智能控制题目及解答

1、 由图可知；控制唇由两邦分绘成朴别打常規鬥D控制泗5经副备且中，常规PID岂接対禰碉象赴1亍胡閱h井且其3卿勢数人巴G畑为在绑醜方式神经禺郑卡鵬丢统丽迂行植态，调节FID控制罢的总臥舸此层補径元时金出对应于刃“茹區的三*可调養對“学可車去如下：旨先離油逻瞬的蜡期即斬f骗入节点錚礪含层节点魏打舵出皆雇頂漲系越ewm出和巧并选舞习速率和tr性票塾，會上f采祥得rMn曲人计算为M时剌谓羞4感厂一肆呑神盪碍的输瓜输岀，茸愉it遐端曲卩为p控制器的三个控制莹密咚，肚剧幷计算PFD控制器锚岀进行神经就学习.在绒诣啕瞰系甌夹现PID扌翎翅的自适应调整j令k导朽湖亍上述爭昭摩暗国输A输靖牡输认尾输A.ul0O

2、氐闖空kh出比向，叮kh皿k)i軀轨Jtj=y怦血)，IfttBXj-fXj-I1+綸出层琢i入壬二二1匕-T淪出丰船囲数则F=W：E團数则H=_厂匸=第八章专家控制_作业作业内容什么叫产生式系统？它由哪些部分组成？试举例略加说明。专家系统有哪些部分构成？各部分的作用如何？专家系统它具有哪些特点与优点？在专家系统中，推理机制，控制策略和搜索方法是如何定义的，它们之间存在什么样的关系？设计专家控制器时应考虑哪些特点？专家控制系统的一般结构模型为何？专家控制系统的特点是什么？它和一般的专家系统相同和区别在哪里？直接专家控制系统和间接专家控制系统各自有什么特点，从保证系统的稳定性来看哪种方法更困难些

3、？试比较专家控制系统和模糊控制系统在工作原理、推理机制、知识和规则表示方法的异同。1什么叫产生式系统？它由哪些部分组成？试举例略加说明。答：如果满足某个条件，那么就应当采取某些行动，满足这种产生式规则的专家系统成为产生式系统。产生式系统主要是由总数据库、产生式规则和推理机构组成。举例：医疗产生时系统2专家系统有哪些部分构成？各部分的作用如何？专家系统它具有哪些特点与优点？答：专家系统组成：知识库：知识库是知识的存储器，用于存储领域专家的经验性知识以及有关的事实、一般常识等。知识库中的知识来源于知识获取机构，同时它又为推理机提供求解问题所需的知识。推理机：推理机是专家系统的“思维”机构，实际上是

4、求解问题的计算机软件系统。综合推理机的运行可以有不同的控制策略。数据库(全局数据库)：又称为“黑板”或“数据库”。它是用于存放推理的初始证据、中间结果以及最终结果等的工作存储器(WorkingMemory)。解释接口：又称人-机界面，它把用户输人的信息转换成系统内规范化的表示形式，然后交给相应模块去处理，把系统输出的信息转换成用户易于理解的外部表示形式显示给用户，回答用户提出的“为什么？”“结论是如何得出的？”等问题。知识获取：知识获取是指通过人工方法或机器学习的方法，将某个领域内的事实性知识和领域专家所特有的经验性知识转化为计算机程序的过程。对知识库的修改和扩充也是在系统的调试和验证中进行的

5、，是一件很困难的工作。知识获取被认为是专家系统中的一个“瓶颈”问题。专家系统特点：具有专家水平的专门知识能进行有效的推理专家系统的透明性和灵活性具有一定的复杂性与难度3在专家系统中，推理机制，控制策略和搜索方法是如何定义的，它们之间存在什么样的关系？答：推理机制是据一定的原则从已有的事实推出结论的过程，这个原则就是推理的核心。专家系统的自动推理是知识推理。而知识推理是在计算机或智能机器中，在知识表达的基础上，进行机器思维，求解问题，实现知识推理的智能操作过程。在专家系统中，可以依据专家所具有的知识的特点来选择知识表示的方法，而只是推理技术同知识方法有密切关系。控制策略求解问题的策略，即推理的控

