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1、1. 试说明智能控制的的根本特点是什么？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符号推理及数值计算的结合；2离散事件及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及经历。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
2、根底上，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那么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、简述专家控制及专家系统存在的区别。专家控制引入了专家系统的思想，但及专家系统存在区别： 1专家系统能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进展独立的、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应信息，即要求在线工作方式。6、试说明智能控制的三元构造，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构
3、造，即把人工智能、自动控制和运筹学交接如下表示：2分一运筹学 一智能控制( ); 一人工智能( ); 一自动控制( );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，无法获得准确的数学模型。(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展一些比拟苛刻的线性化假设，而这些假设往往及实际系统不符合。(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、社会经济管
4、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,能够比拟有效的解决上述问题,具有较大的优越性。( 1分)9、智能控制及传统控制的主要区别如何？传统控制：经典反应控制和现代理论控制。它们的主要特征是基于准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开展，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局部，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框
5、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.简述将模糊控制规那么离线转化为查询表形式的模糊控制器的设计步骤。(1)确定模糊控制器的构造; (2)定义输入、输出模糊集； (3) 定义输入、输出隶属函数； (4)建立模糊控制规那么； (5)建立模糊控制表； (6)模糊推理； (7)反模糊化。模糊控制的开展方向有：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局部组成？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、比拟模糊集合及普通集合的异同。比拟模糊集合及普通集合的异同。一样点：
6、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，允许在符合及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、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适宜的响应论域的量程,然后,准确的输入数据被变换
7、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)控制规那么库组成。数据库为语言控制规那么的论域离散化和隶属函数提供必要的定义。语言控制规那么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。以模糊概念为根底,模糊控制信息可通过模糊蕴涵和模糊逻辑的推理规那么来获取,并可实现拟人决策过程。根据模糊输入和模糊控制规那么,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,并产生一个准确的或非模糊的控制作用。此准确控制作用必须进展逆定标(输出定标),这一作用是在对受控过程
8、进展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的表达式。1设、分别是论域、上的模糊集合， 那么模糊条件语句“ 所决定的二元模糊关系为：2设、和分别是论域、和上的模糊集合， 那么模糊条件语句“ 所决定的二元模糊关系为：3 设、和分别是论域、和上的模糊集合， 那么模糊条件语句“ 所决定的二元模糊关系为：18人工神经网络有哪些主要的构造特征？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构造图。和神经生理学类似,人工神经网络的的根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,如下图：神经元模型该神经元单元由多个输入1, 2, .,
9、 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)为输入信号数目,为神经元输出为时间()为输出变换函数,有时叫做激发或鼓励函数,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根本属性是什么？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，假设在输出层未能得
10、到期望输出值，那么逐层递归的计算实际输出及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)神经网络的构造并画出构造图。前向(多层)神经网络具有递阶分层构造,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,如下图。前向(多层)神经网络具有形式，如：多层感知器、网络、网络等。前向(多层)神经网络23.简述专家系统及专家控制的区别。专家控制引入了专家系统的思想，但及专家系统存在区别：1专家系统能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进展独立的、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
11、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应信息，即要求在线工作方式。24试比拟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，而隶属函数那么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构造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构造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
12、成对生产过程或被控对象进展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. 简述专家系统的根本构成。 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： 建立知识库； 控制知识的获取； 选择适宜的推理方法。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： 优化型专家控制器 ； 适应型专家控制器 ； 协调型专家控制器 ； 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
13、视学习，这种学习模式采用的是纠错规那么。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展比拟，当网络的输出及期望输出不符时，根据过失的方向和大小按一定的规那么调整权值，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视学习，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构造和学习规那么，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展自动分类。31简述间接型专家控制器的概念及其分类。间接型
14、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展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： 优化型专家控制器(1分)； 适应型专家控制器(1分)； 协调型专家控制器(1分)； 组织型专家控制器(1分)。36简述神经网络的开展历程。神经网络的开展历程经过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，物理学家提出了神经网络模型，该模型通过引
15、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()。在1986年，在和等提出了一种著名的多层神经网络模型，即网络。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及存储；( 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能进展学习，以适应环境的变化。( 1分)38简述根本算法的优缺点。网络的优点为： 1只要有足够多的隐层和隐层，网络
