智能控制复习题参考答案

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1、上海第二工业大学智能控制系统练习卷一、填空题1、机器智能是把信息进行 分析 、 组织 、并 把它转换成知识 的过程。2、智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的 时变性 、 非线性 和 不 确定性 。3、智能控制中的三元论指的是： 人工智能 、 自动控制 和 运筹学 。4、从 工程控制角度看，智能控制三个基本要素是： 归纳 、 集注 、 组合操 作 。（这道题有点疑问，大家找找资料）5、生物神经元经抽象化后，得到的人工神经元模型，它有三个基本要素 连接 权值 、 求和函数 和 激发函数 。6、神 经网络的结构按照神经元连接方式可分成 层状 和 网状 。7、定义一个语言变量需要定义 4 个方面

2、的内容： 定义变量名称 、 定义变量 的论域 、 定义变量的语言 、 定义每个模糊集合的隶属函数 。8、 = 0.2 + 0.3 + 0.4 + 0.9，则 A0.2=x1, x2, x3, x4，A0.4= x3, x4 ，A0.9= x4 1 2349、假设论域为 5 个人的体重分别为 110kg、95kg、85kg、78kg、65kg，他们的体重对于“肥胖”的模糊概念的隶属度分别为 0.95、0.88、0.8、0.72、0. 5。 试用：(1) Zadeh 表示法表示模糊集“肥胖”（书本 P13）答：肥胖=0. 95 + 0. 88 + 0. 8 + 0. 72 + 0. 5110958

3、57865(2)序偶表示法表示模糊集“ 肥胖”答：肥胖=(110,0.95), (95,0.88)(85,0.8)(78,0.72)(65,0.5)（或 肥胖=0.95, ,0.88,0.8,0.72,0.5）10、专家系统的核心部分是： 知识库子系统 、 推理子系统 。11、在专家系统中， 解释器 是专家系统与用户间的人-机接口。12、人工神经网络常见的激发函数或作用函数有： 阈值型函数 、 饱和型函 数 、和 双曲函数 （此外还有 S 型函数，高斯函数等）。13、智能控制是一门新兴的交叉学科，它具有非常广泛的应用领域,例如 航空 航天 、 军事 、 工业 和 服务业 。14、模糊控制的数学

4、基础为 模糊数学 。二、简答题1、一般特征定义，何谓“智能控制”? 答：按照一般行为特征定义，智能控制是有知识的“行为舵手”，它把知识和反 馈结合起来，形成感知交互式、以目标导向的控制系统。系统可以进行规 划、决策，产生有效的、有目的的行为，在不确定环境中，达到既定的目标。 2、请筒述智能控制与传统控制的特点。答： 3、请简述传统控制理论的局限性有哪些?答：4、简述神经网络特征有哪些?答: (1)非线性映射逼近能力。任意的连续非线性西数映射关系可由多层神经网络 以任意精度加以逼近。(2)自适应性和自组织性。神经元之间的连接具有多样性，各神经元之间的 连接强度具有可塑性，网络可以通过学习与训练进

5、行自组织，以适应不同信息 处理的要求。(3)并行处理性。网络的各单元可以司时进行类似的处理过程，整个网络的 信息处理方式是大规模并行的，可以大大加快对信息处理的速度。(4)分布存储和容错性。信息在神经网络内的存储按内容分布于许多神经元 中，而且每个神经元存储多种信息的部分内容。网络的每部分对信息的存储具 有等势作用，部分的信息丢失仍可以使完整的信息得到恢复，因而使网络具有 容错性和联想记忆功能。(5)便于集成实现和计算模拟。神经网络在结构上是相同神经元的大规模组 合，特别适合于用大规模集成电路实现。5、简述 BP 神经网络的基本思想及其优缺点。 答：（基本思想自行归纳，注意题目要求）优点：1)

6、 非线性映射能力2) 自学习和自适应能力3) 泛化能力4) 容错能力缺点：1) 局部极小化问题2) BP 神经网络算法的收敛速度慢3) BP 神经网络 结构选择不一4) 应用实例与网络规模的矛盾问题5) BP 神经网络预测能力 和训练能力的矛盾问题6）BP 神经网络样本依赖性问题。 6、在神经网络学习算法中，何谓无导师的学习?有导师学习的含义又是什么?答：有导师学习神经网络：为神经网络提供样本数据，对网络进行训练，使网络的输入输出关系逼近样本数据的输入输出关系。无导师学习神经网络：不为神经网络提供样本数据，学习过程中网络自 动将输入数据的特征提取出来。 7、简述基本遗传算法中主要算子有哪些?基