6、制策略。而控制策略包括推理方向、推理路线、冲突消解策略、理的效果与效率等，按推理进行的路线与方向，推理可分正向推理、反向推理、混合推理。搜索方法：推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。空理机制，控制策略（推理机构）和搜索方法三者都属于推理范畴，是一个整体。只是执行顺序不同而已。4设计专家控制器时应考虑哪些特点？专家控制系统的一般结构模型为何?答：专家控制器的设计原则：（1）多样化的模型描述。（2）在线处理的灵巧性。（3）灵活性的控制策略。（4）决策机构的递阶性。（5）推理与决策的实时性。专家控制系统的一般结构模型：5专家控制系统的特点是什么？它和一般的专家系统相同和区别

7、在哪里？答：专家控制系统具有全面的专家系统结构、完善的知识处理功能和实时控制的可靠性能。这种系统采用黑板等结构，知识库庞大，推理机复杂。它包括有知识获取子系统和学习子系统，人-机接口要求较高。专家式控制器，多为工业专家控制器，是专家控制系统的简化形式，针对具体的控制对象或过程，着重于启发式控制知识的开发，具有实时算法和逻辑功能。设计较小的知识库、简单的推理机制，可以省去复杂的人-机接口。由于其结构较为简单，又能满足工业过程控制的要求。专家控制与一般的专家系统的区别：（1）通常的专家系统只完成专门领域问题的咨询功能，它的推理结果一般用于辅助用户的决策；而专家控制则要求能对控制动作进行独立的、自动

8、的决策，它的功能一定要具有连续的可靠性和较强的抗扰性。（2）通常的专家系统一般处于离线工作方式，而专家控制则要求在线地获取动态反馈信息,因而是一种动态系统，它应具有使用的灵活性和实时性，即能联机完成控制。6直接专家控制系统和间接专家控制系统各自有什么特点，从保证系统的稳定性来看哪种方法更困难些？答：当基于知识的控制器直接影响被控对象时，叫做直接专家控制。直接专家控制系统中，专家系统直接起控制器的作用。专家控制器在控制系统中所处位置与常规控制器完全相同，所不同的是其内部组成和工作机理。常规控制器基于PID等常规的控制算法，而专家控制器采用类似的专家系统的结构和原理，基于知识库和推理机得到相应的控

9、制输出。当基于知识的控制器仅仅间接影响控制系统时（如：监督控制系统，调节一关键结构参数等），称作间接专家控制系统。其基本的控制作用由算法来完成，专家系统通过对使用算法的调用以及对各种算法参数的整定和修正，其间接地控制作用。间接专家控制的系统结构因具体应用的不同会表现出更大的多样性，同样是PID参数的整定专家。这种专家控制的最大特点是专家系统间接地对控制信号起作用。专家系统可以用来协调所有算法。根据现场过程响应情况和环境条件，利用知识库中的专家经验规则，决定什么时候使用什么参数启动什么算法。它也可以是一个调参专家。根据知识库中的专家规则，调整PID参数及增益等。所以从保证系统的稳定性来看直接专家

10、控制器方法更困难些。7试比较专家控制系统和模糊控制系统在工作原理、推理机制、知识和规则表示方法的异同。答：工作原理：（1）专家控制系统：专家系统的工作过程是根据知识库中的知识和用户提供的事实推理，不断地由已知的前提推出未知的结论，并把这些未知的结论纳入工作存储空间，作为已知的新事实继续推理，从而把求解的问题由未知状态转换为已知状态。可见，专家系统的工作过程是专家工作过程的一种机器模拟。（2）模糊控制系统：模糊控制是模仿人的思维方式和人的控制经验来实现的一种控制。把模糊集合的理论应用于控制就可以把人的经验形式化，在控制过程中实现模糊推理与决策。推理机制：（1）专家系统的推理机是用于对知识库中的知

