智能控制题目及解答

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1、.1.神经网络的模型分类，分别画出网络图，简述其特点。1）前向网络：神经网元分层排列，组成输入层，隐含层和输出层。每一层的神经元只能接收前一层神经元的输入。输入模式经过各层的顺次变换后，得到输出层数输出。个神经元之间不存在反馈。感知器和误差反向传播算法中使用的网络都属于这种模型。1）.2）2）反馈网络：这种网路结构指的是只有输出层到输入层存在反馈，即每一个输入节点都有可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈。这种模式可用来存储某种模式序列，也可以动态时间序列系统的神经网络建模。3）相互结合型网络：属于网状结构，这种神经网

2、络模型在任意两个神经元之间都可能存在连接。信号要在神经元之间反复往返传递，网络处在一种不断改变的状态之中。从某个初态开始，经过若干次变化，才能达到某种平衡状态，根据网络结构和神经元的特性，还有可能进入周期震荡或混沌状态。4）混合型网络：是层次型网络和网状结构网络的一种结合。通过层内神经元的相互结合，可以实现同一层内的神经元的横向抑制或兴奋机制，这样可以限制每层内能同时动作的神经元数，或者把每层内的神经元分成若干组，让每组作为一个整体来动作。2.神经网络学习算法有几种，分别画出网络图，简述其特点。1）有导师学习：所谓有导师学习

3、就是在训练过程中，始终存在一个期望的网络输出。期望输出和实际输出之间的距离作为误差度量并用于调整权值。1.2）无导师学习：网络不存在一个期望的输出值，因而没有直接的误差信息，因此，为实现对网络训练，需建立一个间接的评价函数，一对网络的某种行为趋向作出评价。3、简述神经网络泛化能力。答：人工神经网络容许某些变化，如当输入矢量带有噪声时，即与样本输出矢量存在差异时，其神经网络的输出同样能够准确地呈现出应有的输出。这种能力就成为泛化能力。4、单层BP网络与多层神经网络学习算法的区别。1）单层神经网络的Delta学习算法是通过对目标

4、函数的极小来实现的，其中E的极小是通过有序地对每一个样本数据的输出误差Ep的极小化来得到。Delta规则的学习算法就是对所定义的目标函数值求梯度得到。2）多层前向传播网络的权系数训练算法是利用著名的误差反向传播学习算法。根据这一算法，训练网络权阵的更新是通过反向传播网路的期望输出（样本输出）与世纪输出的误差来实现的。3、分别叙述模糊控制器四个模块设计内容，并写出设计步骤。答：四个模块为：模糊化过程、知识库（含数据库和规则库）、推理决策逻辑、精确化计算。（PPT上是：模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口）设计步骤：1定义输

5、入输出变量2定义所有变量的模糊化条件3设计控制规则库4设计模糊推理结构5选择精确化策略方法PPT上设计步骤是：（1）确定模糊控制器的输入变量和输出变量；（2）确定输入，输出的论域和Ke、Kec、Ku的值；（3）确定各变量的语言取值及其隶属函数；（4）总结专家控制规则及其蕴涵的模糊关系；（5）选择推理算法；（6）确定清晰化的方法；（7）总结模糊查询表。1．什么是智能、智能系统、智能控制？答：智能：能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动

6、的能力，即像人类那样工作和思维。智能系统：是指具有一定智能行为的系统，对于一定的输入，它能产生合适的问题求解相应。智能控制：智能控制是控制理论、计算机科学、心理学、生物学和运筹学等多方面综合而成的交叉学科，它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理和自适应的能力。是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能和遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。4把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集，其根据和内涵是什么?答：人工只能（AI）是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有

7、学习、记忆、信息处理、形式语言、启发推理等功能；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；信息论（IT）信息论是运用概率论与树立统计的方法研究信息、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。word资料.早期产生的的二元结构被发现是很大程度上局限于符号主义的人工智能，无助于智能控制的有效的、成功的应用，所以后来又引入了运筹学。考虑到信息论对知识和智能的解释作用、控制论和系统论与信息之间的密切关系、信息论

8、对智能控制的作用等方面的因素之后，蔡自兴教授创新性的提出了四元结构，即在三原结构的基础上增加了信息论作为智能控制的一个重要组成部分。智能控制作为一门交叉的学科，所用到的知识都包含这几门学科的内容，所以说可以把智能控制看成是这几门的交集。5智能控制有哪些应用领域？试举出一个应用实例，并说明其