智能控制考試題庫

1、填空題（每空1分，共20分）控制論的三要素是： 信息 、 反饋 和 控制 。傳統(tǒng)控制是 經(jīng)典控制 和 現(xiàn)代控制理論 的統(tǒng)稱。智能控制系統(tǒng)的核心是去控制 復(fù)雜性 和 不確定性。神經(jīng)元（即神經(jīng)細胞）是由 細胞體 、樹突 、 軸突 和 突觸 四部分構(gòu)成。按網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分，人工神經(jīng)元細胞可分為 層狀結(jié)構(gòu) 和 網(wǎng)狀結(jié)構(gòu) 按照學(xué)習(xí)方式分可分為： 有教師學(xué)習(xí) 和 無教師學(xué)習(xí) 。前饋型網(wǎng)絡(luò)可分為可見層和隱含層，節(jié)點有 輸入節(jié)點 、 輸出節(jié)點 、 計算單元 。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作過程主要由 工作期 和 學(xué)習(xí)期 兩個階段組成。1、智能控制是一門控制理論課程，研究如何運用人工智能的方法來構(gòu)造控制系統(tǒng)和設(shè)計控制器；與自動控制原理

2、和現(xiàn)代控制原理一起構(gòu)成了自動控制課程體系的理論基礎(chǔ)。2、智能控制系統(tǒng)的主要類型有： 分級遞階控制系統(tǒng)，專家控制系統(tǒng)，學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)，模糊控制系統(tǒng)，神經(jīng)控制系統(tǒng)，遺傳算法控制系統(tǒng)和混合控制系統(tǒng)等等。3、模糊集合的表示法有扎德表示法、序偶表示法和隸屬函數(shù)描述法。4、遺傳算法是以達爾文的自然選擇學(xué)說為基礎(chǔ)發(fā)展起來的。自然選擇學(xué)說包括以下三個方面：遺傳、變異、適者生存。5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制中的應(yīng)用主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)。6、在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，常常根據(jù)處理單元的不同處理功能，將處理單元分成輸入單元、輸出單元和隱層單元三類。7、分級遞階控制系統(tǒng)：主要有三個控制級組成，按智能控制的高低分為

3、 組織級、協(xié)調(diào)級、執(zhí)行級，并且這三級遵循“伴隨智能遞降精度遞增”原則。傳統(tǒng)控制方法包括 經(jīng)典控制 和 現(xiàn)代控制 ，是基于被控對象精確模型的控制方式，缺乏靈活性和應(yīng)變能力，適于解決 線性 、 時不變性 等相對簡單的控制。智能控制的研究對象具備以下的一些特點： 不確定性的模型 、 高度的非線性 、 復(fù)雜的任務(wù)要求 。IC(智能控制)=AC(自動控制)AI(人工智能) OR(運籌學(xué)) AC：描述系統(tǒng)的動力學(xué)特征，是一種動態(tài)反饋。 AI ：是一個用來模擬人思維的知識處理系統(tǒng)，具有記憶、學(xué)習(xí)、信息處理、形式語言、啟發(fā)推理等功能。OR：是一種定量優(yōu)化方法，如線性規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、調(diào)度、管理、優(yōu)化決策和多目標

4、優(yōu)化方法等。智能控制：即設(shè)計一個控制器，使之具有學(xué)習(xí)、抽象、推理、決策等功能，并能根據(jù)環(huán)境信息的變化作出適應(yīng)性，從而實現(xiàn)由人來完成的任務(wù)。智能控制的幾個重要分支為 模糊控制 、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 和 遺傳算法 。智能控制的特點：1，學(xué)習(xí)功能2，適應(yīng)功能3，自組織功能4，優(yōu)化功能智能控制的研究工具：1，符號推理與數(shù)值計算的結(jié)合2，模糊集理論3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論4，遺傳算法5，離散事件與連續(xù)時間系統(tǒng)的結(jié)合。智能控制的應(yīng)用領(lǐng)域，例如 智能機器人控制 、 計算機集成制造系統(tǒng) 、 工業(yè)過程控制 、 航空航天控制 和 交通運輸系統(tǒng) 等。10、專家系統(tǒng)：是一類包含知識和推理的智能計算機程序，其內(nèi)部包含某領(lǐng)域?qū)＜宜?/p>

