智能控制考试题库（2020年整理）.pdf

《智能控制考试题库（2020年整理）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智能控制考试题库（2020年整理）.pdf（11页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、 1 填空题（每空填空题（每空 1 1 分，共分，共 2020 分）分） 控制论的三要素是： 信息信息 、 反馈反馈 和 控制控制 。 传统控制是 经典控制经典控制 和 现代控制理论现代控制理论 的统称。 智能控制系统的核心是去控制 复杂性复杂性 和 不确定性不确定性。 神经元 （即神经细胞） 是由 细胞体细胞体 、 树突树突 、 轴突轴突 和 突触突触 四部分构成。 按网络结构分，人工神经元细胞可分为 层状结构层状结构 和 网状结构网状结构 按照学习方式 分可分为： 有教师学习有教师学习 和 无教师学习无教师学习 。 前馈型网络可分为可见层和隐含层， 节点有 输入节点输入节点 、 输出节点输

2、出节点 、 计计 算单元算单元 。 神经网络工作过程主要由 工作期工作期 和 学习期学习期 两个阶段组成。 1 1、智能控制是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能人工智能的方法来构造控制系统和 设计控制器；与自动控制原理自动控制原理和现代控制原理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： 分级递阶控制系统分级递阶控制系统，专家控制系统专家控制系统，学习控制系学习控制系 统统，模糊控制系统模糊控制系统，神经控制系统神经控制系统，遗传算法控制系统遗传算法控制系统和混合控制系统混合控制系统等等等。 3、模糊集合的表示法有扎德表示法扎德表示法、序偶表示法序偶

3、表示法和隶属函数描述法隶属函数描述法。 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：遗传遗传、变异变异、适者生存适者生存。 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神经网络辨识技术和神经网络控制技术神经网络控制技术。 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输入单 元元、输出单元输出单元和隐层单元隐层单元三类。 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 组织级组织级、 协调级协调级、执行级执行级，并且这三级遵循“伴随智能递降精度递增伴随智能递降精度递增”原则。 2 传统控制方法包括

4、经典控制经典控制 和 现代控制现代控制 ，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 线性线性 、 时不变性时不变性 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： 不确定性的模型不确定性的模型 、 高度的非线性高度的非线性 、 复杂的任务要求复杂的任务要求 。 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

5、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 模糊控制模糊控制 、 神经网络控制神经网络控制 和 遗传算法遗传算法 。 智能控制的特点：1，学习功能学习功能 2，适应功能适应功能 3，自组织功能自组织功能 4，优化功能优化功能 智能控制的研究工具：1，符号推理与数值计算的结合符号推理与数值计算的结合 2，模糊集理论模糊集理论 3，神经网络神经网络 理论理论 4，遗传算法遗传算法 5，离散事件与连续时间系统的结合。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

6、控制智能机器人控制 、 计算机集成制造系统计算机集成制造系统 、 工业过程工业过程 控制控制 、 航空航天控制航空航天控制 和 交通运输系统交通运输系统 等。 10、专家系统：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：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： 灵活性灵活性 、适应性适应性 和 鲁棒性鲁棒性 。 19、模糊控制是以 模糊集理论模糊集理论 、模糊语言变量模糊语言变量 和 模糊逻辑推理模糊逻辑推理 为基础的一种智 3 能控制方法。 ，它从行

7、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：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， 模糊控制是一种反映人类智慧的智能控制方法 3，模糊控制易于被人们接受 4，构造 容易 5，鲁棒性和适应性好。 22、模糊逻辑中有哪些运算？模糊逻辑中有哪些运算？(列出 5 种)为什么模糊输出向量要进行解模糊计算？ 1相等 2 包含 3 并运算 4交运算 5 补运算 因为所获得的推理结果是一 个模糊矢量，不能直接用来作为控制量，还必须进行一次转换，求得清晰的控 制量输出，即为解模糊计算。 23、Zadeh 近似推理方法包含 正向推理正向推理 和

