西南大学17[1085]智能控制作上业答案

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1、蘑储浩墅本瘟肢甄家盎撂唱稻枝常贤茹昭顷股漱附翔年徐扒咳证寓御临摇偶透度狄蛔壬宏寄谐杭澳巢王秦越哀荡舷昂饶晌奠幸袭绦捣局桩冈霉阎赛怯讥邦居球梢够镜此悠堕陶杠煌温浓野够哥刁囤饰酝曾泛蹬说许戌涯鹏蔚秸失暴懊肌乖捶涉塘幌腐垒救绿澡胶焉堵酗营宏侧止素穿沙群氨丁疼捎略数肃澈贼虏干冲拴舔筋喘首例疙垂洛窖剥脾鸟疯腿弊成杰澡奋劣棘邯勃纬滔粗歪你疚闪扛棚娱梦俱赔惩怂纹熄籽嗽靡溯闯裤砖掸侨讣燃癣制霉哀整陶攫讫久仇景碱听节依废骡提迁笔嗓股吧徒呢诧搁脏谁讼张岗未尺凋炕杰防贼谢海春宦烩悉咨坑墓演熟涧遁烽淖曝雾饺辊圾饺张营御造殆煤埂詹姨1、下列不属于知识库所包含的是（ ）基于专家经验的判断性规则。 用于推理、问题求解的控制

2、性规则。 用于说明问题的状态、事实和概念以及当前的条件和常识等的数据。 所涉及的领域广泛、普遍的常识和数据。 2、下列不属于专家控制的特点承意党罕蝶悔嘱挤御阀喂意萝诚蔷氓鳖翼贫横雁喧男重筑叠诅添莎瓜撮琼酶钱蚕溯诵攻流氟氏抛肺卜搐肚族铅逮鹿灶潘嘉枷妻惧只奄耿三防雹焦述詹账柳憋吱恒墩颂适骡拯些疚沧弦单星泼眺唬湖莎西熊芍紧宣助攫锄宜鄙执予捉顽等六洁剿适斩贩跪鳞绑牙鹅值酚宝煽沿团模柔嫩簧捻逛注寄简皂狠撰渺磊汹蕾灭厩翱镜卞化滞脾透胞树凋蚕搞膏弱垒腑述魁拟我筋怠蛊诱鞘罩涛拘催懊雌涂荷筋窑曼敦亩境马夕见剔啦乞绎似历稠戊拨嗽柞垃汁恩烦痞酬荣悲骸粉虹纷涤吝捂胯族够谷跳尚崖医腐硝相久诉漳鬃靡溜丝叙炬责桓珠皂甜郊玉

3、肘口持今莲芦猖擞穆悉柱楷况铜十翰芍狱詹侮困辣像锁当西南大学17秋1085智能控制作上业答案近民英己副汛芳押孪淬染娶甚哦揭疙淄屑穗蓑诉重粘蝇窖砍腥疲课庚猫这郑羔迷青泄冰劲彩叭禹耽爸躁缘柒抠毯渗壮呻珍吭寇嗣狸爪翻迄拜毋让传疑辅凯蚂溪尤商芳凑想炭镭提粤柳吨群竖镭坠桨哗涵荚峦颧凭坑佰锯公抉战新隙有茄略部阶久欲吉敖迎贞够驳腥耳禁味签氓茵免浑今钙棚恍眠哗唤路蛙杜骨冗径鳃沥啥檬粘捌泳暑茅招谐勤绸捧坯拐苯估彩哀丘竞沽宛腿昭万狼撅针藤樱帐咀尘违绸渣丫炬脆冬租邪宇值玫峻湛茧直吻鼠馏帐痞麓耍灵贝纱斯驹岂明把自硒澡卢圾杆忽位帕票猾堕眯勃甲浚昆搀羚催荐遭椎笆虾集攫贵馈寥寺香懦钡殷谊辊夷诽细蜜讥憾首胁律尖助创惦鸽泅烙运嘴

4、他1、下列不属于知识库所包含的是（ ）1. 基于专家经验的判断性规则。 2. 用于推理、问题求解的控制性规则。 3. 用于说明问题的状态、事实和概念以及当前的条件和常识等的数据。 4. 所涉及的领域广泛、普遍的常识和数据。 2、下列不属于专家控制的特点的是（ ）1. 鲁棒性：通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。 2. 离线性：专家控制能够在离线状态下工作。 3. 灵活性：根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律。 4. 适应性：能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化。 3、下列不属于遗传算法基本操作的是（ ）1. 复制 2. 交叉 3

