智能控制技术复习题课后答案

一、填空题1．智能控制是一门新兴的学科，它具有非常广泛的应用领域，例如、、和。1、交叉学科在机器人控制中的应用在过程控制中的应用飞行器控制2．传统控制包括和。2、经典反馈控制现代理论控制3．一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是、、和。3、学习功能适应功能自组织功能优化能力4．智能控制中的三元论指的是：、和。4、运筹学，人工智能，自动控制5．近年来，进化论、、和等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力，并由此产生了各种智能控制方法。5、神经网络模糊数学专家系统6．智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的、和。6、时变性非线性不确定性7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控制系统8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求9．智能控制系统的主要类型有、、、、和。9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1)；(2)。10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。12．建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计，它们分别是、和。知识库的设计推理机的设计人机接口的设计13．专家系统的核心组成部分为和。知识库、推理机14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、和。判断性规则控制性规则数据15．专家系统的推理机可采用的3种推理方式为推理、和推理。15、正向推理、反向推理和双向推理16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为和。16、直接型专家控制器、间接型专家控制器17．普通集合可用函数表示,模糊集合可用函数表示。特征、隶属18．某省两所重点中学在(x1~x5)五年高考中，考生“正常发挥”的隶属函数分别为0.85、0.93、0.89、0.91、0.96和0.92、0.96、0.87、0.93、0.94。则在研究该省重点中学高考考生水平发挥的状况时，论域应为X，若分别用A、B表示两个学校考试“正常发挥”的状况，则用序偶表示法分别表示为A，B；“未正常发挥”模糊子集（用行向量表示）分别为和；而该省两所重点中学每年高考考生“正常发挥”的模糊子集应该是（用Zadeh法表示）。12345,,,,Xxxxxx，12345(,0.85),(,0.93),(,0.89),(,0.91),(,0.96)Axxxxx12345(,0.92),(,0.96),(,0.87),(,0.93),(,0.94)Bxxxxx[0.15,0.07,0.11,0.09,0.04]A，[0.08,0.04,0.13,0.07,0.06]B123450.850.930.870.910.94xxxxx19.确定隶属函数的方法大致有、和。19、模糊统计法主观经验法神经网络法20．在模糊控制中应用较多的隶属函数有6种，它们分别为高斯型隶属函数、、、、和。20、广义钟形隶属函数S形隶属函数梯形隶属函数三角形隶属函数Z形隶属函数21．在天气、学问、晴朗、表演和渊博中可作为语言变量值的有和。21、晴朗、渊博23．模糊控制是以、、和为基础的一种智能控制方法。模糊集理论，模糊语言变量，模糊逻辑推理24．模糊控制的数学基础为。24、模糊集合25．模糊控制中，常用的语言变量值用PM,PS,NM,NO等表示,其中PM代表,NO代表。25、正中、负零26.在模糊控制中，模糊推理的结果是量。26、模糊27.在模糊控制中，解模糊的结果是量。确定量28.基本模糊控制器的组成包括知识库以及、和。模糊化接口、推理机、解模糊接口29.在模糊控制中，实时信号需要才能作为模糊规则的输入，从而完成模糊推理。29、模糊化30．模糊控制是建立在基础之上的，它的发展可分为三个阶段，分别为、、和。30、人工经验模糊数学发展和形成阶段产生了简单的模糊控制器高性能模糊控制阶段31．模糊集合逻辑运算的模糊算子为、和。31、交运算算子并运算算子平衡算子32．在温度、成绩、暖和、口才和很好中可作为语言变量值的有和32.暖和、很好33．在水位、压力、暖和、表演、中年人和比较好中可作为语言变量值的有、和。33、暖和、中年人和比较好34．在水位、寒冷、温度、表演和偏高中可作为语言变量值的有和。34.寒冷、偏高35.模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的总结成一系列以“”形式表示的控制规则。35、控制策略“IF条件THEN作用”36．神经网络的发展历程经历了4个阶段，分别为、、和。36、启蒙期、低潮期、复兴期、新连接机制期37．神经元由4部分构成，它们分别为、、和突触。37、细胞体、树突、轴突38．根据神经网络的连接方式，神经网络的３种形式为：、和。38、前向网络反馈网络自组织网络39．神经网络的3个要素为：、和。39、神经元的特性拓扑结构学习规则41.目前神经网络的学习算法有多种，按有无导师分类，可分为、和。41、有导师学习无导师学习再励学习42.神经网络的研究主要分为3个方面的内容，即、和。42.神经元模型、神经网络结构、神经网络学习算法43.神经网络的学习过程主要由正向传播和反向传播两个阶段组成。44．神经网络控制是将和相结合而发展起来的智能控制方法。神经网络，控制理论45.遗传算法的主要用途是。45、寻优（优化计算）46．常用的遗传算法的染色体编码方法有二种，它们分别为实数编码和。46、二进制编码47.遗传算法的3种基本遗传算子、和。47、比例选择算子单点交叉算子变异算子48．遗传算法中，适配度大的个体有被复制到下一代。更多机会49.遗传算法中常用的3种遗传算子（基本操作）为、、和。49、复制、交叉和变异第一章1、什么是智能控制？试比较智能控制和经典控制、现代控制的异同。