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智能控制题库

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1. 试说明智能控制的的基本特点是什么?

(1)学习功能(1分)(2)适应功能(1分)(3)自组织功能(1分)

(4)优化能力(2分)

2、试简述智能控制的几个重要分支。

专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法。

3、试说明智能控制研究的数学工具。

智能控制研究的数学工具为:(1)符号推理与数值计算的结合;(2)离散事件与连续时间系统得结合;(3)模糊集理论;(4)神经网络理论;(5)优化理论

4.智能控制系统有哪些类型,各自的特点是什么?

(1)专家控制系统(1分)

专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验。它具有启发性、透明性、灵活性、符号操作、不一确定性推理等特点。

(2)模糊控制系统(1分)

在被控制对象的模糊模型的基础上,运用模糊控制器近似推理手段,实现系统控制的一种方法模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标。

(3)神经控制系统(1分)

神经网络具有某些智能和仿人控制功能。学习算法是神经网络的主要特征。

5、简述专家控制与专家系统存在的区别。

专家控制引入了专家系统的思想,但与专家系统存在区别:

(1)专家系统能完成专门领域的功能,辅助用户决策;专家控制能进行独立的、实时的自动决策。专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。

(2)专家系统处于离线工作方式,而专家控制要求在线获取反馈信息,即要求在线工作方式。

6、试说明智能控制的三元结构,并画出展示它们之间关系的示意图。

把智能控制扩展为三元结构,即把人工智能、自动控制和运筹学交接如下表示:(2分)

IC=AI∩AC∩OR

OR一运筹学(Operation research)

IC一智能控制( intelligent control);

Al一人工智能(artificial intelligence);

AC一自动控制(automatic Colltrol);

∩一表示交集.

8. 简述智能控制系统较传统控制的优点。

在传统控制的实际应用遇到很多难解决的问题,主要表现以下几点:(1)实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等,无法获得精确的数学模型。(1分)(2)某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述,即无法解决建模问题。(1分)(3)针对实际系统往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设,而这些假设往往与实际系统不符合。(1分)(4)实际控制任务复杂,而传统的控制任务要求低,对复杂的控制任务,如机器人控制、CIMS、社会经济管理系统等复杂任务无能为力。(1分)

智能控制将控制理论的方法和人工智能技术灵活地结合起来,其控制方法适应对象的复杂性和不确定性,能够比较有效的解决上述问题,具有较大的优越性。( 1分)

9、智能控制与传统控制的主要区别如何?

传统控制:经典反馈控制和现代理论控制。它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。

智能控制:以上问题用智能的方法同样可以解决。智能控制是对传统控制理论的发展,能够解决传统控制方法难以解决的复杂系统的控制问题,如:对象的不确定性、高度的非线性和复杂的任务要求。传统控制是智能控制的一个组成部分,在这个意义下,两者可以统一在智能控制的框架下。

10.在模糊控制器的设计中,常用的反模糊化的方法有哪几种?

最大隶属度法、中心法和加权平均法。

11.简述将模糊控制规则离线转化为查询表形式的模糊控制器的设计步骤。

(1)确定模糊控制器的结构; (2)定义输入、输出模糊集; (3) 定义输入、输出隶属函数; (4)建立模糊控制规则; (5)建立模糊控制表; (6)模糊推理; (7)反模糊化。

12.简述模糊控制的发展方向 模糊控制的发展方向有:(1)Fuzzy-PID 复合控制(2)自适应模糊控制(3)专家模糊控制(4)神经模糊控制(5)多变量模糊控制

13、模糊控制系统一般由几个部分组成?

1)模糊控制器 2)输入/输出接口装置3)广义对象4)传感器 14、比较模糊集合与普通集合的异同。 比较模糊集合与普通集合的异同。 相同点:都表示一个集合;

不同点:普通集合具有特定的对象。而模糊集合没有特定的对象,允许在符合与不符合中间存在中间过渡状态。 15.简述模糊集合的概念。

设为某些对象的集合,称为论域,可以是连续的或离散的;论域到[0,1]区间的任一映射 : →[0,1] 确定

了的一个模糊子集;

称为的隶属函数,表示论域的任意元素属于模糊子集F 的程度。模糊子集F 的表示

方法有几种,如:向量表示法、Zadeh 表示法、序偶表示法等。

16、请画出模糊控制系统的组成框图,并结合该图说明模糊控制器的工作原理。

模糊控制器的工作原理为:

(1) 模糊化接口 测量输入变量(设定输入)和受控系统的输出变量,并把它们映射到一个合适的响应论域的量程,然后,精确的输入数据被变换为适当的语言值或模糊集合的标识符。本单元可视为模糊集合的标记。

(2) 知识库 涉及应用领域和控制目标的相关知识,它由数据库和语言(模糊)控制规则库组成。数据库为语言控制规则的论域离散化和隶属函数提供必要的定义。语言控制规则标记控制目标和领域专家的控制策略。 (3) 推理机 是模糊控制系统的核心。以模糊概念为基础,模糊控制信息可通过模糊蕴涵和模糊逻辑的推理规则来获取,并可实现拟人决策过程。根据模糊输入和模糊控制规则,模糊推理求解模糊关系方程,获得模糊输出。 (4) 模糊判决接口 起到模糊控制的推断作用,并产生一个精确的或非模糊的控制作用。此精确控制作用必须进行逆定标(输出定标),这一作用是在对受控过程进行控制之前通过量程变换来实现的 17.试写出3种常用模糊条件语句及对应的模糊关系R ~

的表达式。

(1)设A ~、B ~

分别是论域X、Y上的模糊集合, 则模糊条件语句“if A ~ then B ~” 所决定的

二元模糊关系为:]~

[]~~[~~~E A B A R B

A ??=→ (2)设A ~、

B ~和

C ~分别是论域X、Y和Z上的模糊集合, 则模糊条件语句“if A ~ then B ~

else

C ~

” 所决定的二元模糊关系为:]~~[]~~[~~~C ??=→A B A R B

A (3) 设A ~、

B ~和

C ~分别是论域X、Y和Z上的模糊集合, 则模糊条件语句“if A ~ and B ~

then

C ~”所决定的二元模糊关系为:[]

C B

A R ~~~~

1

??=T

18.人工神经网络有哪些主要的结构特征?

(1)并行处理;(2分)(2)信息分布式存储;(2分)容错性。(1分)

19.简述神经元模型并画出结构图。

和神经生理学类似,人工神经网络的的基本处理单元称为神经元,每个神经元模型模拟一个生物神经元,如图所示:

神经元模型 该神经元单元由多个输入

,i=1, 2, ..., n 和一个输出y 组成。中间状态由输入信号加权和表示,其输出为:

式中,

为神经元单元的阈值),

为连接权系数(对于激发状态,

取正值,对于抑制状态,

取负值) ,n

为输入信号数目,为神经元输出,t 为时间,f(_)为输出变换函数,有时叫做激发或激励函数,往往采用0和1二值函数、S 形函数和高斯函数等。

20、神经网络应具备的四个基本属性是什么?