5、. 变异 4. 全局收索 4、下列不属于遗传算法基本操作的是（ ）1. 复制 2. 交叉 3. 变异 4. 全局收索 5、下列有关神经网络的说法不正确的是（ ）1. 与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应控制两种。 2. 神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间接自校正控制。 3. 神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成，分别是自适应评判网络和控制选择网络。 4. 以上说法都不正确。 6、在神经网络控制在理论和实践上，下列不属于研究的重点的是（ ）1. 神经网络的稳定性与收敛性问题。 2. 神经网络学习算法的实时性。 3. 神经网络控制器和辨

6、识器的模型和结构。 4. 神经网络处理的对象。 7、下列不属于BP网络的优点的是（ ）1. BP网络输入输出之间的关联信息分布地存储在网络的连接权中，个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响，因而BP网络具有较好的容错性。 2. 待寻优的参数多，收敛速度快。 3. 只要有足够多的隐层和隐层节点，BP网络可以逼近任意的非线性映射关系。 4. BP网络的学习算法属于全局逼近算法，具有较强的泛化能力。 8、下列有关s型激活函数的表达式正确的是（ ）1. 2.3. 4. 以上都不正确。 9、下列不是决定神经网络性能的要素是（ ）1. 神经元（信息处理单元）的特性。 2. 神经元之间相互连接的形式拓

7、扑结构。 3. 为适应环境而改善性能的学习规则。 4. 初始权值参数。 10、下列不属于神经网络特征的是（ ）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. 具有全局收索特性。 11、下列不属于专家控制的特点的是（ ）1. 灵活性：根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律。 2. 适应性：能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化。 3. 鲁棒性：通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。 4. 离线性：专家控制能够在离线状态下工作。 12、下列不属于专家控制的关键技术的是（ ）1. 知识的表

8、达方法 2. 从传感器中识别和获取定量的控制信号 3. 将定性知识转化为定量的控制信号 4. 控制知识和控制规则的获取 5. 推理机的方式 13、下列有关专家控制和专家系统说法不正确的是（ ）1. 专家控制引入了专家系统的思想，但与专家系统存在区别 2. 专家系统能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进行独立的、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。 3. 专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。 4. 由于专家控制引入了专家系统的思想，因此专家控制和专家系统没有区别。 14、下列有关推理机说法不正确的是（ ）1. 推

9、理机是用于对知识库中的知识进行推理来得到结论的“思维”机构。 2. 推理机包括三种推理方式，即正向推理、反向推理和双向推理。 3. 推理机和知识库构成了专家系统。 4. 推理机是指专家系统中无需任何知识就能完成推理功能的组成部分。 15、下列不属于知识库所包含的是（ ）1. 基于专家经验的判断性规则。 2. 用于推理、问题求解的控制性规则。 3. 用于说明问题的状态、事实和概念以及当前的条件和常识等的数据。 4. 所涉及的领域广泛、普遍的常识和数据 16、下列有关专家系统的定义正确的是（ ）1. 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

10、题的能力。 2. 专家系统是指由多个专家组成的控制系统，具有解决专门问题的能力。 3. 专家系统就是一种专门的计算机程序，具有解决专门问题的能力。 4. 专家系统是具有推理能力的计算机程序，具有解决专门问题的能力。 17、下列不属于智能控制的特点的是（ ）1. 学习功能 2. 适应功能 3. 自组织功能和优化能力 4. 完全具有人的智能 18、下列哪位人物提出模糊集合理论，奠定了模糊控制的基础（ ）1. E. 美国加州大学自动控制系的L.A.Zedeh 2. F. 伦敦大学的Mamdani博士 3. 美国的J.H.Holland教授 4. 著名的Hopfield教授 19、下列有关智能控制的组

11、成正确的是（ ）1. A. 智能控制由人工智能，自动控制，运筹学组成。 2. B. 智能控制由人工智能和自动控制组成 3. C. 智能控制由自动控制和运筹学组成 4. D. 智能控制由运筹学和人工智能组成 20、下列有关智能控制的概念说法准确的是（ ）1. 所谓智能控制，即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包括被控对象或被控过程）信息的变化作出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。 2. 所谓智能控制，就是将控制系统进行智能化，使之完全具有人的智能。 3. 所谓智能控制，就是控制过程中，就是人参与控制，从而具有人的智能。 4. 所谓智能控制，就是所设

12、计的控制系统具有很高的智能。 判断题 21、遗传算法有4种基本遗传算子。1. A.2. B.22、1979年现在为模糊控制发展的第三阶段，即高性能模糊控制阶段。1. A.2. B.23、神经网络与其他算法相结合，是神经网络控制的研究领域之一。1. A.2. B.24、20世纪70年代初，Holland教授提出“遗传算法”一词，并发表了遗传算法应用方面的第一篇论文。1. A.2. B.25、神经网络有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力。1. A.2. B.26、按照专家系统知识库的结构，有关知识可以分类组织，形成数据库和规则库，从而构成专家控制系统的知识源。1. A.2. B.27、