5、的知識和經(jīng)驗，具有解決專門問題的能力。11、專家系統(tǒng)的構(gòu)成：由知識庫和推理機（知識庫由數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫兩部分構(gòu)成）18、專家控制的特點： 靈活性 、適應(yīng)性 和 魯棒性 。19、模糊控制是以 模糊集理論 、模糊語言變量 和 模糊邏輯推理 為基礎(chǔ)的一種智能控制方法。，它從行為上模仿人的模糊推理和決策過程。20、模糊控制理論具有一些明顯的特點：1，模糊控制不需要被控對象的數(shù)學(xué)模型2，模糊控制是一種反映人類智慧的智能控制方法3，模糊控制易于被人們接受4，構(gòu)造容易5，魯棒性和適應(yīng)性好。22、模糊邏輯中有哪些運算？(列出5種)為什么模糊輸出向量要進行解模糊計算？1相等 2包含 3并運算&

6、#160;4交運算 5補運算  因為所獲得的推理結(jié)果是一個模糊矢量，不能直接用來作為控制量，還必須進行一次轉(zhuǎn)換，求得清晰的控制量輸出，即為解模糊計算。23、Zadeh近似推理方法包含 正向推理 和 逆向推理 兩類。24、模糊控制器的設(shè)計步驟：1，確定模糊控制器的結(jié)構(gòu)2，定義輸入輸出模糊集3，定義隸屬函數(shù)4，建立模糊控制規(guī)則5，建立模糊控制表6，模糊推理7，反模糊化25、模糊控制系統(tǒng)可劃分為 單變量模糊控制 和 多變量模糊控制 。26、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展經(jīng)歷了4個階段：啟蒙期 、 低潮期 、復(fù)興期 和 新連接機制時期 。27、神經(jīng)元由四部分構(gòu)成： 細胞體 、 樹突 、 軸突 、

7、突觸 。28、從生物控制論的觀點來看，神經(jīng)元具有以下功能和特性：興奮與抑制、學(xué)習(xí)與遺忘和結(jié)構(gòu)可塑性。29、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類：1，前向網(wǎng)絡(luò)2，反饋網(wǎng)絡(luò)3，自組織網(wǎng)絡(luò)30、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征：1，能逼近任意非線性函數(shù)2，信息的并行分布式處理與存儲3，可以多輸入，多輸出4，便于用超大規(guī)模集成電路或光學(xué)集成電路系統(tǒng)實現(xiàn)，或用現(xiàn)有的計算機技術(shù)實現(xiàn)5，能進行學(xué)習(xí)，以適應(yīng)幻境的變化。31、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三要素： 神經(jīng)元的特性、 神經(jīng)元之間相互連接的拓撲結(jié)構(gòu) 、 為適應(yīng)幻境而改善性能的學(xué)習(xí)規(guī)則 。32、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究領(lǐng)域：1，機遇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識2，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他算法相結(jié)合4，優(yōu)化算法二、判斷題：（每題

8、1分，共10分） 對反饋網(wǎng)絡(luò)而言，穩(wěn)定點越多，網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想與識別能力越強，因此，穩(wěn)定點的數(shù)據(jù)目越多聯(lián)想功能越好。（錯） 簡單感知器僅能解決一階謂詞邏輯和線性分類問題，不能解決高階謂詞和非線分類問題。（對） BP算法是在無導(dǎo)師作用下，適用于多層神經(jīng)元的一種學(xué)習(xí)，它是建立在相關(guān)規(guī)則的基礎(chǔ)上的。（錯） 在誤差反傳訓(xùn)練算法中，周期性函數(shù)已被證明收斂速度比S型函數(shù)慢。（錯） 基于BP算法的網(wǎng)絡(luò)的誤差曲面有且僅有一個全局最優(yōu)解。（錯） 對于前饋網(wǎng)絡(luò)而言，一旦網(wǎng)絡(luò)的用途確定了，那么隱含層的數(shù)目也就確定了。（錯） 對離散型HOPFIELD網(wǎng)絡(luò)而言，如權(quán)矩陣為對稱陣，而且對角線元素非負，那么網(wǎng)絡(luò)在異步方式下必收斂

9、于下一個穩(wěn)定狀態(tài)。（對） 對連續(xù)HOPFIELD網(wǎng)絡(luò)而言，無論網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是否對稱，都能保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定。（錯） 競爭學(xué)習(xí)的實質(zhì)是一種規(guī)律性檢測器，即是基于刺激集合和哪個特征是重要的先驗概念所構(gòu)造的裝置，發(fā)現(xiàn)有用的部特征。（對） 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)的共同之處在于，都需建立對象的精確的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)輸入采樣數(shù)據(jù)去估計其要求的決策，這是一種有模型的估計。（錯）智能控制與傳統(tǒng)控制的特點。 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。適于解決線性、時不變等相對簡單的控制問題。 智能控制：以上問題用智能的方法同樣可以解決。智能控制是對傳統(tǒng)控制理論