1)并行分布式处理2)非线性处理 3)自学习功能 4)可通过硬件实现并行处理 21.简述误差反向传播学习算法的主要思想

误差反传算法的主要思想是把学习过程分为两个阶段(1分):第一阶段(正向传播过程)给出输入信息通过输入层经隐含层逐层处理并计算每个单元的实际输出值(2分);第二阶段(反向过程),若在输出层未能得到期望输出值,则逐层递归的计算实际输出与期望输出之差值(误差)以便根据此差值调节权值。 22.简述前向(多层)神经网络的结构并画出结构图。

前向(多层)神经网络具有递阶分层结构,由一些同层神经元间不存在互连的层组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通;神经元从一层连接至下一层,不存在同层神经元间的连接,如图所示。前向(多层)神经网络具有形式,如:多层感知器、BP 网络、RBF 网络等。

前向(多层)神经网络

23.简述专家系统与专家控制的区别。

专家控制引入了专家系统的思想,但与专家系统存在区别:

(1)专家系统能完成专门领域的功能,辅助用户决策;专家控制能进行独立的、实时的自动决策。专家控制比专

家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。

(2)专家系统处于离线工作方式,而专家控制要求在线获取反馈信息,即要求在线工作方式。

24.试比较特征函数和隶属函数。

特征函数用来表示某个元素是否属于普通集合,而隶属函数则用来表示某个元素属于模糊集合的程度,特征函

数的取值{0,1},而隶属函数的取值[0,1],特征函数可以看作特殊的隶属函数

25.请画出直接型专家控制器的结构图并说明其设计思想。

图略直接型专家控制器用于取代常规控制器,直接控制生产过程。具有模拟操作工人智能的功能。这种类型的控制器任务和功能相对简单,但需要在线、实时控制。

26.画出间接型专家控制器的结构图并说明其设计思想。

图略设计思想:间接型专家控制器用于和常规控制器相结合,组成对生产过程或被控对象进行间接控制的智能控制系统。具有模拟(或延伸,扩展)控制工程师智能的功能。该控制器能够实现优化适应、协调、组织等高层决策的智能控制。

27. 简述专家系统的基本构成。

知识库和推理机,

28.简述直接型专家控制器的主要设计内容。

直接型专家控制器的主要设计内容:①建立知识库;②控制知识的获取;③选择合适的推理方法。

29.根据高层决策功能的性质,简述间接型专家控制器的分类。

按照高层决策功能的性质,间接型专家控制器可分为以下几种类型:

①优化型专家控制器;②适应型专家控制器;③协调型专家控制器;④组织型专家控制器。

30. 试述何为有导师学习?何为为无导师学习?

有导师学习也称为有监督学习,这种学习模式采用的是纠错规则。在学习训练过程中需要不断给网络成对提供

一个输入模式和一个期望网络正确输出的模式,称为“教师信号”。将神经网络的实际输出同期望输出进行比较,

当网络的输出与期望输出不符时,根据差错的方向和大小按一定的规则调整权值,以使下一步网络的输出更接近期

望结果。

无导师学习也称为无监督学习,学习过程中,需要不断给网络提供动态输入信息,网络能根据特有的内部结构

和学习规则,在输入信息流中发现任何可能存在的模式和规律,同时能根据网络的功能和输入信息调整权值,这个

过程称为网络的自组织,其结果是使网络能对属于同一类的模式进行自动分类。

31.简述间接型专家控制器的概念及其分类。

间接型专家控制器用于和常规控制器相结合,组成对生产过程或被控对象进行间接控制的智能控制系统。具有模拟(或延伸,扩展)控制工程师智能的功能。该控制器能够实现优化适应、协调、组织等高层决策的智能控制(1分)。按照高层决策功能的性质,间接型专家控制器可分为以下几种类型:①优化型专家控制器(1分);②适应型专家控制器(1分);③协调型专家控制器(1分);④组织型专家控制器(1分)。

36.简述神经网络的发展历程。

神经网络的发展历程经过4个阶段。

(1 )启蒙期(1890-1969年)( 1分)

(2 )低潮期(1969-1982)( 1分)

(3)复兴期(1982-1986)( 2分)

1982年,物理学家Hoppield提出了Hoppield神经网络模型,该模型通过引入能量函数,实现了问题优化求解,1984年他用此模型成功地解决了旅行商路径优化问题(TSP)。

在1986年,在Rumelhart和McCelland等提出了一种著名的多层神经网络模型,即BP网络。该网络是迄今为止应用最普遍的神经网络。

(4)新连接机制时期(1986-现在)( 1分)

神经网络从理论走向应用领域。

37.简述神经网络具备的特征。

(1)能逼近任意非线性函数;( 1分)

(2)信息的并行分布式处理与存储;( 1分)

(3) 可以多输入、多输出;( 1分)

(4)便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现,或用现有的计算机技术实现;( 1分)

(5)能进行学习,以适应环境的变化。( 1分)

38.简述BP基本算法的优缺点。

BP网络的优点为:

(1)只要有足够多的隐层和隐层,BP网络可以逼近任意的非线性映射关系;

(2) BP网络的学习算法属于全局逼近算法,具有较强的泛化能力;

(3)BP网络输入输出之间的关联信息分布地存储在网络的连接权中,个别神经元的损坏对输入输出关系有较小的影响,因而BP网络具有较好的容错性。

BP网络的主要缺点为:

(1)待寻优的参数较多,收敛速度较慢;

(2)目标函数函数存在多个极值点,按梯度下降法进行学习,很容易陷入局部极小值;

(3)难以确定隐层和隐层节点的数目。

39.简述RBF神经网络和BP神经网络的主要区别。

RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似,二者的主要区别在于各使用不同的作用函数。BP神经网络中隐层使用的Sigmoid是函数,其值在输入空间中无限大的范围内为非零值,因而是一种全局逼近的神经网络(2分);而RBF神经网络的作用函数是高斯函数,其值在输入空间中有限的范围内为非零值,因而是一种局部逼近的神经网络(2分),采用RBF神经网络可大大加快学习的速度,适合于实时控制的要求。(1分)

40.简述BP神经网络中,BP算法的基本思想。

误差反向传播的学习算法简称BP算法,其基本思想是按梯度下降法进行学习。它采用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值与期望的输出值的误差均方值为最小。

41、模糊控制与传统控制的不同之处:

传统控制方法均是建立在被控对象精确数学模型基础上的,然而,随着系统复杂程度的提高,将难以建立系统的精确数学模型;模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础,从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。该控制方法适应对象的复杂性和不确定性,不需要依赖对象的精确数学模型可实现复杂系统的控制。

42、模糊控制器设计包括几项内容?

1.(本题5分)模糊控制器设计包括几项内容?

1)确定模糊控制器的输入变量和输出变量(即控制量)

2)设计模糊控制器的控制规则

3)确立模糊化和非模糊化(又称清晰化)的方法

4)选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论域并确定模糊控制器的参数(如量化因子、比例 因子)

5)编制模糊控制算法的应用程序 6)合理选择模糊控制算法的采样时间 1. 分别画出以下应用场合下适当的隶属函数: (a )我们绝对相信4π附近的e(t)是“正小”,只有当e(t)足够远离4

π时,我们才失去e(t)是“正小”的信心;(4分) (b )我们相信

2π附近的e(t)是“正大”,而对于远离2π的e(t)我们很快失去e(t)是“正大”的信心;(4分) (c )随着e(t)从

4π向左移动,我们很快失去e(t)是“正小”的信心,而随着e(t)从4

π

向右移动,我们较慢失去e(t)是“正小”的信心。(4分)

1.