7、本遗传算法的基本原理? 答：1）选择运算：使用比例选择算子2）交叉运算：使用单点交叉算子3）变异运算：使用基本位变异算子（基本原理请自行总结表述）如： 基本原理：遗传算法就是对这串群进行基因操作：复制，交叉和变异，产 生出新的一代串群，比父代更适应 “环境” ，这样不断重复，直至搜索到问题的最优解。三、画图题 1、绘制智能控制系统的组成结构,简述它由哪几部分组成?各自的作用是什么? 答:智能控制系统一般由五部分组成:广义对象、感知信息处理、认知部分、规划和 控制部分、常规控制器及执行器。其作用 如下:广义对象:通常意义下的控制对象 和所处的环境。感知信息处理:将传感器得到的原 始信息加以处理，

8、并与内部环境模型 产生的期望信息进行比较，完成信息 的获取、辨识、整理及更新的功能。认知部分:主要用来接收和存储信息、知识、经验和数据，并对他们进行分析、推理做出行动的决策，送至规划和控制部分。规划和控制部分:是整个系统的核心，它根据给定的任务要 求，反馈信息以及经验知识，进行信息自动搜索、推理决策、动作规划，最终 产生具体的控制作用。常规控制器及执行器:作用于控制对象。2、分别画出以下应用场合下适当的隶属函数：(a)我们绝对相信附近的 e(t)是 “正小”，只有当 e(t)足够远离2时，我们才失去2et)是“正小”的信心；答：(b)我们相信3附近的 e(t)是“正大”，而对于远离3的 e(t

9、)，我们很快失去 e(t)是“正大”的信心：答：(c)随着 e(t)从6向左移动，我们很快失去 e(t)是“正小”的信心，而随着 e(t)从 向6右移动，我们较慢失去 e(t)是“ 正小”的信心。答：3、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基本结构和规则库模 糊 化 接 口清 晰 化 接 口模糊推理控制对象工作原理。模糊控制器答：输入输出模糊控制器的基本结构：由模糊化接口、规则库、模糊推理及清晰化接口四个部分组成。工作原理：（请自行总结） 4、用结构图描述专家系统的基本结构。 答：5、绘制人工神经元模型并简述(1)神经元的构成: (2)人工神经元的基本原理。答：人工神经元模

10、型如图非线性函数权值 2求和输入 2输出神经元的构成（后面所答内容为人工神经元，如果是生物神经元请自行更改为：树突、细胞体、轴突、细胞膜）：神经元由连接权值、求和单元和激发函数 三个基本要素构成。人工神经元的基本原理：（请自行总结）四、计算题1、某人工神经元模型为三输入单输出节点，神经元作用函数为非对称 Sigmoidf函效 (s)=11+s，阈值=0，权矩阵 W=w1 w2 w3=1/3 1/6 1/9。若输入1 2 3=1 2 3， 试给出神经元的输出取值？=1答：() = (3 )=1/3*1+1/6*2+1/9*3= (1)= 1+2、设论域 U=x1, x2, x3, x4上有两个模

11、糊集分别为：， = = 0.6 + 0.2 + 0.4 + 0.8 0 .4 + 0 .7 + 0 .3 + 0 .2 ，求： ，1 23 41 234答：（请参照智控复习要点三、2 自行计算）3、对于一个系统，当输入为 A 时，输出为 B，否则输出为 C,且有：， = = 0.7 + 0.4 + 0.2， = 0.4 + 0.6 + 0.3 0 .6 + 0 .7 + 0 .3 12 3123已知当前输入 = 0.2 + 0.1 + 0.4，求输出 D。 提示:先计算 = ( ) ( )，再得到 D =AoR答：（提示已经给的很清楚了，请参照智控复习要点三、7 自行计算）4、在遗传算法求解(

12、) = 22 3 + 5在某一区间的函数最大值问题中，代表染色体 x 的一对二进制串为 S1=00110011，S2=01001101, 其串为 S1 所对应的适配度函数值是多少?随机整数 k=5,求交叉后得到的两个新串1，2？答：f(S1)=f(51)=2*51*51-3*51+5=5045K=5 时进行交叉后 S 1 =00110101，S 2 =01001011 5、设论域 X=Y=1, 2, 3, 4, 5，X. Y 上的模糊集合 = 1 + 0.7 + 0 .3 , = 1 + 0.6 + 0.4 + 0.2 , = 0.4 + 0.7 + 1 12311234345设 A=“小”则 B=“大”，使用 Mamdani 极大极小推理，求 A1=“较小”时,输出 B1 的模糊集合？答：答案只做参考，也会有错误。最后这道题再做补充，时间比较紧，先给大家这些，大家抓 紧背诵理解，祝大家顺利，加油！（from lao four）