智能控制技术

4/4什么是智能、智能系统、智能控制.＝1\＊ＧB３①、智能：能有效的获取、传递、处理、再生和利用信息,从而在任意给定的环境下成功地达到预定目标的能力。=2\＊GＢ３②、智能系统：具有高度智能水平的人工系统。＝3\＊GB3③、智能控制：应用人工智能的理论与技术和运筹学的优化方法。从工程控制的角度看，它的三个基本要素是智能信息、智能反馈、智能决策。智能控制是以知识为基础的系统。智能控制系统的结构一般由哪几部分构成,它们之间存在什么联系。=1\＊GB3①、感知信息处理部分将传感器递送的分级的和不完全的信息加以处理,并要在学习过程中不断加以辨识、整理和更新，以获得有用的信息。=2\*GB３②、认知部分主要接受和存储知识、经验和数据,并对他们进行分析推理，做出行动的决策并送至规划和控制部分。=3＼＊ＧB3③、规划和控制部分是这个系统的核心,它根据给定任务的要求、反馈信息及经验知识,进行自动搜索、动作规划，最终产生具体的控制作用,经常规控制器和执行机构作用于控制对象。智能控制系统有哪几种分类,各自得特点是什么.=1＼*GB３①、分级递阶智能控制系统从工程控制论的角度总结人工智能与自适应、自学习和自组织控制的关系之后而逐渐形成的.=2\＊GB３②、专家控制系统专家控制系统是一种广泛应用于故障诊断、各种工业过程控制和工业设计的智能控制系统,工程控制论与专家系统的结合形成了专家控制系统。=3\＊GB３③、模糊控制系统凡是无法建立数学模型或难以建立数学模型的场合都可以采用模糊控制系统。一方面，模糊控制系统提供了一种实现基于自然语言描述规则的控制规律的新机制;另一方面，模糊控制系统提供了一种改进非线性控制器的替代方法,这些非线性控制器一般用于控制含有不确定性和难以用传统非线性理论来处理的装置。=4\*ＧＢ3④、神经网络控制系统基于人工神经网络的控制，简称神经网络控制或神经控制。=5＼*GＢ3⑤、基于规则的仿人智能控制=６＼＊ＧＢ３⑥、集成智能控制系统由几种智能控制方法或机理融合在一起而构成的智能控制系统统称为集成智能控制系统.例如：模糊神经控制系统、基于遗传算法的模糊控制系统、模糊专家系统。=７\＊ＧB3⑦、组合智能控制系统比较智能控制与传统控制的特点。传统的控制方式是基于被控对象精确模型的控制方式,实际上往往是利用不精确的模型，又采用固定的控制算法，使整个控制系统置于模型框架下，缺乏灵活性和应变能力，因而很难胜任对复杂系统的控制，这种控制方式可称之为“模型论”。而智能控制是把控制理论的方法和人工智能的灵活框架结合起来，改变控制策略去适应对象的复杂性和不确定性，相对于“模型论"可称智能控制方法为“控制论"。可见传统控制和智能控制两种控制方法的基本出发点不同，导致了不同的控制结构.什么是知识，它们有哪些特点,有哪几种分类方法.=1＼＊GB３①、知识，是人们日常生活及活动中常用的一种术语,它是人们在改造世界的实践中所获得的认知和经验的总结。即，知识是人们在长期生活、社会实践、科学研究和实验中积累起来的对客观实践的认知和总结,然后将实践中获得的信息关联在一起也就构成了知识。=２\＊ＧB3②、特点知识具有真理性、相对性、相容性、不完全性、模糊性、可表达性、可存储性、可遗传性和可处理性等方面的基本属性。=３\＊GB３③、分类按知识的使用范围分类：常识性知识和领域性知识。按知识的功能分类：事实性知识、过程性知识和控制性知识。按知识的确定性分类:确定性知识和不确定性知识.按知识结构及表现形式分类:逻辑型知识和形象型知识。产生式与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同及不同之处。一个产生式式系统由规则库、数据库和推理机三个基本部分组成。规则库由一组产生式规则组成,反映领域知识。数据又称为事实库、上下文、黑板等，是一个类似于缓冲器的数据结构，用于存放问题求解过程中的各种当前信息.推理机是一种软件程序，负责整个产生式系统的运行。