(a) (b) (c) 2. 分别画出以下应用场合下适当的隶属函数: (a )我们绝对相信2π附近的e(t)是“正小”,只有当e(t)足够远离2

π

时,我们才失去e(t)是“正小”的信心;(4分) (b )我们相信

3π附近的e(t)是“正大”,而对于远离3π的e(t)我们很快失去e(t)是“正大”的信心;(4分) (c )随着e(t)从

6π向左移动,我们很快失去e(t)是“正小”的信心,而随着e(t)从6

π

向右移动,我们较慢失去e(t)是“正小”的信心。(4分)

)

.

)

.

6. 画出以下两种情况的隶属函数图:

(a )画出精确集合 {}42A x x ππ=≤≤的隶属函数图;(4分)

(b )写出单点模糊(singleton fuzzification )隶属函数的数学表达形式,并画出隶属函数图。(4分) (c )画出精确集合 {}82A x x ππ=≤

≤的隶属函数图;(4分)

() 1 ?0 x u i fuz x A i

otherwise

μ=???

=????

7. 某模糊控制系统的输入语言变量E 和输出语言变量U 的语言值均为:NB 、NS 、O 、PS 、PB ,E 的论域为X ={-3,-2,-1,0,1,

和U 的赋值表为:

试给出以上论域中各元素对各语言变量值所确定的模糊子集的隶属函数曲线。

9. 一个模糊系统的输入和输出的隶属函数如下图所示。试通过作图法分别推理每条规则的输出隶属度函数: (a )规则1:If error is zero and chang-in-error is zero Then force (u)is zero 。 使用最小化操作表示蕴含(using product opertor )(4分)

(b )规则2:If error is zero and chang-in-error is possmall Then force(u) is negsmall 。 使用乘积操作表示蕴含(using product opertor )(4分)

).)

假定当前的输入条件为:error= 0 , chang-in-error =/9π 3. (a)

()

,N

(b)

()()

,

t N )

论述题:

1、画出静态多层前向人工神经网络(BP 网络)的结构图,并简述BP 神经网络的工作过程( 10 分)

图 4分

BP 算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中,输入信息从输入层经隐层逐层处理,并传向输出层,每层神经元(节点)的状态只影响下一层神经元的状态。(3分)如果在输出层不能得到期望的输出,则转至反向传播,将误差信号(理想输出与实际输出之差)按联接通路反向计算,由梯度下降法调整各层神经元的权值,使误差信号减小。(3分)

先进制造技术试题 考试题 习题 复习题 答案 (全)

《先进制造技术》考试试卷(A)答案 一、填空题(每空2分,共30分) 1、典型FMS的三个子系统是:加工系统、运储系统、计算机控制系统。 2、先进制造技术的特点:先进性、规范性、实用性、集成性、系统性、动态性。 3、CIMS系统的三要素:人、经营、技术。 4、FMS中央管理计算机肩负的任务:控制、监控、监视。 二、名词解释(共15分,每题3分) 1、DFC Design For Cost的意思是面向成本的设计,它最早出现于九十年代初期,属于并行工程中的DFX(Design For X)技术的一个分支。面向成本的设计是指在满足用户需求的前提下,尽可能地降低成本,通过分析和研究产品制造过程及其相关的销售、使用、维修、回收、报废等产品全生命周期中的各个部分的成本组成情况,并进行评价后,对原设计中影响产品成本的过高费用部分进行修改,以达到降低成本的设计方法。DFC将成本作为设计的一个关键参数,并为设计者提供分析、评价成本的支持工具。 2、AM敏捷制造(Agile Manufacturing)敏捷制造是在具有创新精神的组织和管理结构、先进制造技术(以信息技术和柔性智能技术为主导)、有技术有知识的管理人员三大类资源支柱支撑下得以实施的,也就是将柔性生产技术、有技术有知识的劳动力与能够促进企业内部和企业之间合作的灵活管理集中在一起,通过所建立的共同基础结构,对迅速改变的市场需求和市场进度作出快速响应。敏捷制造比起其它制造方式具有更灵敏、更快捷的反应能力。 3、CE 并行工程即concurrent engineering,简称CE,是集成地、并行地设计产品及其零部件和相关各种过程(包括制造过程和相关过程)的一种系统方法。换句话说,就是融合公司的一切资源,在设计新产品时,就前瞻性地考虑和设计与产品的全生命周期有关的过程。在设计阶段就预见到产品的制造、装配、质量检测、可靠性、成本等各种因素。 4、CIM Computer Integrated Manu-facturing,简称CIM。20年来,CIM概念不断得以丰富和发展。CIM在世界各工业国的推动下,历经了百家争鸣的概念演变而进入蓬勃发展时期。80年代初,美国和日本关于CIM的定交基本上都是紧密围绕制造和产品开发这一范围。德国自80年代初期开始注意探讨CIM这一主题,出现了各种不同的概念定义,直到1985年(联邦)德车经济和平委员会(AWFA)提出了CIM的推荐性定义,取得了一定程度上的统一。 5、FMS 柔性制造系统是由统一的信息控制系统、物料储运系统和一组数字控制加工设备组成,能适应加工对象变换的自动化机械制造系统,英文缩写为FMS。FMS的工艺基础是成组技术,它按照成组的加工对象确定工艺过程,选择相适应的数控加工设备和工件、工具等物料的储运系统,并由计算机进行控制,故能自动调整并实现一定范围内多种工件的成批高效生产(即具有“柔性”),并能及时地改变产品以满足市场需求。 三、简答题(共15分,每题5分) 1、先进制造技术的内涵 目前对先进制造技术尚没有一个明确的、一致公认的定义,经过近年来对发展先进制造技术方面开展的工作,通过对其特征的分析研究,可以认为:先进制造技术是制造业不断吸收信息技术和现代管理技术的成果,并将其综合应用于产品设计、加工、检测、管理、销售、使用、服务乃至回收的制造全过程,以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产,提高对动态多变的市场的适应能力和竞争能力的制造技术的总称。 2、数据库系统在CIMS中的作用和地位 数据库分系统是支持CIMS各个分系统、覆盖企业全部信息的数据存储和管理系统。它是逻辑上统一、物理上分布的全局数据库管理系统,可以实现企业数据和信息集成。数据库系统提供了定义数据结构和方便地对数据进行操纵的功能;具有安全控制功能,保证了数据安全性; 提供完整性控制,保证数据正确性和一致性;提供并发控制,保证多个用户操作数据库数据的正确性。所以数据库技术是管理数据、实现共享的最通用的方法。 在CIMS中还有一个专用的工程数据库系统,用来处理大量的工程数据,如图形、工艺规程、NC代码等。工程数据库系统中的数据与生产管理、经营管理数据按一定的规范进行交换,从而达到全CIMS的信息集成和共享。 3、快速原型技术的基本过程

2011-12学年第1学期_ 智能控制试题B

(勤奋、求是、创新、奉献) 2011~2012学年第2学期考试试卷B 学院班级姓名__________ 学号___________ 《智能控制系统》课程试卷 (本卷考试时间90 分钟) 一. 1.写出4种专家系统的知识表示方法。 逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法 2.递阶智能系统的智能程度分布一般要遵循什么原则。 随着智能程度的提高,精度下降 3.写出宽度优先搜索和深度优先搜索的根本区别? 深度优先与宽度优先算法最根本的不同在于:扩展的后继节点放在OPEN表的前端。 4.何谓多层前向神经网络? 具有分层的结构,通常包括输入层、隐层(也称中间层)和输出层。每一层的神经元只接受上一层神经元的输入,并且该层神经元的输出送给下一层的各个神经元。 5.写出3种模糊输出向量的解模糊方法 重心法、最大隶属度法、取中位数判决法