11、识进行推理来得到结论的“思维”机构。专家系统的自动推理是知识推理。而知识推理是在计算机或智能机器中，在知识表达的基础上，进行机器思维，求解问题，实现知识推理的智能操作过程。专家系统推理机包括三种推理方式：（1）正向推理（2）反向推理（3）双向推理（2）模糊控制系统：模糊推理作为近似推理的一个分支,是模糊控制的理论基础。在实际应用中,它以数值计算而不是以符号推演为特征,它并不注重如像经典逻辑那样的基于公理的形式推演或基于赋值的语义运算,而是通过模糊推理的算法,由推理的前提计算出（而不是推演出）结论。知识：（1）专家控制系统：专家控制将系统视为基于知识的系统，控制系统的知识表示如下：（a）受控过程

12、的知识先验知识：包括问题的类型及开环特性；动态知识：包括中间状态及特性变化。（b）控制、辨识、诊断知识定量知识：各种算法；定性知识：各种经验、逻辑、直观判断。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。在专家系统中，可以依据专家所具有的知识的特点来选择知识表示的方法。（2）模糊控制系统:知识库包括数据库和规则库,模糊控制器设计的关键在于如何有效地建立知识库。数据库的定性设计包括：量化等级的选择；量化方法（线性量化或非线性量化）；量化因子（比例因子）；模糊子集的隶属度函数。规则库：用一系列模糊条件描述的模糊控制规则就构成模糊控制规则库。规则表

13、示：（1）专家控制系统：专家控制的规则库一般采用产生式规则表示：“IF控制局势（事实和数据）THEN操作结论”由多条产生式规则构成规则库。（2）模糊控制系统：规则的制定有很多种方法，最初的方法就是根据专家经验来确定，不过这种模糊规则有很大的主观性，因人而异，但大致趋势还是差不多的。还可以从已知数据中制造模糊规则，比如可以从最优控制得到的数据中提取模糊规则，这样可以得到和最优控制类似的结果。还有就是专家经验与数据相结合，首先由专家提供一个初始的经验表，然后在运行过程中，根据测得的数据调整得到的经验表。第九章遗传算法_作业作业内容遗传算法的基本操作有哪些步骤？在函数极大值遗传算法仿真中，通过改变群

14、体大小M、终止进化代数G、交叉概率Pc和变异概率Pm,分析群体大小、终止进化代数、交叉概率和变异概率对优化效果的影响。答：遗传算法的基本操作有哪些步骤？在函数极大值遗传算法仿真中，通过改变群体大小M、终止进化代数G、交叉概率Pc和变异概率Pm,分析群体大小、终止进化代数、交叉概率和变异概率对优化效果的影响。答：基本操作：1、选择操作：对种群中的个体进行逐个解码并根据目标函数计算适应值（适配度）,以此为根据确定各个体的复制概率。2、复制操作：复制过程是个体串按照它们的适配度进行复制,适配度越大的串,在下一代中将有更多的机会提供一个或多个子孙。3、交叉操作：通过在两个父代染色体的位串上随机选择一个

15、位置（交叉点）,并把交叉点以后的部分互换而产生两个子代染色体的过程。4、变异操作：用来模拟生物在自然的遗传环境中由于各种偶然因素引起的基因突变,它以很小的概率随机地改变遗传基因（表示染色体的符号串的某一位）的值。各参数对优化效果的影响：（1）种群大小M。种群规模M表示每一代种群中所含个体数目。当M取值较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低种群的多样性，容易引起遗传算法早熟，出现假收敛；而当M取值较大时，又会使得遗传算法效率降低。一般建议的取值范围是20-100。（2）终止进化代数G。遗传算法不同于传统优化算法，它很难有明确的搜索终止准则（特别是对于非数值优化问题），于是通常需指定一个终止进化代数来终止算法，一般设G为100,1000。一般来说，事先指定G通常只能找到给定问题的在给定时限内所能寻求的相对满意解，但不一定是问题的最优解或较高精度的近似解。为了获得较高精度解，通常可依据种群适应度的稳定情况来实时调整G的设置。（3）交叉概率Pc。在遗传算法中交叉算子被认为是主要搜索算子，因而一般取较大值。一般说,较大的Pc容易破坏群体中已形成的优良模式，是搜索的随机性太大，而较小的Pc使发现新个