10、的發(fā)展，傳統(tǒng)控制是智能控制的一個組成部分，在這個意義下，兩者可以統(tǒng)一在智能控制的框架下。智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)一般有哪幾部分組成，它們之間存在什么關(guān)系？  答：智能控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)一般由三個部分組成： 人工智能（AI）：是一個知識處理系統(tǒng)，具有記憶、學(xué)習(xí)、信息處理、形式語言、啟發(fā)式推理等功能。 自動控制（AC）：描述系統(tǒng)的動力學(xué)特性，是一種動態(tài)反饋。 運籌學(xué)（OR）：是一種定量優(yōu)化方法，如線性規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、調(diào)度、管理、優(yōu)化決策和多目標優(yōu)化方法等。  智能控制的基本特點 (1)分層遞階的組織結(jié)構(gòu)；(2)多模態(tài)控制&#

11、160;；(3)自學(xué)習(xí)能力 ；(4)自適應(yīng)能力 ； (5)自組織能力 ；(6) 優(yōu)化能力試畫出三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，并闡述BP網(wǎng)絡(luò)算法的進本思想，最后論述對BP網(wǎng)絡(luò)算法的改進。參考答案：學(xué)習(xí)的基本思想是：誤差反傳算法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，使網(wǎng)絡(luò)的實際輸出盡可能接近期望的輸出。 改進1 ：增加動量項：提出的原因：標準BP算法只按t時刻誤差的梯度降方向調(diào)整，而沒有考慮t時刻以前的梯度方向，從而常使訓(xùn)練過程發(fā)生振蕩，收斂緩慢。基本思想：從前一次權(quán)值調(diào)整量中取出一部分迭加到本次權(quán)值調(diào)整量中。其作用是動量項反映了以前積累的調(diào)整經(jīng)驗，對于t時刻的調(diào)整起阻尼作用。當(dāng)

12、誤差曲面出現(xiàn)驟然起伏時，可減小振蕩趨勢，提高訓(xùn)練速度。改進2：自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率：提出的原因：標準BP算法中，學(xué)習(xí)率也稱為步長，確定一個從始至終都合適的最佳學(xué)習(xí)率很難。平坦區(qū)域內(nèi)，太小會使訓(xùn)練次數(shù)增加；在誤差變化劇烈的區(qū)域，太大會因調(diào)整量過大而跨過較窄的“坑凹”處，使訓(xùn)練出現(xiàn)振蕩，反而使迭代次數(shù)增加?；舅枷耄鹤赃m應(yīng)改變學(xué)習(xí)率，使其根據(jù)環(huán)境變化增大或減小。改進3： 引入陡度因子：提出的原因：誤差曲面上存在著平坦區(qū)域。權(quán)值調(diào)整進入平坦區(qū)的原因是神經(jīng)元輸出進入了轉(zhuǎn)移函數(shù)的飽和區(qū)。基本思想：如果在調(diào)整進入平坦區(qū)后，設(shè)法壓縮神經(jīng)元的凈輸入，使其輸出退出轉(zhuǎn)移函數(shù)的不飽和區(qū)，就可以改變誤差函數(shù)的形狀，從而使

13、調(diào)整脫離平坦區(qū)。一、 比較智能控制與傳統(tǒng)控制的區(qū)別。答：傳統(tǒng)控制方法包括經(jīng)典控制和現(xiàn)代控制，是基于被控對象精確模型的控制方式，缺乏靈活性和應(yīng)變能力，適于解決、線性、時不變性等相對簡單的控制。智能控制是控制理論發(fā)展的高級階段，其核心是基于知識進行智能決策，采用靈活機動的決策方式迫使控制朝著期望的目標逼近。它主要用來解決那些傳統(tǒng)控制方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。二、 智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)一般有哪幾部分組成，它們之間存在什么關(guān)系？答：智能控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)一般由三個部分組成：人工智能（AI）：是一個知識處理系統(tǒng)，具有記憶、學(xué)習(xí)、信息處理、形式語言、啟發(fā)式推理等功能。自動控制（AC）：描述系統(tǒng)的動力

14、學(xué)特性，是一種動態(tài)反饋。運籌學(xué)（OR）：是一種定量優(yōu)化方法，如線性規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、調(diào)度、管理、優(yōu)化決策和多目標優(yōu)化方法等。三、 智能控制系統(tǒng)有哪些類型，各自的特點是什么？答：1）、專家控制系統(tǒng)專家系統(tǒng)主要指的是一個智能計算機程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗。它具有啟發(fā)性、透明性、靈活性、符號操作、不一確定性推理等特點。2）、神經(jīng)控制系統(tǒng)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。3）、模糊控制系統(tǒng)在被控制對象的模糊模型的基礎(chǔ)上，運用模糊控制器近似推理手段，實現(xiàn)系統(tǒng)控制的一種方法模糊模型是用模糊語言和規(guī)則描述的一個系統(tǒng)的動態(tài)特性及性能指標。4） 遺傳算