6. 写出基本遗传算法的3个基本操作 选择、交叉、变异 二、简答题(共24分,每题6分) 1、下式是永真蕴含式吗?如是请证明之。 ┐Q ∧ (P →Q)? ┐P 证明:(1)┐Q ∧ (P →Q)为T 推出┐P 为T ┐Q ∧ (P →Q)为T 推出┐Q 且(P →Q)为T →Q 为F 且(P →Q)为T 分情况讨论p F-----------------p T ---???为显然不成立 为成立 (2)┐P 为F 推出┐Q ∧ (P →Q)为F →P 为T 推出┐Q ∧ (P →Q)为F 分情况讨论Q F-----------------Q T -------???为成立 为成立 (3)真值表法 2、简述隶属度函数建立的一般准则? 表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合 变量所取隶属度函数通常是对称和平衡的 隶属度函数要符合人们的语义顺序,避免不恰当的重叠

智能控制题目及解答

1. 神经网络的模型分类,分别画出网络图,简述其特点。 1)前向网络:神经网元分层排列,组成输入层,隐含层和输出层。每一层的神经元只能接收前一层神经元的输入。输入模式经过各层的顺次变换后,得到输出层数输出。个神经元之间不存在反馈。感知器和误差反向传播算法中使用的网络都属于这种模型。 1).2) 2)反馈网络:这种网路结构指的是只有输出层到输入层存在反馈,即每一个输入节点都有可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈。这种模式可用来存储某种模式序列,也可以动态时间序列系统的神经网络建模。 3)相互结合型网络:属于网状结构,这种神经网络模型在任意两个神经元之间都可能存在连接。信号要在神经元之间反复往返传递,网络处在一种不断改变的状态之中。从某个初态开始,经过若干次变化,才能达到某种平衡状态,根据网络结构和神经元的特性,还有可能进入周期震荡或混沌状态。 4)混合型网络:是层次型网络和网状结构网络的一种结合。通过层内神经元的相互结合,可以实现同一层内的神经元的横向抑制或兴奋机制,这样可以限制每层内能同时动作的神经元数,或者把每层内的神经元分成若干组,让每组作为一个整体来动作。 2. 神经网络学习算法有几种,分别画出网络图,简述其特点。 1)有导师学习:所谓有导师学习就是在训练过程中,始终存在一个期望的网络输出。期望输出和实际输出之间的距离作为误差度量并用于调整权值。 1. 2)无导师学习:网络不存在一个期望的输出值,因而没有直接的误差信息,因此,为实现对网络训练,需建立一个间接的评价函数,一对网络的某种行为趋向作出评价。 3、简述神经网络泛化能力。 答:人工神经网络容许某些变化,如当输入矢量带有噪声时,即与样本输出矢量存在差异时,其神经网络的输出同样能够准确地呈现出应有的输出。这种能力就成为泛化能力。 4、单层BP 网络与多层神经网络学习算法的区别。 1)单层神经网络的Delta 学习算法是通过对目标函数∑== N p p E E 1 的极小来实现的,其中E 的极小是通过有序地对每一个样本数据的输出误差Ep 的极小化来得到。Delta 规则的学习算法就是对∑=-= 1 2 )(2 1 n i pj pj y t E 所定义的目标函数值求梯度得到。 2)多层前向传播网络的权系数训练算法是利用著名的误差反向传播学习算法。根据这一算法,训练网络权阵的更新是通过反向传 播网路的期望输出(样本输出)与世纪输出的误差来实现的。 3、分别叙述模糊控制器四个模块设计内容,并写出设计步骤。 答:四个模块为:模糊化过程、知识库(含数据库和规则库)、推理决策逻辑、精确化计算。(PPT 上是:模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口) 设计步骤:1定义输入输出变量2定义所有变量的模糊化条件3设计控制规则库4设计模糊推理结构5选择精确化策略方法 PPT 上设计步骤是:(1)确定模糊控制器的输入变量和输出变量;(2)确定输入,输出的论域和Ke 、Kec 、Ku 的值;(3)确定各变量的语言取值及其隶属函数;(4)总结专家控制规则及其蕴涵的模糊关系;(5)选择推理算法; (6)确定清晰化的方法;(7)总结模糊查询表。 1. 什么是智能、智能系统、智能控制? 答:智能:能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动的能力,即像人类那样工作和思维。 智能系统:是指具有一定智能行为的系统,对于一定的输入,它能产生合适的问题求解相应。 智能控制:智能控制是控制理论、计算机科学、心理学、生物学和运筹学等多方面综合而成的交叉学科,它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理和自适应的能力。是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能和遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。 4 把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集,其根据和内涵是什么? 答:人工只能(AI )是一个用来模拟人思维的知识处理系统,具有学习、记忆、信息处理、形式语言、启发推理等功能;自动控制(AC )描述系统的动力学特性,是一种动态反馈;运筹学(OR )是一种定量优化方法,如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等;信息论(IT )信息论是运用概率论与树立统计的方法研究信息、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。 早期产生的的二元结构被发现是很大程度上局限于符号主义的人工智能,无助于智能控制的有效的、成功的应用,所以后来又引入了运筹学。考虑到信息论对知识和智能的解释作用、控制论和系统论与信息之间的密切关系、信息论对智能控制的作用等方面

最新智能控制基础期末考试题答案

2010级智能控制基础期末 复习思考题 一重要概念解释 1 智能控制 所谓的智能控制,即设计一个控制器(或系统),使之具有学习、抽象、推理、决策等功能,并能根据环境信息的变化做出适应性反应,从而实现由人来完成的任务。 2 专家系统与专家控制 专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序,其内部包含某领域专家水平的知识和经验,具有解决专门问题的能力。 专家控制是智能控制的一个重要分支。所谓专家控制,是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合,在未知环境下,仿效专家的经验,实现对系统的控制。它由知识库和推理机构构成主体框架,通过对控制领域知识的获取与组织,按某种策略及时的选用恰当的规则进行推理输出,实现对实际对象的控制 3 模糊集合与模糊关系,模糊推理模糊控制 ● 1)模糊集合:给定论域U 上的一个模糊集A %是指:对任何元素u U ∈ 都存在一个数()[] 0,1A u μ∈与之对应,表示元素u 属于集合A % 的程度,这个数称为元素u 对集合A %的隶属度,这个集合称为模糊集合。 ● 模糊关系:二元模糊关系:设A 、B 是两个非空集合,则直积(){},|,A B a b a A b B ?=∈∈中的一个 模糊集合 称为从A 到B 的一个模糊关系。模糊关系R %可由其隶属度(),R a b μ完全描述,隶属度 (),R a b μ 表明了元素a 与元素b 具有关系R %的程度。 ● 模糊推理:知道了语言控制规则中蕴含的模糊关系后,就可以根据模糊关系和输入情况,来确定输出 的情况,这就叫“模糊推理”。 4 神经网络? 答:人工神经网络是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的,用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为,对人脑进行抽象和简化,反映了人脑的基本特征,信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。 5 遗传算法 答:遗传算法将“优胜劣汰,适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中,按所选择的适配置函数并通过遗传的复制、交叉及变异对个体进行筛选,使适配值高的个体被保留下来,组成新的群体,新的群体既继承了上一代的信息,又优于上一代。这样周而复始,群体中个体适应度不断提高,直到满足一定的条件。 一 专家控制部分 1. 专家系统的组成及各部分特点?

