智能控制題庫(kù)

1、1.1.試說(shuō)明智能控制的的基本特點(diǎn)是什么？試說(shuō)明智能控制的的基本特點(diǎn)是什么？（1）學(xué)習(xí)功能（1分）（2）適應(yīng)功能（1分）（3）自組織功能（1分）（4）優(yōu)化能力（2分）2、試簡(jiǎn)述智能控制的幾個(gè)重要分支。、試簡(jiǎn)述智能控制的幾個(gè)重要分支。專(zhuān)家控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和遺傳算法。3、試說(shuō)明智能控制研究的數(shù)學(xué)工具。、試說(shuō)明智能控制研究的數(shù)學(xué)工具。智能控制研究的數(shù)學(xué)工具為：（1）符號(hào)推理與數(shù)值計(jì)算的結(jié)合；（2）離散事件與連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)得結(jié)合；（3

2、）模糊集理論；（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論；（5）優(yōu)化理論4.智能控制系統(tǒng)有哪些類(lèi)型，各自的特點(diǎn)是什么？智能控制系統(tǒng)有哪些類(lèi)型，各自的特點(diǎn)是什么？（1）專(zhuān)家控制系統(tǒng)（1分）專(zhuān)家系統(tǒng)主要指的是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)。它具有啟發(fā)性、透明性、靈活性、符號(hào)操作、不一確定性推理等特點(diǎn)。（2）模糊控制系統(tǒng)（1分）在被控制對(duì)象的模糊模型的基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊控制器近似推理手段，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制的一種方法模糊模型是用模糊語(yǔ)言

3、和規(guī)則描述的一個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性及性能指標(biāo)。（3）神經(jīng)控制系統(tǒng)（1分）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有某些智能和仿人控制功能。學(xué)習(xí)算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征。5、簡(jiǎn)述、簡(jiǎn)述專(zhuān)家控制與專(zhuān)家系統(tǒng)存在的區(qū)別。專(zhuān)家控制引入了專(zhuān)家系統(tǒng)的思想，但與專(zhuān)家系統(tǒng)存在區(qū)別：（1）專(zhuān)家系統(tǒng)能完成專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域的功能，輔助用戶決策；專(zhuān)家控制能進(jìn)行獨(dú)立的、實(shí)時(shí)的自動(dòng)決策。專(zhuān)家控制比專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)可靠性和抗干擾性有著更高的要求。（2）專(zhuān)家系統(tǒng)處于離線工作方式，而專(zhuān)家控制要求在線獲取反饋信息，即要求

4、在線工作方式。6、試說(shuō)明智能控制的三元結(jié)構(gòu)，并畫(huà)出展示它們之間關(guān)系的示意圖。、試說(shuō)明智能控制的三元結(jié)構(gòu)，并畫(huà)出展示它們之間關(guān)系的示意圖。把智能控制擴(kuò)展為三元結(jié)構(gòu)，即把人工智能、自動(dòng)控制和運(yùn)籌學(xué)交接如下表示：（2分）IC=AI∩AC∩一運(yùn)籌學(xué)（Operationresearch）IC一智能控制(intelligentcontrol)Al一人工智能(artificialintelligence)AC一自動(dòng)控制(automaticColltr

5、ol)∩一表示交集.8.簡(jiǎn)述智能控制系統(tǒng)較傳統(tǒng)控制的優(yōu)點(diǎn)。簡(jiǎn)述智能控制系統(tǒng)較傳統(tǒng)控制的優(yōu)點(diǎn)。在傳統(tǒng)控制的實(shí)際應(yīng)用遇到很多難解決的問(wèn)題，主要表現(xiàn)以下幾點(diǎn)：（1）實(shí)際系統(tǒng)由于存在復(fù)雜性、非線性、時(shí)變性、不確定性和不完全性等，無(wú)法獲得精確的數(shù)學(xué)模型。(1分)（2）某些復(fù)雜的和包含不確定性的控制過(guò)程無(wú)法用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述，即無(wú)法解決建模問(wèn)題。(1分)（3）針對(duì)實(shí)際系統(tǒng)往往需要進(jìn)行一些比較苛刻的線性化假設(shè)，而這些假設(shè)往往與實(shí)際系統(tǒng)不符合。(1

