智能控制复习题-参考答案
（书本 P 13）
上海第二工业大学《智能控制系统》练习卷
一、填空题
1、机器智能是把信息进行
组织 、并 把它转换成知识 的过程。
2、智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的 时变性 、 非线性 和 不
确定性 。
3、智能控制中的三元论指的是： 人工智能 、 自动控制 和 运筹学 。
4、从 工程控制角度看，智能控制三个基本要素是： 归纳 、 集注 、 组合操
作 。（这道题有点疑问，大家找找资料）
5、生物神经元经抽象化后，得到的人工神经元模型，它有三个基本要素 连接
权值 、 求和函数 和 激发函数 。
6、神 经网络的结构按照神经元连接方式可分成 层状 和 网状 。
7、定义一个语言变量需要定义 4 个方面的内容： 定义变量名称 、 定义变量
的论域 、 定义变量的语言 、 定义每个模糊集合的隶属函数 。
8、? = 0.2 + 0.3 + 0.4 + 0.9，则 A0.2={x1, x2, x3, x4}，A0.4={ x3, x4} ，A0.9={ x4 }
?1
?2
?3 ?4
9、假设论域为 5 个人的体重分别为 110kg 、95kg 、85kg 、78kg 、65kg ，他们 的体重对于“肥胖”的模糊概念的隶属度分别为 0.95、0.88、0.8、0.72、0. 5。 试用：
(1) Zadeh 表示法表示模糊集“肥胖” 答：肥胖=
0. 95 +
0. 88 +
0. 8 +
0. 72 +
0. 5 110
95
85
78
65
(2)序偶表示法表示模糊集“ 肥胖”
答：肥胖={(110,0.95), (95,0.88)(85,0.8)(78,0.72)(65,0.5)} （或 肥胖={0.95, ,0.88,0.8,0.72,0.5}）
10、专家系统的核心部分是： 知识库子系统 、 推理子系统 。
11、在专家系统中，解释器是专家系统与用户间的人-机接口。
12、人工神经网络常见的激发函数或作用函数有：阈值型函数、饱和型函数、和双曲函数（此外还有S 型函数，高斯函数等）。
13、智能控制是一门新兴的交叉学科，它具有非常广泛的应用领域,例如航空航天、军事、工业和服务业。
14、模糊控制的数学基础为模糊数学。
二、简答题
1、一般特征定义，何谓“智能控制”?答：按照一般行为特征定义，智能控制是有知识的“行为舵手”，它把知识和反馈结合起来，形成感知—交互式、以目标导向的控制系统。系统可以进行规划、决策，产生有效的、有目的的行为，在不确定环境中，达到既定的目标。
2、请筒述智能控制与传统控制的特点。答：
3、请简述传统控制理论的局限性有哪些?
答：
4、简述神经网络特征有哪些?
答: (1)非线性映射逼近能力。任意的连续非线性西数映射关系可由多层神经网络以任意精度加以逼近。
(2)自适应性和自组织性。神经元之间的连接具有多样性，各神经元之间的连接强度具有可塑性，网络可以通过学习与训练进行自组织，以适应不同信息处理的要求。
(3)并行处理性。网络的各单元可以司时进行类似的处理过程，整个网络的信息处理方式是大规模并行的，可以大大加快对信息处理的速度。
(4)分布存储和容错性。信息在神经网络内的存储按内容分布于许多神经元中，而且每个神经元存储多种信息的部分内容。网络的每部分对信息的存储具有等势作用，部分的信息丢失仍可以使完整的信息得到恢复，因而使网络具有容错性和联想记忆功能。
(5)便于集成实现和计算模拟。神经网络在结构上是相同神经元的大规模组合，特别适合于用大规模集成电路实现。
5、简述BP 神经网络的基本思想及其优缺点。答：（基本思想自行归纳，注意题目要求）
优点：1) 非线性映射能力2) 自学习和自适应能力
3) 泛化能力4) 容错能力
缺点：1) 局部极小化问题2) BP 神经网络算法的收敛速度慢3) BP 神经网络结构选择不一4) 应用实例与网络规模的矛盾问题5) BP 神经网络预测能力和训练能力的矛盾问题6）BP 神经网络样本依赖性问题。6、在神经网络学习算法中，何谓无导师的学习?有导师学习的含义又是什么?