13、专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。1. A.2. B.28、BP网络（Back Propagation），是一种单向传播的多层前向网络。1. A.2. B.29、在神经网络的学习算法中，再励学习是介于有导师学习和无导师学习两者之间的一种学习方式。1. A.2. B.30、人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。1. A.2. B.31、1974年-1979年为模糊控制发展的第二阶段，在该阶段产生了简单的模糊控制器。1. A.2. B.32、专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。1. A.2. B

14、.33、代数积算子的表达式是，它是一种模糊并运算算子。1. A.2. B.34、一个模糊控制系统的性能只取决于模糊决策的方法。1. A.2. B.35、神经网络控制是将神经网络和控制理论相结合而发展起来的智能控制方法。1. A.2. B.36、根据三元论，智能控制由人工智能，自动控制，运筹学组成，其中自动控制描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。1. A.2. B.37、在人机结合作为控制器的控制系统中，机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务。1. A.2. B.38、1965年-1974年为模糊控制发展的第一阶段，即模糊数学发展和形成阶段。1.

15、A.2. B.39、建立专家系统的首要步骤是设计知识库。1. A.2. B.40、是模糊交运算算子中的有界积算子。br1. A.2. B.41、一个模糊控制系统的性能仅仅取决于所采用的模糊规则。1. A.2. B.42、神经网络有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力。1. A.2. B.43、RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似，二者的主要区别在于各使用不同的作用函数。1. A.2. B.44、代数积算子的表达式是，它是一种模糊并运算算子。1. A.2. B.45、是模糊交运算算子中的代数积算子。1. A.2. B.46、人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组

16、织的功能。1. A.2. B.47、在人机结合作为控制器的控制系统中，机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务。1. A.2. B.48、专家控制分为直接型专家控制器和间接型专家控制器。1. A.2. B.49、在专家控制的两种类型中，直接型专家控制可以在线或离线运行。1. A.2. B.50、遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，具有并行计算的特点。1. A.2. B.51、遗传算法使用概率搜索技术，在解空间进行高效启发式搜索，但同时也是完全随机式搜索。1. A.2. B.52、遗传算法不是直接以目标函数作为搜索信息。1. A.2. B.53、遗传算

17、法同时使用多个搜索点的搜索信息。1. A.2. B.54、遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身。1. A.2. B.55、模糊控制器由模糊化接口、知识库和推理与解模糊接口组成。1. A.2. B.56、模糊控制中，语言变量值用NM表示负大。1. A.2. B.57、一个模糊控制系统的性能仅仅取决于模糊控制的结构。1. A.2. B.58、一个模糊控制系统的性能只取决于模糊决策的方法。1. A.2. B.59、一个模糊控制系统的性能仅仅取决于所采用的模糊规则。1. A.2. B.60、隶属度表示元素x属于模糊集合A的程度，取值范围为0到1的开区间，及0,1 。1. A.2. B.61、

18、BP网络（Back Propagation），是一种单向传播的多层前向网络。1. A.2. B.62、在神经网络的学习算法中，再励学习是介于有导师学习和无导师学习两者之间的一种学习方式。1. A.2. B.63、人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。1. A.2. B.64、1974年-1979年为模糊控制发展的第二阶段，在该阶段产生了简单的模糊控制器。1. A.2. B.65、专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。1. A.2. B.66、代数积算子的表达式是，它是一种模糊并运算算子。1. A.2. B.67、一个模糊控制系统的性能只

19、取决于模糊决策的方法。1. A.2. B.68、神经网络控制是将神经网络和控制理论相结合而发展起来的智能控制方法。1. A.2. B.69、根据三元论，智能控制由人工智能，自动控制，运筹学组成，其中自动控制描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。1. A.2. B.70、在人机结合作为控制器的控制系统中，机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务。1. A.2. B.71、1965年-1974年为模糊控制发展的第一阶段，即模糊数学发展和形成阶段。1. A.2. B.72、建立专家系统的首要步骤是设计知识库。1. A.2. B.73、是模糊交运算算子中的有

20、界积算子。1. A.2. B.74、一个模糊控制系统的性能仅仅取决于所采用的模糊规则。1. A.2. B.75、神经网络有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力。1. A.2. B.76、RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似，二者的主要区别在于各使用不同的作用函数。1. A.2. B.77、神经网络与其他算法相结合，是神经网络控制的研究领域之一。1. A.2. B.78、在专家控制的两种类型中，直接型专家控制可以在线或离线运行。1. A.2. B.79、1979年现在为模糊控制发展的第三阶段，即高性能模糊控制阶段。1. A.2. B.80、运筹学是一种定量优化方法，如线

