智能控制系统考精彩试题库.doc

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1、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

2、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

3、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

4、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

5、智能计算机程序，其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，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？(列出5种)为什么模糊输出向量

6、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和逆向推理两类。24、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和多变量模糊控制。26、神经网络的发展经历了4个阶段：启蒙期、低潮期、复兴期和新连接机制时期。27、神经元由四部分构成：细胞

7、体、树突、轴突、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：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2，反馈网络3，自组织网络30、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、神经元之间相互连接的拓扑结构、为适应幻境而改善性能的学习规则。32、神经网络的研究领域：1，机遇神经网络的系统辨识2，神经网络控制器3，神经

8、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