他要做以下几项工作:匹配、冲突解决、操作。试述产生式系统求解问题的一般步骤。定性模型知识主要涉及哪一类知识，为什么。常用知识主要是指定性知识和基于经验的知识。其特点是可以直接利用,但不一定可解释,而且不精确、不完备，但在很多情况下却极为有效。这类知识越多的人，其表现越聪明，解决问题也越快，是人类思维活动中最有效的知识。可视知识模型的特点是什么。可视知识是指附有一定含义的、以图形方式存在的知识。图形是人类与客观世界交互的一种媒介，它在人类知识体系中起着非常重要的作用。两种基本类型＝１＼＊ＧB３①、可视知识描述的事物本身是可视的,它具有位置、大小、形态、色彩等特性,如植物动物等.这是一种客观而具体的知识.=2＼＊GB3②、可是知识描述的概念本身是不可视的,但为了便于理解，用图形模式去表达，如程序流程图、交通标志等，这是一种人为的、抽象性较强的知识。知识获取的任务是什么。知识的采集、提炼、表示和编码以及调试修改。非自动知识获取与自动知识获取的区别是什么。什么是学习，什么是学习系统。＝１\*GB3①、学习是一个有特定目的的知识获取过程，其内在行为是获取知识、积累经验、表现规律;外部表现是改进性能、适应环境、实现系统的自我完善.学习系统是指,如果一个系统能够从某个过程或环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息用于未来的估计、分类、决策或控制,以便改进系统的性能,那么他就是学习系统。有哪几种主要推力方式,每一种推力方式的特点。=１＼*GB3①、演绎推理演绎推理是前提与结论之间有蕴含关系的推理,或前提与结论之间有必然联系的推理，也就是说，其结论就蕴含在已知的判断之中，所以只是一种由一般到个别的推理。=２\＊GB3②、归纳推理归纳推理是指由个别事物或现象推出该类事物或现象一般性知识的过程。即,结论的置信度小于前提的置信度.常见的归纳推理方法有枚举法、类比法、统计法等。＝３\*GB3③、非单调推理默认推理是指在认知不完全的情况下,默认某些条件已经具备所进行的推理。在推理过程中,如果发现原来的默认不正确，就撤销原来的默认条件以及由默认条件所推出的结论,重新按新情况进行推理。默认推理在很多智能问题中起着很重要的作用。什么是搜索,有哪两类不同的搜索方法。搜索指不断搜寻前进方向求解问题的过程。=1\*GB3①、宽度优先搜索法：从初始节点开始，逐层地对节点进行扩展，并考察他是否为目标节点，在对第层的节点没有全部扩展并考察之前,不对第层的节点进行扩展。＝2\＊GB３②、深度优先搜索：从初始节点开始,在其子节点中选择一个节点进行考察,若不是目标节点，则在该节点的子节点中选择一个节点进行考察,一直如此向下搜索.状态空间的搜索策略是什么，Opeｎ表和Closeｄ表的作用及区别是什么。状态空间的搜索分为盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索知识按预定的控制策略进行搜索,如宽度优先搜索策略和深度优先搜索策略等,没有考虑到问题本身的特性,所以这种搜索具有盲目性，效率较低，一般只适用于求解比较简单的问题。启发式搜索是在搜索中加入了与问题有关的启发性信息,用以指导搜索朝着最有希望的方向进行，加速问题的求解过程。Open表用于存放刚生成的节点，对于不同的策略,节点在Oｐen表中的排列顺序是不同的。Cloｓｅd表用于存放将于扩展或已扩展的节点。估价函数在搜索算法中的作用是什么。估价函数一般形式为：。表示从初始节点经过节点到达目标节点的最有路径的代价估计值。它的作用是估价Opｅn表中各节点的重要程度，以决定它们在Open表中的次序。复杂系统的结构特点是什么。系统阶次高,其子系统相互关联，系统的评价目标多且目标间又有可能相互冲突等。协调的基本原则有哪些。＝1\＊GＢ3①、联预测协调原则。＝2＼＊GB３②、联平衡协调原则。Saｒidis的分级递阶智能控制系统的特征是什么(组织级、协调级及执行级等各级的功能怎样）.系统由组织级