答：①有导师学习神经网络：为神经网络提供样本数据，对网络进行训练，使网络的输入输出关系逼近样本数据的输入输出关系。
②无导师学习神经网络：不为神经网络提供样本数据，学习过程中网络自动将输入数据的特征提取出来。7、简述基本遗传算法中主要算子有哪些?基本遗传算法的基本原理?答：1）选择运算：使用比例选择算子
2）交叉运算：使用单点交叉算子
3）变异运算：使用基本位变异算子（基本原理请自行总结表述）如：基本原理：遗传算法就是对这串群进行基因操作：复制，交叉和变异，产生出新的一代串群，比父代更适应“环境”，这样不断重复，直至搜索到问题的最优解。
三、画图题1、绘制智能控制系统的组成结构,简述它由哪几部分组成?各自的作用是什么? 答:
智能控制系统一般由五部分组成:广义
对象、感知信息处理、认知部分、规划和
控制部分、常规控制器及执行器。其作用
如下:
?广义对象:通常意义下的控制对象和所处的环境。
?感知信息处理:将传感器得到的原始信息加以
处理，并与内部环境模型产生的期望信息进行比
较，完成信息的获取、辨识、整理及更新的功能。
?认知部分:主要用来接收和存储信息、知识、经验和数据，并对他们进行分 析、推理做出行动的决策，送至规划和控制部分。
?规划和控制部分:是整个系统的核心，它根据给定的任务要 求，反馈信息以及经验知识，进行信息自动搜索、推理决策、动作规划，最终 产生具体的控制作用。
?常规控制器及执行器:作用于控制对象。
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
附近的 e(t)是 “正小”，只有当 e(t)足够远离 2 时，我们才失去
2
e{t)是“正小”的信心；
答：
(b)我们相信 3
附近的 e(t)是“正大”，而对于远离 3
的 e(t)，我们很快失去 e(t)是 “正大”的信心：
答：
(c)随着e(t)从
6向左移动，我们很快失去e(t)是“正小”的信心，而随着e(t)从向
6
右移动，我们较慢失去e(t)是“正小”的信心。
答：
3、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基本结构和
模糊控制器的基本结构：由模糊化接口、规则库、模糊推理及清晰化接口四个部分组成。工作原理：（请自行总结）4、
用结构图描述专家系统的基本结构。答：
非线性函数
2
输入2
f
=1
，? =
，? =
5、绘制人工神经元模型并简述(1)神经元的构成: (2)人工神经元的基本原理。答：人工神经元模型如图
神经元的构成（后面所答内容为人工神经元，如果是生物神经元请自行更改为：树突、细胞体、轴突、细胞膜）：神经元由连接权值、求和单元和激发函数三个基本要素构成。人工神经元的基本原理：（请自行总结）
四、计算题
1、某人工神经元模型为三输入单输出节点，神经元作用函数为非对称Sigmoid
函效(s)=
1
1+??s，阈值=0，权矩阵W=[w1 w2 w3]"=[1/3 1/6 1/9]。
若输入[?1 ?2 ?3]=[1 2 3]，试给出神经元的输出取值？
答：?() = (∑3
??)=[1/3*1+1/6*2+1/9*3]= (1)=
1+
2、设论域U={x1, x2, x3, x4}上有两个模糊集分别为：
? = 0.6 + 0.2 + 0.4 + 0.80.4+0.7+0.3+
0.2
，求：?∩ ?，??，??1
?2
?3
?4
?1
?2
?3 ?4
答：（请参照智控复习要点三、2 自行计算）
3、对于一个系统，当输入为A 时，输出为B，否则输出为C,且有：
? = 0.7 + 0.4 + 0.2，? = 0.4 + 0.6 + 0.3 0.6+0.7+0.3??