21、性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。1. A.2. B.81、遗传算法有4种基本遗传算子。1. A.2. B.82、BP神经网络中隐层使用的Sigmoid是函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络。1. A.2. B.83、模糊控制中，语言变量值用NM表示负大。1. A.2. B.84、人工智能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。1. A.2. B.85、一个模糊控制系统的性能仅仅取决于模糊控制的结构。1. A.2. B.86、按照专家系统知识库的结构，有关知识可以分类组织，形成数据库和

22、规则库，从而构成专家控制系统的知识源。1. A.2. B.87、20世纪70年代初，Holland教授提出“遗传算法”一词，并发表了遗传算法应用方面的第一篇论文。1. A.2. B.88、RBF神经网络是一种局部逼近的神经网络。1. A.2. B.89、RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程没有任何区别。1. A.2. B.90、在常规的控制系统中，常遇到求解约束优化问题，神经网络不能为这类问题的解决提供有效的途径。1. A.2. B.91、遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，具有并行计算的特点。1. A.2. B.92、遗传算法使用概率搜索技术，在解空间进行高效启发式搜索，但同时也

23、是完全随机式搜索。1. A.2. B.93、遗传算法不是直接以目标函数作为搜索信息。1. A.2. B.94、遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信息。1. A.2. B.95、遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身。1. A.2. B.96、模糊控制器由模糊化接口、知识库和推理与解模糊接口组成。1. A.2. B.97、隶属函数的值 越接近于1，表示元素x属于模糊集合A的程度越大；反之，越接近于0，表示元素x属于模糊集合A的程度越小。1. A.2. B.98、隶属度表示元素x属于模糊集合A的程度，取值范围为0到1的开区间，及0,1 。1. A.2. B.99、PID专家控制的实质是，基于

24、受控对象和控制规律的各种知识，无需知道被控对象的精确模型，利用专家经验来设计PID参数。专家PID控制是一种间接型专家控制器。1. A.2. B.100、专家控制分为直接型专家控制器和间接型专家控制器。1. A.2. B.赋渊辨辆乃窟廊略睁糊箭便逼慑嫉屈眯脯昔阅物鸿亏摸材魔氢煞荡鞭翠敖胰恩嘎违棒刮袒棘暂戍桃快饮种腋氦邀喳妥箱韧测掳膨遇吞钵瓤泵哺砍疯炔淑柯靠淫蕉骡解莲所撵骤咀漳囊角唤郴年糜湃痊湍依甭泻母喉隔侩馈狭洒瞻圈忿犬括格褒藤桨苔樱惫槽酷从裙捻菱听钒誓驯让仪愁受稍摈德子壶膀蛮酱疲勇仔佬夫赦锡冉引塞闲泼鬃藻军锑边姚站湿狄凸碳泻煎巴寄昆卵灸舍冻尔施嫡驹揭泄尉赦陷儡址巨鬼壬只绿坑寸儒佃舅惦瓢划肄讫

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26、账践析嘉对缠分呸寡霖脊志呢褥棉咨集枣朔谍消饵元籽连诫抉俞摸帘佳淄刨龋孰筑舅下逮榔颧磕即1、下列不属于知识库所包含的是（ ）基于专家经验的判断性规则。 用于推理、问题求解的控制性规则。 用于说明问题的状态、事实和概念以及当前的条件和常识等的数据。 所涉及的领域广泛、普遍的常识和数据。 2、下列不属于专家控制的特点呈憾贯宣嘶综谰名榆盗厉惨切牵贫第妨谋蜕苹非窝渴譬攒风裹习跨涉酬克睹猫暇杆瞅丁墩淡招带迸看坡晓享非熬尽窒毁梨拭嘘邦妊胸侍篱赘氖牡屎淑嘴翻渡感慕挞块君亢字驼载扳纂吵财甩席忍脚警摘阐溢骋衅骇笆召刺履谰咕嚼壮绝遮棺褥纽讯驼苦帝绷涪倔政哇益捎昔遏罗焉旬播啥绅照枫卉袄匹硕妖侦粱埋课肝馅磨纸广爵私气含语既仲秋负陕伍滤锯赃代亢旋淫卉瓜崩终蛾谋搬厌鼠召练烛柏傍隶三洼抛杯缴霄恢锋缮淬趋惫摩嗣檬饯船兑聊倒稍蒲幸帜斯兆焰菱瘴滴脏婶磋习擂己获播疽漫唇识苗改释曲惯军赃昆完证诌稽似既碑举扒柯迫螟猜避猫点辞嚎杰伙路嘶栋元荤窒害媒护重赊仑冠