15、法遺傳算法是以達爾文的自然選擇學(xué)說為基礎(chǔ)發(fā)展起來的，模擬自然界遺傳機制和生物進化論而形成的一種并行隨機搜索最優(yōu)化方法。四、 模糊控制器的組成？五、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類、特點、區(qū)別？答：根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為：1） 前向網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)元分層排列，組成輸入層、隱含層、輸出層。每一層的神經(jīng)元只接受前一層神經(jīng)元的輸入。在各神經(jīng)元之間不存在反饋。2） 反饋網(wǎng)絡(luò)：該網(wǎng)絡(luò)是一種反饋動力學(xué)習(xí)系統(tǒng)，需要工作一段時間才能達到穩(wěn)定。3） 自組織網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在接受外界輸入時，網(wǎng)絡(luò)將會分成不同的區(qū)域，不同的區(qū)域具有不同的響應(yīng)特性，即不同的神經(jīng)元以最佳方式相應(yīng)不同性質(zhì)的信號激勵，從而形成一種拓撲意義上的特征圖，該

16、圖實際上是一種非線性映射。六、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制按結(jié)構(gòu)分類，特點？答：1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督控制：不僅可以確?？刂葡到y(tǒng)的穩(wěn)定系和魯棒性，而且可有效的提高系統(tǒng)的精度和自適應(yīng)能力。2） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接逆控制：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接逆控制的可用性在相當(dāng)程度上取決于逆模型的準確精度。由于缺乏反饋，簡單連接的直接逆控制缺乏魯棒性。3） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制：分為神經(jīng)自校正控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)控制兩種。4） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)?？刂疲簝?nèi)?？刂剖且环N基于模型逆的控制方法，其設(shè)計思路是將對象模型與實際對象相并聯(lián)，控制器逼近模型的動態(tài)逆。5） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制：其特征是預(yù)測模型、滾動優(yōu)化和反饋校正。6） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)評判控制：神經(jīng)網(wǎng)

17、絡(luò)自適應(yīng)評判控制通常由自適應(yīng)評判網(wǎng)絡(luò)和控制選擇網(wǎng)絡(luò)兩個網(wǎng)絡(luò)組成。7） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合控制：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合控制可使控制系統(tǒng)同時具有學(xué)習(xí)、推理和決策能力。七、 遺傳算法特點？1）遺傳算法是對參數(shù)的編碼進行操作，而非對參數(shù)本身，這就是使得在優(yōu)化計算過程中可以借鑒生物學(xué)中染色體和基因等概念，模仿自然界中生物的遺傳和進化等機理。2）遺傳算法同時使用多個搜索點的搜索信息。3）遺傳算法直接以目標函數(shù)作為搜索信息4）遺傳算法使用概率搜索技術(shù)5) 遺傳算法在解空間進行高效啟發(fā)式搜索，而非盲目地窮舉或完全隨機搜索6）遺傳算法對于待尋優(yōu)的函數(shù)基本無限制，它既不要求函數(shù)連續(xù)，也不要求函數(shù)可微7）遺傳算法具有并行

18、計算的特點，因而可通過大并行計算來提高計算速度，適合大規(guī)模復(fù)雜問題的優(yōu)化。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征？（P115）答：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下幾個特征：1、能逼近任意非線性函數(shù)；2、信息的并行分布式處理與儲存；3、可以多輸入、多輸出；4、便于用超大規(guī)模的集成電路或光學(xué)集成電路系統(tǒng)實現(xiàn)，或用現(xiàn)有的計算機技術(shù)實現(xiàn)；5、能進行學(xué)習(xí)，以適應(yīng)環(huán)境的變化。8） 專家控制的特點？（P11）答：1、靈活性：根據(jù)系統(tǒng)的工作狀態(tài)及誤差情況，可靈活地選取相應(yīng)的控制律。2、適應(yīng)性：根據(jù)專家知識和經(jīng)驗，調(diào)整控制器的參數(shù)，適應(yīng)對象特性及環(huán)境的變化。3、魯棒性：通過利用專家規(guī)則，系統(tǒng)可以在非線性、大偏差下可靠地工作。模糊控制的優(yōu)點:(1) 使用語言方法, 可不需要過程的精確數(shù)學(xué)模型; (2) 魯棒性強, 適于解決過程控制中的非線性、強耦合時變、滯后等問題; (3) 有較強的容錯能力。具有適應(yīng)受控對象動力學(xué)特征變化、環(huán)境特征變化和動行條件變化的能力; (4) 操作人員易于通過人的自然語言進行人機界面聯(lián)系, 這些模糊條件語句容易加到過程的控制環(huán)節(jié)上。模糊控制的缺點:(1)