智能控制技术试卷

一、选择题 1、蔡自兴教授提出智能控制系统的四元结构,认为智能控制是人工智能、控制理论、系统理论和运筹学四种学科的交叉。 2、专家是指在某一专业领域内其专业知识与解决问题的能力达到很高水平的学者。 3、专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次,即数据级、知识库级和控制级。 4、不确定性知识的表示有三种:概率、确定性因子和模糊集合。 5、Hebb学习规则是一种无教师的学习方法,它只根据神经元连接间的激活水平改变权值,因此这种方法又称为相关学习和并联学习。 6、交叉运算是两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因,从而形成两个新的个体。 二、判断题 1、IEEE控制系统协会把智能控制归纳为:智能控制系统必须具有模拟人类学习和自适应的能力。( T ) 2、不精确推理得出的结论可能是不确定的,但会有一个确定性因子,当确定性因子超过某个域值时,结论便不成立。( F ) 3、一般的专家系统由知识库、推理机、解释机制和知识获取系统等组成。( T ) 4、人机接口是专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户间进行交互的界面,由一组程序及相应的硬件组成,用于完成知识获取工作。( F ) 5、Hopfield神经网络是反馈神经网络中最简单且应用广泛的模型,它具有联想记忆的功能。( F ) 6、知识是将有关的信息进一步关联在一起,形成了更高层次含义的一种信息结构,信息与关联是构成知识的两个基本要素。( T ) 7、建造知识库涉及知识库建造的两项主要技术是知识获取和知识存放。( F ) 8、模糊控制系统往往把被控量的偏差(一维)、偏差变化(二维)以及偏差的变化率(三维)作为模糊控制器的输入。( T ) 9、RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程是类似的,两者的主要区别在于使用了相同的激励函数。( F ) 10、应用遗传算法求解问题时,在编码方案、适应度函数及遗传算子确定后,算法将利用进化过程中获得的信息自信组织搜索。( T ) 三、简答题 1.分别说明专家系统与专家控制系统? 答:专家系统就是利用存储在计算机内的某一特定领域内人类专家的知识,来解决过去需要人类专家才能解决的现实问题的计算机系统。专家控制是将人工智能领域的专家系统理论和技术与控制理论方法和技术相结合,仿效专家智能,实现对较为复杂问题的控制。基于专家控制原理所设计的系统称为专家控制系统。 2.人工神经网络中两种典型的结构模型是什么?它们进行学习时具有哪些特点? 答:两种典型的结构模型是前馈神经网络和反馈神经网络。前馈神经网络有感知器和BP网络等;主要采用 学习规则,这是有教师学习方法。反馈神经网络有Hopfield神经网络、Boltzmann机网络等;主要采用Hebb学习规则,概率式学习算法。

智能控制考试题库

填空题(每空1分,共20分) 控制论的三要素是:信息、反馈和控制。 传统控制是经典控制和现代控制理论的统称。 智能控制系统的核心是去控制复杂性和不确定性。 神经元(即神经细胞)是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。 按网络结构分,人工神经元细胞可分为层状结构和网状结构按照学习方式分可分为:有教师学习和无教师学习。 前馈型网络可分为可见层和隐含层,节点有输入节点、输出节点、计算单元。 神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。 1、智能控制是一门控制理论课程,研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器;与自动控制原理和现代控制原理一起构成了自动控制课程体系的理论 基础。 2、智能控制系统的主要类型有:分级递阶控制系统,专家控制系统,学习控制系统,模糊控制系统,神经控制系统,遗传算法控制系统和混合控制系统等等。 3、模糊集合的表示法有扎德表示法、序偶表示法和隶属函数描述法。 4、遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的。自然选择学说包括以下三个方面:遗传、变异、适者生存。 5、神经网络在智能控制中的应用主要有神经网络辨识技术和神经网络控制技术。 6、在一个神经网络中,常常根据处理单元的不同处理功能,将处理单元分成输入单元、输出单元和隐层单元三类。 7、分级递阶控制系统:主要有三个控制级组成,按智能控制的高低分为组织级、协调级、执行级,并且这三级遵循“伴随智能递降精度递增”原则。 传统控制方法包括经典控制和现代控制,是基于被控对象精确模型的控制方式,缺乏灵活性和应变能力,适于解决线性

、时不变性等相对简单的控制。 智能控制的研究对象具备以下的一些特点:不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。 IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学) AC:描述系统的动力学特征,是一种动态反馈。 AI :是一个用来模拟人思维的知识处理系统,具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。OR:是一种定量优化方法,如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。 智能控制:即设计一个控制器,使之具有学习、抽象、推理、决策等功能,并能根据环境信息的变化作出适应性,从而实现由人来完成的任务。 智能控制的几个重要分支为模糊控制、神经网络控制和遗传算法。 智能控制的特点:1,学习功能2,适应功能3,自组织功能4,优化功能 智能控制的研究工具:1,符号推理与数值计算的结合2,模糊集理论3,神经网络理论4,遗传算法5,离散事件与连续时间系统的结合。 智能控制的应用领域,例如智能机器人控制、计算机集成制造系统、工业过程控制、航空航天控制和交通运输系统等。 10、专家系统:是一类包含知识和推理的智能计算机程序,其内部包含某领域专家水平的知识和经验,具有解决专门问题的能力。 11、专家系统的构成:由知识库和推理机(知识库由数据库和规则库两部分构成) 18、专家控制的特点:灵活性、适应性和鲁棒性。 19、模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法。,它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。 20、模糊控制理论具有一些明显的特点:1,模糊控制不需要被控对象的数学模型2,

智能控制复习题

智能控制复习 第一章选择题 1.智能控制的概念首次由著名学者( D )提出 A 蔡自兴 B C D 傅京孙 2.经常作为智能控制典型研究对象的是( D ) A 智能决策系统 B 智能故障诊断系统 C 智能制造系统 D 智能机器人 3.解决自动控制面临问题的一条有效途径就是,把人工智能等技术用入自动控制系统中,其核心是( B ) A 控制算法 B 控制器智能化 C 控制结构 D 控制系统仿真 4.智能自动化开发与应用应当面向( C ) A 生产系统 B 管理系统 C 复杂系统 D 线性系统 5.不.属于 ..智能控制是( D ) A 神经网络控制B专家控制 C 模糊控制 D 确定性反馈控制 6.以下不属于智能控制主要特点的是( D ) A 具有自适应能力 B 具有自组织能力 C 具有分层递阶组织结构 D 具有反馈结构 7.以下不属于智能控制的是 ( D )