?
?1 ?2
?3
?1 ?2 ?3
已知当前输入?′ =
0.2 + 0.1 + 0.4，
求输出D。[提示:先计算 = (? × ?) ∪ (× ?)，
???
再得到D =A'o R]
答：（提示已经给的很清楚了，请参照智控复习要点三、7 自行计算）
4、在遗传算法求解 (?) = 2?2 ? 3? + 5在某一区间的函数最大值问题中，代
表
染色体 x 的一对二进制串为 S 1=00110011，S 2=01001101, 其串为 S 1 所对应的适配度函
′
′
数值是多少?随机整数 k =5,求交叉后得到的两个新串 1， 2？ 答：f(S1)=f(51)=2*51*51-3*51+5=5045
' '
K=5 时进行交叉后 S 1 =00110101，S 2 =01001011
5、设论域 X=Y={1, 2, 3, 4, 5}，X. Y 上的模糊集合
? = 1 +
0.7 +
0 .3 , ? = 1 +
0.6 +
0.4 +
0.2 , ? =
0.4 +
0.7 +
1 1
2
3
1
1
2
3
4
3
4
5
设 A=“小”则 B=“大”，使用 Mamdani 极大极小推理，求 A 1=“较小”时,输出 B 1 的模糊集合？ 答：
答案只做参考，也会有错误。最后这道题再做补充，时间比较紧，先给大家这些，大家抓 紧背诵理解，祝大家顺利，加油！
（from lao four ）
智能控制第八章课后习题答案
1.什么叫产生式系统？它由哪些部分组成？试举例略加说明。 答：如果满足某个条件，那么就应当采取某些行动，满足这种生产式规则的专家系统成为产生式系统。 产生式系统主要由总数据库，产生式规则和推理机构组成。 举例：医疗产生式系统。 2.专家系统有哪些部分构成？各部分的作用如何？专家系统它具体有哪些特点和优点？ 答：知识库：知识库是知识的存储器，用于存储领域专家的经验性知识以及有关的事实、一般常识等。知识库中的知识来源于知识获取机构，同时它又为推理提供求解问题所需的知识。推理机：推理机时专家系统的思维机构，实际上是求解问题的计算机软件系统，综合推理机的运行可以有不同的控制策略。 数据库：它是用于存放推理的初始证据、中间结果以及最终结果等的工作存储器。 解释接口：它把用户输入的信息转换成系统内规范化的表现形式，然后交给相应的模块去处理，把系统输出的信息转换成用户易于理解的外部形式显示给用户，回答提出的问题。 知识获取：知识获取是指通过人工方法或机器学习的方法，将某个领域内的事实性知识和领域专家所特有的经验性知识转化成计算机程序的过程。对知识库的修改和扩充也是在系统的调试和验证中进行，是一件困难的工作。 专家系统的特点：具有专家水平的专门知识，能进行有效的推理，专家系统的透明性和灵活性，具有一定的复杂性与难度。 3.在专家系统中，推理机制，控制策略和搜索方法是如何定义的，它们之间存在什么样的关系？ 答：推理机制是根据一定的原则从已有的事实推出结论的过程，这个原则就是推理的核心。专家系统的自动推理是知识推理。而知识推理是在计算机或者智能机器中，在知识表达的基础上，进行机器思维，求解问题，实现知识推理的智能操作过程。在专家系统中，可以依据专家所具有的知识的特点来选择知识表示的方法，而只是推理技术同知识方法有密切的关系。 控制策略求解问题的策略，是推理的控制策略。而控制策略包括推理方向、推理路线、冲突消解策略等，按推理进行的路线与方向，推理可分正向推理、反向推理、混合推理。 搜索方法：推理机时用于对知识库中的知识进行推理来得到结论的思维机构。 三者关系：推理机制，控制策略（推理机构）和搜索方法三者都属于推理范畴，是一个整体。只是执行顺序不同而已。 4.设计专家控制器时应考虑哪些特点？专家控制系统的一般结构模型为何？ 答：设计控制器的一般原则：多样化的模型描述，在线处理的灵活性，灵活性的控制策略，
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
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？
(完整版)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，
智能控制习题答案