6、分)（4）實(shí)際控制任務(wù)復(fù)雜，而傳統(tǒng)的控制任務(wù)要求低，對(duì)復(fù)雜的控制任務(wù)，如機(jī)器人控制、CIMS、社會(huì)經(jīng)濟(jì)管理系統(tǒng)等復(fù)雜任務(wù)無(wú)能為力。(1分)智能控制將控制理論的方法和人工智能技術(shù)靈活地結(jié)合起來(lái)，其控制方法適應(yīng)對(duì)象的復(fù)雜性和不確定性能夠比較有效的解決上述問(wèn)題具有較大的優(yōu)越性。(1分)9、智能控制與傳統(tǒng)控制的主要區(qū)別如何？、智能控制與傳統(tǒng)控制的主要區(qū)別如何？傳統(tǒng)控制：經(jīng)典反饋控制和現(xiàn)代理論控制。它們的主要特征是基于精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的控制。適

7、于解決線性、時(shí)不變等相對(duì)簡(jiǎn)單的控制問(wèn)題。智能控制：以上問(wèn)題用智能的方法同樣可以解決。智能控制是對(duì)傳統(tǒng)控制理論的發(fā)展，能夠解決傳統(tǒng)控制方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問(wèn)題，如：對(duì)象的不確定性、高度的非線性和復(fù)雜的任務(wù)要求。傳統(tǒng)控制是智能控制的一個(gè)組成部分，在這個(gè)意義下，兩者可以統(tǒng)一在智能控制的框架下。1010在模糊控制器的設(shè)計(jì)中，常用的反模糊化的方法有哪幾種？在模糊控制器的設(shè)計(jì)中，常用的反模糊化的方法有哪幾種？（2）設(shè)、和分別是論域Ｘ、Ｙ和Ｚ

8、上的模糊集合，則模糊條件語(yǔ)句“ifthenelseA~B~C~A~B~”所決定的二元模糊關(guān)系為：C~]~~[]~~[~~~C????ABARBA?（3）設(shè)、和分別是論域Ｘ、Ｙ和Ｚ上的模糊集合，則模糊條件語(yǔ)句“ifthenA~B~C~A~B~”所決定的二元模糊關(guān)系為：C~??CBAR~~~~1???T18人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些主要的結(jié)構(gòu)特征？人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些主要的結(jié)構(gòu)特征？（1）并行處理；（2分）（2）信息分布式存儲(chǔ)；（2分）容錯(cuò)性。（1分

9、）19簡(jiǎn)述神經(jīng)元模型并畫(huà)出結(jié)構(gòu)圖。簡(jiǎn)述神經(jīng)元模型并畫(huà)出結(jié)構(gòu)圖。和神經(jīng)生理學(xué)類(lèi)似人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的基本處理單元稱(chēng)為神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元模型模擬一個(gè)生物神經(jīng)元如圖所示：神經(jīng)元模型該神經(jīng)元單元由多個(gè)輸入i=12...n和一個(gè)輸出y組成。中間狀態(tài)由輸入信號(hào)加權(quán)和表示其輸出為:式中為神經(jīng)元單元的閾值)為連接權(quán)系數(shù)(對(duì)于激發(fā)狀態(tài)取正值對(duì)于抑制狀態(tài)取負(fù)值)n為輸入信號(hào)數(shù)目為神經(jīng)元輸出t為時(shí)間f(＿)為輸出變換函數(shù)有時(shí)叫做激發(fā)或激勵(lì)函數(shù)往往采用0和1二值函

10、數(shù)、S形函數(shù)和高斯函數(shù)等。20、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)具備的四個(gè)基本屬性是什么？、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)具備的四個(gè)基本屬性是什么？1）并行分布式處理2）非線性處理3）自學(xué)習(xí)功能4）可通過(guò)硬件實(shí)現(xiàn)并行處理21簡(jiǎn)述誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法的主要思想簡(jiǎn)述誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法的主要思想誤差反傳算法的主要思想是把學(xué)習(xí)過(guò)程分為兩個(gè)階段（1分）：第一階段（正向傳播過(guò)程）給出輸入信息通過(guò)輸入層經(jīng)隱含層逐層處理并計(jì)算每個(gè)單元的實(shí)際輸出值（2分）；第二階段（反向過(guò)程），若在輸出層未能