答：（1）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。（2）不同点：经典控制理论以反馈理论为基础，是一种单回路线性控制理论。主要研究单输入-单输出、线性定常系统的分析和设计。在现代控制理论中，对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的，基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多，智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的.常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题.2、智能控制系统具有哪些特点？答：（1）能对复杂系统进行有效全面的全局控制，并有较强的容错能力（2）具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程；（3）能对获取的信息进行实时处理并给出控制决策；（4）具有自学习、自适应、自组织的能力。3、智能控制主要研究那些内容？各自的特点是？答：主要集中在专家控制技术、模糊控制技术、神经网络控制技术和遗传算法等。（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与经验。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基础上，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则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。（4）遗传算法（2分）遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法,是基于进化论在计算机上模拟生命进化论机制而发展起来的一门学科.遗传算法可用于模糊控制规则的优化及神经网络参数及权值的学习,在智能控制领域有广泛的应用。4、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）符号推理与数值计算的结合；（2）离散事件与连续时间系统得结合；（3）模糊集理论；（4）神经网络理论；（5）优化理论第二章1、何谓专家系统?它有哪些基本特征？答：所谓专家系统就是利用存储在计算机内的某一特定领域内人类专家的知识，来解决过去需要人类专家才能解决的现实问题的计算机系统。专家系统的基本特征•(1)具有专家水平的专门知识；–专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次，即数据级、知识库级和控制级。•(2)专家系统使用符号推理；•(3)专家系统能够解决问题领域内的各种问题；•(4)复杂度与难度，专家系统拥有很专门的领域知识；•(5)具有解释功能，专家系统具有解释机制；•(6)具有获取知识的能力；•(7)知识与推理机构相互独立。专家系统一般把推理机构与知识分开，使其独立，使系统具有良好的可扩充性和维护性。2、简述专家系统设计的基本结构。答：基本知识描述---系统体系结构---工具选择----知识表示方法----推理方式----对话模型.P204、什么是专家控制系统？专家控制系统分为哪几类？答：专家控制是指将人工智能领域的专家系统理论和技术与控制理论方法和技术相结合，仿效专家智能，实现对较为复杂问题的控制。基于专家控制原理所设计的系统称为专家控制系统(ECS)。分类：1).一般控制理论知识和经验知识相结合2).模糊逻辑与专家控制相结合3).神经网络与专家控制相结合5、专家控制系统的任务是什么？答：专家控制系统的任务是：(1).能提供一个熟练工或专家对受控对象操作所能达到的性能指标；(2).监督对象和控制器的运行情况；(3).检测系统元件可能发生的故障或失误；(4).对特殊情况，要选择合适的控制算法以适应系统参数的变化。6、比较专家系统和专家控制系统的区别和联系。答：专家控制系统是将人工智能领域的专家系统理论和技术与控制理论方法和技术相结合，仿效专家智能，实现对较为复杂问题的控制。专家系统是一种基于知识的、智能的计算机程序。区别：专家控制系统必须把控制系统看作是一个基于知识的系统，而作为系统核心部件的控制器则要体现和知识推理的机制和结构。与专家系统相似，整个控制问题领域的知识库和一个体现知识决策的推理机构构成了专家控制系统的主体。7、什么是知识？知识具有哪些特征？答：1).知识的基本概念知识反映了客观世界中事物某一方面的属性以及事物之间的相互联系，不同事物或相同事物之间的不同关系形成了不同的知识。这里涉及到三个不同层次的概念：数据、信息和知识。数据是客观世界中搜集的原始素材，它是信息的载体和表示。人们根据一定的目的按照一定的形式对数据进行加工与处理，就形成了有关的信息。信息是数据在特定场合下的具体含义，或者说信息是数据的语义。知识是将有关的信息进一步关联在一起，形成了更高层次含义的一种信息结构，信息与关联是构成知识的两个基本要素。2).知识的特性相对正确性；不确定性；可表示性；关联性。8、简述知识获取的概念和分类方法。答：4).知识获取的概念知识获取就是把用于求解专门领域问题的知识从拥有这些知识的知识源中抽取出来，并转换为一特定的计算机表示。知识源包括专家、教科书、数据库及人本身的经验。计算机表示有状态空间表示法、谓词逻辑表示法、与//或图表示法、语义网络表示、产生式表示法、框架表示法等。5).知识获取的分类(1)按照基于知识的系统本身在知识获取中的作用来分类，知识获取方法可分为主动型知识获取和被动型知识获取两类。(2)按基于知识的系统获取知识的工作方式分类，可分为非自动型知识获取和自动型知识获取两种。(3)按知识获取的策略分类，可分为会谈式、案例分析式、机械照搬式、教学式、演绎式、归纳式、类比式、猜想验证式、反馈修正式、联想式和条件反射式等。9、什么是知识表示？知识表示方式有哪些?答：知识表示就是知识的符号化和形式化的过程，方式：状态空间表达法、谓词逻辑表示法、与\或图表达法、语义网络表示法、产生式表示法、框架式表示法、脚本表示法、特征表表示法、过程表示法1