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、记忆和自行调整的能力。 3．比较智能控制与传统控制的特点。 答：智能控制与传统控制的比较：它们有密切的关系，而不是相互排斥。常规控制往往包含在智能控制之中，智能控 制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题，力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更 具有挑战性的复杂控制问题。 1.传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的，而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性，即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动，这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决。 2.传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便，希望制造出能接受印刷体、图形甚至手 写体和口头命令等形式的信息输入装置，能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流，同时还要扩大输出装置的能力， 能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息. 另外，通常的自动装置不能接受、分析和感知各种看得见、听得 着的形象、声音的组合以及外界其它的情况. 为扩大信息通道，就必须给自动装置安上能够以机械方式模拟各种感觉的 精确的送音器，即文字、声音、物体识别装置。 3.传统的自动控制系统对控制任务的要求要么使输出量为定值（调节系统），要么使输出量跟随期望的运动轨迹（跟随 系统），因此具有控制任务单一性的特点，而智能控制系统的控制任务可比较复杂。 4.传统的控制理论对线性问题有较成熟的理论，而对高度非线性的控制对象虽然有一些非线性方法可以利用，但不尽 人意. 而智能控制为解决这类复杂的非线性问题找到了一个出路，成为解决这类问题行之有效的途径。 5.与传统自动控制系统相比，智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知 识的能力。 6.与传统自动控制系统相比，智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环 控制和定性及定量控制结合的多模态控制方式。
智能控制技术复习题课后答案
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。
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。
智能控制课后习题
作业1 1 简述智能控制的概念。 定义一: 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。 定义二:K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。 定义三: 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。 2 智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？ 智能控制由人工智能、自动控制、运筹学组成。 人工智能是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。 自动控制描述系统动力学特性，是一种动态反馈。 运筹学是一种定量优化的方法。如线性优化，网络规划，调度管理，优化决策和多目标优化的方法等等。 3 比较智能控制和传统控制的特点？ 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”可称为“控制论” 3）传统的控制为了控制必须建模，而利用不精确的模型又采用摸个固定控制算法，使整个的控制系统置于模型框架下，缺乏灵活性，缺乏应变性，因此很难胜任对复杂系统的控制智能控制的可信是控制决策，次用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。 4）传统控制适用于解决线性、时不变等相对简单的的控制问题智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制室智能控制的一个组成部分，是智能控制的低级阶段。 4 智能控制有哪些应用领域？试举出一个应用实例。 应用领域：模糊系统、神经网络、专家控制、工业想、系统、电力系统、机器人等其他领域的控制。 应用实例：模糊控制的交流伺服系统 作业2