8、 逆向推理逆向推理 两类。 24、模糊控制器的设计步骤：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 25、模糊控制系统可划分为 单变量模糊控制单变量模糊控制 和 多变量模糊控制多变量模糊控制 。 26、神经网络的发展经历了 4 个阶段：启蒙期启蒙期 、 低潮期低潮期 、复兴期复兴期 和 新连接机制新连接机制 时期时期 。 27、神经元由四部分构成： 细胞体细胞体 、 树突树突 、 轴突轴突 、 突触突触 。 28、从生物控制论的观点来看，神经元具有以下功能和特性：神经元具有以下

9、功能和特性：兴奋与抑制、学习与 遗忘和结构可塑性。 29、神经网络的分类：1，前向网络前向网络 2，反馈网络反馈网络 3，自组织网络自组织网络 30、神经网络特征：神经网络特征：1，能逼近任意非线性函数 2，信息的并行分布式处理与存储 3， 可以多输入，多输出 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 5，能进行学习，以适应幻境的变化。 31、神经网络三要素： 神经元的特性神经元的特性、 神经元之间相互连接的拓扑结构神经元之间相互连接的拓扑结构 、 为为 适应幻境而改善性能的学习规则适应幻境而改善性能的学习规则 。 4 32、神经网络的研究领域：神经网络的研

10、究领域：1，机遇神经网络的系统辨识 2，神经网络控制器 3，神 经网络与其他算法相结合 4，优化算法 二、判断题： （每题 1 分，共 10 分） 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。 （错错） 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。 （对对） 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。 （错错） 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。 （错错） 基于 BP 算法的网络的误差曲面有且仅有一个全局最优解。 （错错） 对于前馈

11、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。 （错错） 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。 （对对） 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） 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。 （对对） 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。 （错错） 智能控制与传统控制的特点智能控制与传统控制的

12、特点。 传统控制：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。 5 智能控制：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，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。 智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？ 答：智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成： 人工智能（AI） ：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启 发式推理等功能。 自动控制

13、（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。 智能控制的基本特点智能控制的基本特点 (1)分层递阶的组织结构；(2)多模态控制 ；(3)自学习能力 ；(4)自适应能 力 ； (5)自组织能力 ；(6) 优化能力 试画出三层试画出三层 BPBP 网络结构图，并阐述网络结构图，并阐述 BPBP 网络算法的进本思想，最后论述对网络算法的进本思想，最后论述对 BPBP 网络算网络算 法的改进。法的改进。 参考答案： 学习的基本思想是：误差反传算法调整网络的权值，使网络的实际输出尽可能接近 期望

14、的输出。 改进改进 1 1 ：增加动量项：增加动量项： 提出的原因：标准 BP 算法只按 t 时刻误差的梯度降方向调整，而没有考虑 t 时刻 以前的梯度方向，从而常使训练过程发生振荡，收敛缓慢。 6 基本思想：从前一次权值调整量中取出一部分迭加到本次权值调整量中。其作用 是动量项反映了以前积累的调整经验，对于 t 时刻的调整起阻尼作用。当误差曲 面出现骤然起伏时，可减小振荡趋势，提高训练速度。 改进改进 2 2：自适应调节学习率：自适应调节学习率： 提出的原因：标准 BP 算法中，学习率也称为步长，确定一个从始至终都合适的 最佳学习率很难。平坦区域内，太小会使训练次数增加；在误差变化剧烈的区

15、域，太大会因调整量过大而跨过较窄的“坑凹”处，使训练出现振荡，反而使 迭代次数增加。 基本思想：自适应改变学习率，使其根据环境变化增大或减小。 改进改进 3 3： 引入陡度因子：引入陡度因子： 提出的原因：误差曲面上存在着平坦区域。权值调整进入平坦区的原因是神经元 输出进入了转移函数的饱和区。 基本思想：如果在调整进入平坦区后，设法压缩神经元的净输入，使其输出退出 转移函数的不饱和区，就可以改变误差函数的形状，从而使调整脱离平坦区。 一、一、 比较智能控制与传统控制的区别。比较智能控制与传统控制的区别。 答： 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

16、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 是控制理论发展的高级阶段，其核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决 策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。它主要用来解决那些传统控制方法难以解决 的复杂系统的控制问题。 二、二、 智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？ 答：智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成： 人工智能（AI） ：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、 7 启发式推理等功能。 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。