A 神经网络控制 B 专家控制 C 模糊控制 D 自校正调节器 第二章选择题 1.地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为( D ) A 语义网络 B 框架表示 C 剧本表示 D 产生式规则 2.自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为( B ) A 框架表示B语义网络 C 剧本表示 D 产生式规则 3.专家系统中的自动推理是基于( C )的推理。 A 直觉 B 逻辑 C 知识 D 预测 4.适合专家控制系统的是( D ) A 雷达故障诊断系统 B 军事冲突预测系统 C 聋哑人语言训练系统 D 机车低恒速运行系统 5.直接式专家控制通常由( B )组成 A 控制规则集、知识库、推理机和传感器 B 信息获取与处理、知识库、控制规则集和推理机 C 信息获取与处理、知识库、推理机和传感器 D 信息获取与处理、控制规则集、推理机和传感器 6.专家控制可以称作基于( D )的控制。 A 直觉 B 逻辑 C 预测 D 知识 7.直接式专家控制通常由( C )组成 A 信息获取与处理、知识库、推理机构和传感器

智能控制试卷A答案

常州工学院继续教育学院 武进函授站20学年第学期科目试卷:传感器原理试卷类型:A(A或B) 姓名:学号:班级:20级机电一体化专科 总分 题号一二三四五六题目分值 评卷人得分 一、填空题() 1、控制论的三要素是:信息、反馈和控制。 2、传统控制是经典控制和现代控制理论的统称。 3、智能控制系统的核心是去控制复杂性和不确定性。 4、神经元(即神经细胞)是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。 5、按网络结构分,人工神经元细胞可分为层状结构和网状结构,按照学习方式分可分为有教师学习和无教师学习。 6、前馈型网络可分为可见层和隐含层,节点有输入节点、输出节点、计算单元。 7、神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。 二、判断题() 1、对反馈网络而言,稳定点越多,网络的联想与识别能力越强,因此,稳定点的数据目越多联想功能越好。(错) 2、简单感知器仅能解决一阶谓词逻辑和线性分类问题,不能解决高阶谓词和非线分类问题。(对) 3、BP算法是在无导师作用下,适用于多层神经元的一种学习,它是建立在相关规则

的基础上的。(错) 4、在误差反传训练算法中,周期性函数已被证明收敛速度比S型函数慢。(错) 5、基于BP算法的网络的误差曲面有且仅有一个全局最优解。(错) 6、对于前馈网络而言,一旦网络的用途确定了,那么隐含层的数目也就确定了。(错) 7、对离散型HOPFIELD网络而言,如权矩阵为对称阵,而且对角线元素非负,那么网络在异步方式下必收敛于下一个稳定状态。(对) 8、对连续HOPFIELD网络而言,无论网络结构是否对称,都能保证网络稳定。(错) 9、竞争学习的实质是一种规律性检测器,即是基于刺激集合和哪个特征是重要的先验概念所构造的装置,发现有用的部特征。(对) 10、人工神经元网络和模糊系统的共同之处在于,都需建立对象的精确的数学模型,根据输入采样数据去估计其要求的决策,这是一种有模型的估计。(错) 三、简答题() 1、智能控制系统有哪些类型? 答:1)多级递阶智能控制2)基于知识的专家控制3)基于模糊逻辑的智能控制——模糊控制4)基于神经网络的智能控制——神经控制5)基于规则的仿人智能控制6)基于模式识别的智能控制7)多模变结构智能控制8)学习控制和自学习控制9)基于可拓逻辑的智能控制——可拓控制10)基于混沌理论的智能控制——混沌控制 2、比较智能控制与传统控制的特点? 答:1)传统控制方法在处理复杂性、不确定性方面能力低而且有时丧失了这种能力,智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力高2)传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式,可谓“模型论”智能控制是智能决策论,相对于“模型论”可

智能控制习题答案54733

第一章绪论 1. 什么是智能、智能系统、智能控制? 答:“智能”在美国Heritage词典定义为“获取和应用知识的能力”。 “智能系统”指具有一定智能行为的系统,是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。 “智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素,使之具有某种智能性;也是基于认知工程系统和现代计算机的强大功能,对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。 2.智能控制系统有哪几种类型,各自的特点是什么? 答:智能控制系统的类型:集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、学习控制系统等。 各自的特点有: 集散控制系统:以微处理器为基础,对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。该系统将若干台微机分散应用于过程控制,全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控,实现最优化控制,整个装置继承了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点,克服了常规仪表功能单一,人机联系差以及单台微型计算机控制系统危险性高度集中的缺点,既实现了在管 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF

理、操作和显示三方面集中,又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。 人工神经网络:它是一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。 专家控制系统:是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。这种结构的特点是:1.上、下级是隶属关系,上级对下级有协调权,它的决策直接影响下级控制器的动作。2.信息在上下级间垂直方向传递,向下的信息有优先权。同级控制器并行工作,也可以有信息交换,但不是命令。3.上级控制决策的功能水平高于下级,解决的问题涉及面更广,影响更大,时间更长,作用更重要。级别越往上,其决策周期越长,更关心系统的长期目标。4.级别越往上,涉及的问题不确定性越多,越难作出确切的定量描述和决策。 学习控制系统:靠自身的学习功能来认识控制对象和外界环境的特性,并相应 地改变自身特性以改善控制性能的系统。这种系统具有一定的识别、判断、记 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF

2011-10学年第1学期_ 智能控制试题A答案

(勤奋、求是、创新、奉献) 2010~2011学年第1学期考试试卷A 学院班级__ __ 姓名__________ 学号___________ 《智能控制系统》课程试卷 (本卷考试时间90 分钟) 一. 1.写出4种专家系统的知识表示方法。 逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法 2.递阶智能系统的智能程度分布一般要遵循什么原则。 随着智能程度的提高,精度下降 3.写出宽度优先搜索和深度优先搜索的根本区别? 深度优先与宽度优先算法最根本的不同在于:扩展的后继节点放在OPEN表的前端。 4.何谓多层前向神经网络? 具有分层的结构,通常包括输入层、隐层(也称中间层)和输出层。每一层的神经元只接受上一层神经元的输入,并且该层神经元的输出送给下一层的各个神经元。 5.写出3种模糊输出向量的解模糊方法 重心法、最大隶属度法、取中位数判决法

6.写出基本遗传算法的3个基本操作 遗传、交叉、变异 二、简答题(共24分,每题6分) 1、简述模糊控制器的组成,及各组成部分功能 (1)模糊化接口 对于任意输入x,将其映射到模糊集系统中去,映射的过程实际上是将当前的物理输入根据模糊子集的分布情况确定出此时此刻输入值对这些模糊子集的隶属程度。 (2)知识库 知识库包括数据库和规则库。模糊控制器设计的关键在于如何有效地建立知识库,决策逻辑控制实际上是依赖规则库来实现的。 (3)推理决策逻辑 它是模糊控制的核心,利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程,给出适合的控制量,其实质是模糊逻辑推理。 (4)精确化过程 通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合。但实际使用中,特别是模糊控制中,必须要有一个确定的值才能去控制或驱动执行机构。在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程 2、设个体域是人类,试用两种方法(全称量词和存在量词)将语句“没有不犯错误的人”译为谓词公式 设F(x):“x犯错误”,M(x):x是人,则语句形式化为: ┐?x(M(x)∧┐F(x)) 或?x(M(x)→F(x)) 3、简述BP算法中工作信号正向传播、误差信号反向传播过程 (1)工作信号正向传播:输入信号从输入层经隐层,传向输出层,在输出端产生输出信号,这是信号的正向传播。在信号向前传递过程中网络的权值是固定不变的,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出,则转入误差信号反向传播。 (2)误差信号反向传播:网络的实际输出与期望输出之间差值即为误差信号,误差信号由输出端开始逐层向前传播,这是误差信号的反向传播。在误差信号反向传播的过程中,网络权值由误差反馈进行调节,通过权值的不断修正使网络的实际输出更接近期望输出 W