智能控制系统考试题库
智能控制系统考试题库 考试类型 概念题：3’*5 论述题：6’*4 计算题：10’+11’ 设计题：20’*2 一：概念题： 1.智能控制；模糊控制；专家控制；神经网络定义 2.写出模糊控制器的四个主要组成部分名称 3.递阶智能系统的智能程度分布一般要遵循什么原则？ 4.何谓神经网络的泛化能力？ 5.写出遗传算法的三个基本操作 6.写出自组织神经网络的三个基本过程 7.写出四种专家系统的知识表示方法 8.写出遗传算法中两种编码方法 二：论述题 1.为什么模糊输出向量要进行解模糊计算？ 2.简述隶属度函数建立的一般准则 3.简述BP算法中误差信号反向传播过程 4.简述模糊控制器的各组成部分功能 5.简述遗传算法进化过程中两种“早熟”现象 6.简述三种提高网络泛化能力的措施 7.写出专家系统组成中知识赛，数据库和推理机的功能 8.简述隶属度函数建立的一般准则 9.简述专家系统各组成部分的功能 10.为什么模糊推理得到的结果要进行解模糊处理?写出常见的两种解模糊方法 11.简述适应度函数在遗传算法中的作用 12.递阶智能控制系统的主要结构特点有哪些？ 13.信息特征，获取方式，分层方式有哪些？ 14.详细描述数据融合的流程和方法 15.详细描述递阶智能控制系统的优化算法模型 16.比较模糊集合和普通集合的异同 17.简述模糊控制系统的组成与工作原理 18.试举例说明传统集合中叉积序偶的顺序是不能颠倒的 19.结合自身理解浅谈模糊数学与模糊集合的概念 20.举例说明模糊数学隶属函数的概念 21.简述人工神经网络定义及特征 22.生物神经元由哪几部分组成？每一部分的作用是什么？他有哪些特征？ 23.简述BP算法的神经网络结构及学习算法 24.简述遗传算法的特点及关键问题
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
整理的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 五、简答题 106. 简述递阶智能机器一般层级结构及各级功能 107．简述专家控制器的设计原则 108. 简述仿人控制器的智能属性 109. 简述实现NN监督式控制的步骤 110. 简述真体的特性 111．简述建立专家系统的一般步骤 112．简述学习控制的机理 113. 简述神经控制系统的设计内容 114. 简述人工神经网络的主要学习算法及含义 115. 简述仿人控制在结构和功能上具有的基本特征 5-3、92页116．考虑一个具有阶梯型阈值函数的神经网络，假设： （1）用常数乘所有的权值和阈值。 （2）用常数加所有的权值和阈值。 试说明网络性能是否会变化 117．简述按其作用原理，智能控制系统的分类
118. 简述基于神经网络专家系统的三种模式 119. 简述实现学习控制系统需要的三种能力及其含义 120. 简述仿人控制器设计与实现的一般步骤 六、论述题 121. 试述复合智能控制及采用复合智能控制的缘由 122. 试述模糊控制系统的工作原理 123. 试述遗传算法的特点，并画出简单遗传算法的框图 124. 试述迭代学习控制的任务；迭代控制与最优控制、自适应控制的区别；画出迭代学习控制系统基本结构图。 125. 试述遗传算法的求解步骤 126. 试述基于模式识别的学习控制的原理
答案 一、名词解释 1.智能是一种应用知识对一定环境进行处理的能力或由目标准则衡量的抽象思考能力。 2.自动控制是能按规定程序对机器或装置进行自动操作或控制的过程。 3.应用专家系统的概念和技术，模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统，称为专家 控制系统。 4.学习控制能够在系统进行过程中估计未知信息，并据之进行最优控制，以便逐步改进系统性 能。学习控制是一种控制方法，其实际经验起到控制参数和算法的类似作用。 5.免疫算法是模仿生物免疫学和基因进化机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法，是对 生物免疫过程的一种数学仿真，是免疫计算的一种最重要形势。 6. 信息是知识的交流或对知识的感受，是对知识内涵的一种测量。所描述事件的信息量越大该 事件的不确定性越小。 7. 用于驱动智能机器以实现其目标而无需操作人员干预的系统称为智能控制系统。 8. 专家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方法来处理该领域问题，以人类专家的水平完成特别困难的某一专业领域的任务。 9. 如果一个学习系统利用所学得的信息来控制某个具有位置特征的过程，则称该系统为学习控 制系统。 10. 人工免疫系统是由免疫学理论和观察到的免疫功能、原理和模型启发而产生的适应性系统。 11. 信息论是研究信息，信息特性测量，信息处理以及人机通信过程效率的数学理论。 12. 用来记录系统推理过程中用到的控制信息、中间假设和中间结果的数据库。 13. 模糊逻辑控制中，在推理得到的模糊集合中取一个相对最能代表这个模糊集合的单值的过程。
