北京农学院2026考研初试科目 341《农业知识综合三(智慧农业技术)》考试大纲
一、考试大纲的性质
《农业知识综合三（智慧农业技术）》是报考农业硕士智慧农业技术领域的考试科目，包含程序设计、人工智能、农学概论三个部分。为帮助考生明确考试复习范围和有关要求，特制定本考试大纲。
二、考试要求
《农业知识综合三（智慧农业技术）》侧重于智慧农业技术交叉学科知识的考查，通过本门课程的考试，测试考生掌握计算机应用、农学实践的基本技能，主要包括程序设计、人工智能和农学概论的基本理论和应用能力,掌握程序设计的基本方法和技能，掌握人工智能基本理论及在农业领域应用的基本技能，熟悉农学的基本知识，掌握农业生产技术的基本理论。要求考生能够系统地理解和掌握本领域基本概念、基础理论和基本方法，并分析和解决领域相关的实际问题。
三、卷面结构
1.课程组成：程序设计、人工智能、农学概论；总计 150 分，各部分各占 50 分。
2.内容组成：基本概念、基本理论、基本知识等方面的内容占 55%；应用理论和方法解决实际问题和综合知识应用题等方面的内容占 45%。
四、考试时间和方式
1.考试方式：笔试
2.考试时间：3 小时
五、参考书目
1.《农学概论》（第三版），李天主编，中国农业出版社，2017；
2.《农学概论》（第二版），李存东主编，科学出版社，2018。
《程序设计》（第一部分）占 50 分
一、卷面结构
内容组成：基本概念、基本理论、基本知识等方面的内容占 40%；综合题和理论联系实际分析问题等方面的内容占 60%。
二、考试内容及要求
1.掌握常、变量，基本数据类型及格式化输入输出的概念；掌握类、对象、方法、属性等基本概念。
2.掌握顺序结构、选择结构、循环结构程序的流程控制；掌握各种运算符的使用，表达式的运算规则；理解结构化编程原理。
3.掌握数组的定义、创建、释放和访问；掌握字符串类的应用。
4.理解面向对象程序设计的基本思想；掌握类的封装性、继承性、多态性基本概念、设计原则和实现方法。
5.掌握抽象类和接口的使用方法，以及扩展常用类。
《人工智能》（第二部分）占 50 分
一、卷面结构
内容组成：基本概念、基本理论、基本知识等方面的内容占 60%；综合知识论述题和理论联系实际分析问题等方面的内容占 40%。
二、考试内容及要求
1.人工智能概述：了解人工智能基本概念与内涵、发展历程、主要研究领域和前沿动态、人工智能与认知科学关系、人工智能角色与责任、人工智能伦理、安全与社会影响等。
2.机器学习与深度学习基础：理解机器学习与深度学习的基础概念、原理及算法，能够辨析各类方法的优劣并阐释其技术思想。掌握人工智能知识体系，熟悉监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、迁移学习等学习方式。理解线性回归、逻辑回归等监督学习算法，K-Means等无监督聚类算法，神经网络的构成、偏置、激活函数、卷积与池化等核心要素。理解机器学习优化方法及训练流程，了解卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN、Transformer 等技术的特点并能将其应用于图像分类、机器翻译等任务。了解大模型的技术要点、挑战趋势及经典算法的原理、适用场景与局限。
3.人工智能核心技术应用：了解 AI 在农业、医疗等领域的典型应用；理解各领域业务流程、技术适配性及数据处理，了解案例成果与影响；能结合案例分析技术组成、局限性及解决实际问题的路径（如农业病虫害识别）；能辩证分析应用机遇与风险，理解伦理影响与社会挑战。
《农学概论》（第三部分）占 50 分
一、卷面结构
内容组成：基本概念、基本理论、基本知识等方面的内容占 60%；综合知识论述题和理论联系实际分析问题等方面的内容占 40%。
二、考试内容及要求
1.农学基础：掌握农学与作物生产的概念；掌握作物起源、分类与分布等内容；了解作物栽培理论，作物的生长发育与产量、品质，作物生产与环境条件。
2.农作物育种与种子生产：理解品种的概念；了解作物良种的作用；掌握作物种质资源、育种目标与程序；掌握作物育种的主要方法，包含传统作物育种方法和现代育种技术；掌握作物种子生产管理与现代种子产业。
3.作物种植制度：掌握种植制度的概念与功能，了解合理种植制度的原则；掌握作物布局原则；掌握复种的概念、条件及主要复种方式；掌握间作、混作和套作的效益原理、技术和主要类型；掌握轮作和连作的概念及其运用。
4.植物保护：理解植物保护的概念；熟悉掌握作物虫害及其防治策略；掌握作物病害及其防治策略；掌握作物草害及其防除；了解农田防护，包含防水蚀、防风蚀和防污染的农业措施等内容。
5.农产品贮藏与加工：理解农产品及农副产品的贮藏与加工的概念；了解我国农产品贮藏加工存在的问题；掌握现代化、智能化农产品贮藏和加工方法与技术。