与应用领域进行了必要的讨论。第二章介绍知识表示的概念、方法和步骤。在对每一种知识表示法的特点及其所能表示的知识种类进行论述之后，给出了知识表示的步骤及方法，使考生更易于动手求解知识表示方面的习题。第三章在充分论述了命题逻辑和谓词逻辑之后，讲述了Herbrand理论和归结原理，更为重要的是详细讲述了如何利用归结原理证明定理和求解问题的步骤，并通过大量的例题对这些解题方法进行讲解，增强读者的解题能力。第四章介绍不确定推理方法，包括可信度方法、主观Bayes方法和证据理论，并分别就证据不确定性的表示、知识不确定性的表示和不确定性的传递推理方法进行了讨论，总结出了计算结论不确定性的合成法和更新法，而且通过大量实例说明这两种方法的一致性以及使用上的差异，指出在什么情况下使用合成法更简单，在什么情况下必须使用更新法。第五章介绍了机器学习的概念以及机器学习的各种方法，并分别对传统的机器学习策略和基于神经网络的学习模型进行了讨论。第六章介绍了自然语言理解的各种理论及其研究和发展的状况，并就基于规则和基于统计的各种自然语言处理方法以及汉语语料库加工方法进行了讨论。
　　本书在编写过程中力求做到以下几点：条理性，系统性，简明性，实用性。条理性是指在内容安排上力求由浅入深，循序渐进，逻辑严谨，前呼后应；在语言表达上力求文笔流畅，通俗易懂。系统性和简明性是指对内容的轻重和主次力求处理得当，注意做到既条理清楚，论述全面，自成体系，又简单明了，避免累赘和重复。实用性是指力求总结出各类问题的求解方法和步骤，增强考生的动手解题能力，帮助他们通过考试。
　　在本书编写过程中，北京理工大学计算机系的曹元大教授、龚元明教授为作者提供了真诚的帮助，在此表示衷心的感谢。王沛、成保栋、甄臻、张雨蒙等参与了部分书稿的录入和排版工作，另外，王铁、王晓凯、张涛、张龙飞等博士也给予了热情的关心和帮助，在此一并表示感谢。
　　人工智能的习题求解，是大家普遍认为比较难的，到目前为止，还没有较成熟的有关人工智能习题求解的书。本书给出了习题的参考解答，虽然尽最大努力力求完美，但由于作者水平所限，书中讲解的疏漏和错误以及习题解答中的错误都在所难免，恳请各位专家和广大读者不吝赐正。
目录
第一章 绪论
第二章 知识表示方法
第三章 归结推理方法
第四章 不确定推理方法
第五章 机器学习
第六章 自然语言理解
附录一 同等学力人员申请硕士学位计算机科学与技术学科综合水平考试大纲人工智能部分
附录二 计算机科学与技术学科人工智能考试真题
附录三 计算机科学与技术学科人工智能考试真题
参考解答
参考文献