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1、智能控制理论与技术第一章智能控制的研究对象：不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务 要求。不确定性包含的含义：模型未知或知之甚少、模型的结构和参数可能 在很大范围内变化。智能控制系统是实现某种控制任务的一种智能系统。所谓智能系统是 指具备一定智能行为的系统。具体地说，若对于一个问题的激励输入， 能够产生合适的求解问题响应，这样的系统便称为智能系统。智能控制系统的主要功能特点：学习功能、适应功能、组织功能。目前智能控制主要包括模糊控制、神经网络控制、分层递阶智能控制、专家控制、学习控制。智能控制是人工智能、运筹学和自动控制三者的交叉。第二章模糊性与随机性区别：模糊性主要是人为的主观理解上的不确
2、定性，而随机性则主要反映的是客观上的自然的不确定性。模糊集合的表示方法。模糊集合术语：台集合、正则模糊集合、单点模糊集合。模糊集合基本运算：交并补直积。模糊关系的定义及表示，模糊关系的合成（最大-最小常用）。每个模糊语言相当于一个模糊集合，通常在模糊语言前面加上极、 非、相当、略、比较、稍微的修饰词，其结果改变了模糊语言的含义，相应的隶属度函数也要改变。模糊蕴含关系（模糊蕴含最小运算、模糊蕴含积运算）模糊蕴含句子连接词（and、also）模糊推理的性质当论域为连续时推理计算方法（图形）。Mamdani与T-S模糊模型的区别模糊控制器的结构两种模糊化方法（主要）：单点模糊集合、三角形模糊集合知识
3、库通常由数据库和模糊控制规则库两部分组成建立模糊规则的方法：基于专家的经验和控制工程知识、基于操作人员的实际控制过程、基于过程的模糊模型、基于学习。模糊量清晰化的两种计算方法：最大隶属度法、加权平均法。第三章人工神经元模型表示。单层感知器网络学习算法BP网络利用一阶梯度法计算各层反向误差。BP网络的优缺点离散hopfield异步工作方式、同步工作方式判断是不是网络的稳定点或吸引子海明距离的定义Hopfield网络的连接权设计第四章专家系统是一种基于知识的系统，它主要面临的是各种非结构化问题， 尤其能处理定性的、启发式或不确定的知识信息，经过各种推理过程 达到系统的任务目标。专家系统的基本组成：
4、知识库和推理机。知识库包含判断性知识、控制知识、数据。推理机运行的不同形式：正向推理、反向推理、双向推理。知识表示的常用形式：产生式规则、框架、语义网络、过程。专家控制是指专家系统的设计规范和运行机制与传统控制理论和技术相结合而成的实时控制系统设计、实现方法。专家控制与专家系统区别第五章学习控制的作用是为了解决主要由于对象的非线性和系统建模不良 造成的不确定性问题，即努力降低这种缺乏必要的先验知识给系统控 制带来的困难。由于对未知信息的估计逐步改善而导致控制性能的逐步改善，这就是 学习控制。学习控制的分类：基于模式识别的学习控制、基于迭代和重复的学习 控制，联结主义学习控制。第六章分层递阶智能控制的结构第七章遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法。遗传算法的基本操作。