智能控制复习题-参考答案
（书本 P 13） 上海第二工业大学《智能控制系统》练习卷 一、填空题 1、机器智能是把信息进行 组织 、并 把它转换成知识 的过程。 2、智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的 时变性 、 非线性 和 不 确定性 。 3、智能控制中的三元论指的是： 人工智能 、 自动控制 和 运筹学 。 4、从 工程控制角度看，智能控制三个基本要素是： 归纳 、 集注 、 组合 操 作 。（这道题有点疑问，大家找找资料） 5、生物神经元经抽象化后，得到的人工神经元模型，它有三个基本要素 连接 权值 、 求和函数 和 激发函数 。 6、神 经网络的结构按照神经元连接方式可分成 层状 和 网状 。 7、定义一个语言变量需要定义 4 个方面的内容： 定义变量名称 、 定义变量 的论域 、 定义变量的语言 、 定义每个模糊集合的隶属函数 。 8、? = 0.2 + 0.3 + 0.4 + 0.9，则 A0.2={x1, x2, x3, x4}，A0.4={ x3, x4} ，A0.9={ x4 } ?1 ?2 ?3 ?4 9、假设论域为 5 个人的体重分别为 110kg 、95kg 、85kg 、78kg 、65kg ，他们 的体重对于“肥胖”的模糊概念的隶属度分别为 0.95、0.88、0.8、0.72、0. 5。 试用： (1) Zadeh 表示法表示模糊集“肥胖” 答：肥胖= 0. 95 + 0. 88 + 0. 8 + 0. 72 + 0. 5 110 95 85 78 65 (2)序偶表示法表示模糊集“ 肥胖” 答：肥胖={(110,0.95), (95,0.88)(85,0.8)(78,0.72)(65,0.5)}
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
机器人复习题及参考答案
课程考试复习题及参考答案 机器人学导论 一、名词解释题： 1.自由度： 2.机器人工作载荷： 3.柔性手： 4.制动器失效抱闸： 5.机器人运动学： 6.机器人动力学： 7.虚功原理： 驱动： 9.电机无自转： 10.直流伺服电机的调节特性： 11.直流伺服电机的调速精度： 控制： 13.压电元件： 14.图像锐化： 15.隶属函数： 网络： 17.脱机编程： ： 二、简答题： 1.机器人学主要包含哪些研究内容？ 2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些？ 3.拉格朗日运动方程式的一般表示形式与各变量含义？ 4.机器人控制系统的基本单元有哪些？ 5.直流电机的额定值有哪些？ 6.常见的机器人外部传感器有哪些？ 7.简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。 8.机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成？ 9.为什么要做图像的预处理？机器视觉常用的预处理步骤有哪些？ 10.请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。 11.从描述操作命令的角度看，机器人编程语言可分为哪几类？ 12.仿人机器人的关键技术有哪些？ 三、论述题： 1.试论述机器人技术的发展趋势。 2.试论述精度、重复精度与分辨率之间的关系。 3.试论述轮式行走机构和足式行走机构的特点和各自适用的场合。 4.试论述机器人静力学、动力学、运动学的关系。 5.机器人单关节伺服控制中，位置反馈增益和速度反馈增益是如何确定的？ 6.试论述工业机器人的应用准则。 四、计算题：（需写出计算步骤，无计算步骤不能得分）： 1.已知点u的坐标为[7,3,2]T，对点u依次进行如下的变换：（1）绕z轴旋转90°得到点v；（2）绕 y轴旋转90°得到点w；（3）沿x轴平移4个单位，再沿y轴平移-3个单位，最后沿z轴平移7个单位得到点t。求u, v, w, t各点的齐次坐标。