昆工智能控制试题及答案

一、填空题 1.智能控制是一门新兴的学科,它具有非常广泛的应用领域,例 如、、和。 1、交叉学科在机器人控制中的应用在过程控制中的应用飞行器控制 2.传统控制包括和。2、经典反馈控制现代理论控制 3.一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是、、和。 3 、学习功能适应功能自组织功能优化能力 4.智能控制中的三元论指的是:、和。 4、运筹学,人工智能,自动控制 5.近年来,进化论、、和等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力,并由此产生了各种智能控制方法。 5、神经网络模糊数学专家系统 6.智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的、和 。6、时变性非线性不确定性 7.傅京逊首次提出智能控制的概念,并归纳出的3种类型智能控制系统是 、和。 7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控 制系统 8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题,其研究的对象具备的3个特点为、和。 8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求 9.智能控制系统的主要类型有、、、 、和。 9、分级递阶控制系统,专家控制系统,神经控制系统,模糊控制系统,学习控制系统,集成或者(复合)混合控制系统 10.智能控制的不确定性的模型包括两类:(1) ; (2) 。 10、(1)模型未知或知之甚少;(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。11.控制论的三要素是:信息、反馈和控制。 12.建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计,它们分别是、和。知识库的设计推理机的设计人机接口的设计13.专家系统的核心组成部分为和。知识库、推理机 14.专家系统中的知识库包括了3类知识,它们分别为、、和。判断性规则控制性规则数据 15.专家系统的推理机可采用的3种推理方式为推理、和推理。 15、正向推理、反向推理和双向推理 16.根据专家控制器在控制系统中的功能,其可分为和。

智能控制导论复习题

试题 一、名词解释 1.智能 2. 自动控制 3. 专家控制系统 4. 学习控制 5. 免疫算法 6.信息7. 智能控制系统8. 专家系统9. 学习控制系统10. 人工免疫系统 11.信息论12. 黑板13. 模糊判决14. 学习系统15. 选择操作 二、填空题 16. 免疫系统在受到外界病菌的感染后,能够通过自身的免疫机制恢复健康以保持正常工作的一种特性称为免疫系统的。 17.智能控制是采用驱动智能机器实现其目标的过程 18.知识是人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界。 19.与学习系统相似,学习控制系统分为在线学习控制系统和控制系统两类。 20.基于模式识别的学习控制系统,可被推广为一个具有在线特征辨识的分层递阶结构,该控制系统由三级组成,即组织级、和执行控制级。 21. 真体的行动受其心理状态驱动,人类心理状态的要素有认知、情感、三种。 22.神经网络主要通过两种学习算法进行训练,即无师学习算法和。 23.神经网络自适应控制和常规自适应控制一样,也分为两类,即和模型参考自适应控制。 24.实现学习控制系统需要三种能力:性能反馈、、训练。 25,遗传算法是模仿和自然选择机理,通过人工方式构造的一类优化搜索算法。 26. 把智能控制与传统控制有机地组合起来,即可构成系统。 27.人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界规律性的认识是。 28.间接进化控制是由作用于系统模型,再综合系统状态输出与系统模型输出作用于进化学习,然后,系统在应用一般闭环反馈控制原理构成进化控制系统。 29. 仿人控制研究的主要目标不是控制对象,而是控制器本身如何对控制专家结构和的模拟。

智能控制-考试题(附答案)

《智能控制》考试试题 试题1: 针对某工业过程被控对象:0.520 ()(101)(21) s G s e s s -= ++,试分别设计常规PID 算法控制器、模糊控制器、模糊自适应PID 控制器,计算模糊控制的决策表,并进行如下仿真研究及分析: 1. 比较当被控对象参数变化、结构变化时,四者的性能; 2. 研究改善Fuzzy 控制器动、静态性能的方法。 解: 常规PID 、模糊控制、Fuzzy 自适应PID 控制、混合型FuzzyPID 控制器设计 错误!未找到引用源。. 常规PID 调节器 PID 控制器也就是比例、积分、微分控制器,是一种最基本的控制方式。它是根据给定值()r t 与实际输出值()y t 构成控制偏差()e t ,从而针对控制偏差进行比例、积分、微分调节的一种方法,其连续形式为: 1 () ()[()()]t p d i de t u t K e t e t dt T T dt =+ +? (1.1) 式中,p K 为比例系数,i T 为积分时间常数,d T 为微分时间常数。 PID 控制器三个校正环节中p K ,i T 和d T 这三个参数直接影响控制效果的好坏,所以要取得较好的控制效果,就必须合理地选择控制器的参数。 Ziegler 和Nichols 提出的临界比例度法是一种非常著名的工程整定方法。通过实验由经验公式得到控制器的近似最优整定参数,用来确定被控对象的动态特性的两个参数:临界增益u K 和临界振荡周期u T 。 用临界比例度法整定PID 参数如下: 表1.1 临界比例度法参数整定公式 控制器类型 P K i T d T P 0.5u K ∞ 0 PI 0.455u K 0.833u T

《智能控制》课程考试试题B及答案

《智能控制》课程考试试题B

《智能控制》课程考试试题B参考答案 一、填空题 (1) 高级机器人 (2) 智能规划与调度 (3) 自动制造系统 (4) 故障检测与诊断 (5) 小深(Deep Junior) (6) 卡斯帕洛夫(Kasparov) (7) 硬件 (8) 软件 (9) 智能 (10) 智能化 (11) 选择模糊控制器的结构 (12) 选取模糊控制规则 (13) 确定模糊化的解模糊策略,制定控制表 (14) 确定模糊控制器的参数 (15) 傅京孙 (16) 萨里迪斯 (17) 蔡自兴 (18) 生物的进化机制 (19) 进化计算 (20) 反馈机制 二、选择题 1、C 2、A 3、A 4、C 5、D 6、D 7、B 8、C 9、A 10、C 三、问答题 1、答:在研究了智能控制的二元、三元结构理论、知识、信息和智能的定义以及各相关学科的关系之后。蔡自兴教授提出了四元智能控制结构,把智能控制看作是自动控制、人工智能、信息论和运筹学四个学科的交集,如图1所示,其关系可用下式来描述。

IC = AI ∩ CT ∩ IT ∩ OR 图1 智能控制的四元结构 把信息论作为智能控制结构的一个子集是基于下列理由的: (1) 信息论是解释知识和智能的一种手段; (2) 控制论、系统论和信息论是紧密相互作用的; (3) 信息论已成为控制智能机器的工具; (4) 信息熵成为智能控制的测度; (5) 信息论参与智能控制的全过程,并对执行级起到核心作用。 2、答:传统控制理论在应用中面临的难题包括: (1) 传统控制系统的设计与分析是建立在精确的系统数学模型基础上的,而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等,一般无法获得精确的数学模型。 (2) 研究这类系统时,必须提出并遵循一些比较苛刻的假设,而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。 (3) 对于某些复杂的和包含不确定性的对象,根本无法以传统数学模型来表示,即无法解决建模问题。 (4) 为了提高性能,传统控制系统可能变得很复杂,从而增加了设备的初投资和维修费用,降低系统的可靠性。 传统控制理论在应用中面临的难题的解决,不仅需要发展控制理论与方法,而且需要开发与应用计算机科学与工程的最新成果。人工智能的产生和发展正在为自动控制系统的智能化提供有力支持。人工智能影响了许多具有不同背景的学科,它的发展已促进自动控制向着更高的水平──智能控制发展。 智能控制具有下列特点: (1) 同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型(含计算智能模型与算法)表示的混合控制过程,也往往是那些含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的过程,并以知识进行推理,以启发式策略和智能算法来引导求解过程。 (2) 智能控制的核心在高层控制,即组织级。高层控制的任务在于对实际环境或过程进行组织,即决策和规划,实现广义问题求解。 (3) 智能控制是一门边缘交叉学科。实际上,智能控制涉及更多的相关学科。智能控制的发展需要各相关学科的配合与支援,同时也要求智能控制工程师是个知识工程师。 (4) 智能控制是一个新兴的研究领域。无论在理论上或实践上它都还很不成熟、很不完善,需要进一步探索与开发。 3、答:传统控制理论在应用中面临的难题包括: (1) 传统控制系统的设计与分析是建立在精确的系统数学模型基础上的,而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等,一般无法获得精确的数学模型。 (2) 研究这类系统时,必须提出并遵循一些比较苛刻的假设,而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。 (3) 对于某些复杂的和包含不确定性的对象,根本无法以传统数学模型来表示,即无法解决建模问题。 (4) 为了提高性能,传统控制系统可能变得很复杂,从而增加了设备的初投资和维修费用,降低系统的可靠性。

智能控制习题参考答案

1.递阶智能控制系统的主要结构特点有哪些。 答:递阶智能控制是在研究早期学习控制系统的基础上,从工程控制论角度总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系后逐渐形成的。 递阶智能控制系统是由三个基本控制级(组织级、协调级、执行级)构成的。如下所示: 1. 组织级 组织级代表控制系统的主导思想,并由人工智能起控制作用。根据贮存在长期存储交换单元内的本原数据集合,组织器能够组织绝对动作、一般任务和规则的序列。 其结构如下: 2.协调级 协调级是组织级和执行级间的接口,承上启下,并由人工智能和运筹学共同作用。协

调级借助于产生一个适当的子任务序列来执行原指令,处理实时信息。 它是由不同的协调器组成,每个协调器由计算机来实现。下图是一个协调级结构的候选框图。该结构在横向上能够通过分配器实现各协调器之间的数据共享。 3. 执行级 执行级是递阶智能控制的最底层,要求具有较高的精度但较低的智能;它按控制论进行控制,对相关过程执行适当的控制作用。 其结构模型如下:

2.信息特征,获取方式,分层方式有哪些? 答:一、信息的特征 1,空间性:空间星系的主要特征是确定和不确定的(模糊)、全空间和子空间、同步和非同步、同类型和不同类型、数字的和非数字的信息,比传统系统更为复杂的多源多维信息。 2,复杂性:复杂生产制造过程的信息往往是一类具有大滞后、多模态、时变性、强干扰性等特性的复杂被控对象,要求系统具有下层的实时性和上层的多因素综合判断决策能力,以保证现场设备局部的稳定运行和在复杂多变的各种不确定因素存在的动态环境下,获得整个系统的综合指标最优。 3,污染性:复杂生产制造过程的信息都会受到污染,但在不同层次的信息受干扰程度不同,层次较低的信号受污染程度较大。 二、获取方式 信息主要是通过传感器获得,但经过传感器后要经过一定的处理来得到有效的信息,具体处理方法如下: 1,选取特征变量 可分为选择特征变量和抽取特征变量。选择特征变量直接从采集样本的全体原始工艺参数中选择一部分作为特征变量。抽取特征变量对所选取出来的原始变量进行线性或非线性组合,形成新的变量,然后去其中一部分作为特征变量。 2,滤波的方法 数字滤波用计算机软件滤波,通过一定的计算程序对采样信号进行平滑加工,提高信噪比,消除和减少干扰信号,以保证计算机数据采集和控制系统的可靠性。模拟滤波用硬件滤波。 3,剔除迷途样本 使用计算机在任意维空间自动识别删除迷途样本。 三、分层方式 1,通过计算机系统进行信号分层 2,人工指令分层 3,通过仪器设备进行测量,将数据进行分层 4,先归类,后按照一定的规则集合分层 3.详细描述数据融合的流程和方法 答:数据融合是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息,在一定准则下加以自动分析、综合,以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理。 一、数据融合的流程: 分析数据融合目的和融合层次→→智能地选择合适的融合算法→→将空间配准的数据(或提取数据的特征或模式识别的属性说明)进行有机合成→→准确表示或估计。有时还需要做进一步的处理,如"匹配处理"和"类型变换"等,以便得到目标的更准确表示或估计。 具体可分为: 1,特征级融合 经过预处理的数据→→特征提取→→特征级融合→→融合属性说明 2,像元级融合

智能控制考试题及答案

智能控制考试题及答案 智能控制技术考试题及答案《智能控制技术》考试试题A 《智能控制》课程考试试题A参考答案 一、填空题 (1) OPEN (2) 最有希望 (3) 置换 (4) 互补文字(5) 知识库(6) 推理机 (7) 硬件 (8) 软件 (9) 智能(10) 傅京孙(11) 萨里迪斯(12) 蔡自兴(13) 组织级 (14) 协调级(15) 执行级 (16) 递阶控制系统 (17) 专家控制系统 (18) 模糊控制系统 (19) 神经控制系统 (xx年来,自动控制一直在寻找新的出路。现在看来,出路之一就是实现控制系统的智能化,以期解决面临的难题。 智能控制采用各种智能化技术实现复杂系统和其它系统的控制目标,是一种具有强大生命力的新型自动控制技术。智能控制是人工智能和自动控制的重要部分和研究领域,并被认为是通向自主机器递阶道路上自动控制的顶层。下图表示自动控制的发展过程和通向智能控制路径上控制复杂性

增加的过程。从图中可以看出,这条路径的最远点是智能控制,至少在当前是如此。智能控制涉及高级决策并与人工智能密切相关。 智能控制是一门新建立的学科,无论在理论上或应用上,仍然不够完善,有待继续研究与发展。展望智能控制的发展,我们应该: (1) 与智能控制的目标和定义相比,智能控制研究尚存在一些需要解决的问题。 人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多,人工智能和智能控制研究面临的困难要比我们估计的重大得多,智能科学工作者的研究任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时,要从根本上了解人脑的结构与功能,解决面临的困难,完成人工智能和智能控制的研究任务,需要寻找和建立更新的智能控制框架和理论体系,为智能控制的进一步发展打下稳固 (2) 与人工智能相似的是,智能控制技术是人工智能技术与其它信息处理技术,尤其是信息论、系统论、控制论和认识工程学等的集成。从学科结构的观点来看,提出了不同的思想,其中,智能控制的四元交集结构是最有代表性的一种集成思想。在智能控制领域内已集成了许多不同的控制方案,如模糊自学习神经控制就集成了模糊控制、学习控制和神经

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