智能控制题目及解答05976

智能制题目及答第章绪业作业内1．什是智能智能系、智能制？2．智控制系有哪几类型，自的特点是么？3．比智能控与传统制的特4．把能控制作是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC（自动控制）和IT信息论)的交集，其据和内是什么5．能控制有些应用域？试出一个用实，并说其工作理和控制能答：智能：能自主的或者交互的执行通常与人类智能有的智能为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动的能即人类那样工作和思维。智能系统：是指具有一定智能行为的系对于一定的输入，它能产生合适的问题求解相应。智能控制：智能控制是控制理论、计算机科学、心理学、生物学和运筹学等多方面综合而成的交叉学科，它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理和自适应的能力。是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能和遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。

答）人作为控制器的控制系统：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。（2)-机结合作为作为控制器的控制系统：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。（3无人参与的自组控制系统:多层的智能控制系统需要完成问题求解和规划、环境建模、传感器信息分析和低层的反馈控制任务。

答：在应用领方,统控制着重解决不太复杂的过程控制和大系统的控制问题；而智能控制主要解决高度非线性、不确定性和复杂系统控制问题。在理论方法上，传统控制理论通常采用定量方法进行处理，而智能控制系统大多采用符号加工的方法传控制通常捕获精确知识来满足控制指,而智能控制通常是学习积累非精确知识统控制通常是用数学模型来描述系统而智能控制系统则是通过经验则用符号来描述系统。在性能指标方面，传统控制有着严格的性能指标要求，智能控制没有统一的性能指标，而主要关注其目的和行为是否达到但是，智能控制与传统的或常规的控制有密切的关互相取长补短，而并非互相排斥。基于智能控制与传统控制在应用领域方面、理论方法上和性能指标等方面的差往将常规控制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低"控制问题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。

答：人工只能AI是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有学习、记忆、信息处理、形式语言、启发推理等功能；自动控制AC描述系统的动力学特性，是一种动态反馈；运筹学OR是一种定优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等；信息论IT）信息论是运用概率论与树立统计的方法研究信息、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。早期产生的的二元结构被发现是很大程度上局限于符号主义的人工智能，无助于智能控制的有效的、成功的应用，所以后来又引入了运筹考到信息论对知识和智能的解释作用、控制论1

和系统论与信息之间的密切关系、信息论对智能控制的作用等方面的因素之后，蔡自兴教授创新性的提出了四元结构，即在三原结构的基础上增加了信息论作为智能控制的一个重要组成部分。智能控制作为一门交叉的学科，所用到的知识都包含这几门学科的内容，所以说可以把智能控制看成是这几门的交集。

答：主要应用域：智能机器人控制、计算机集成制造系、工业程控制、航空航天控制、社会经济管理系统、交通运输系统、环保及能源系统。实例应用机器人运动轨迹控机器人腿部机由连杆和连接在其端部的从动滚轮组成。器人行是通过后部两条腿的两个连杆带动从动滚轮向后作类似于滑冰动作的后蹬动作实现类机器人也称滑冰机器人.机器人的行走方向和轨迹通过同时调整几个从动滚轮的方向角来控制。这是一个多自由度、非线性、强耦合的系统用常规控制器对单个从动滚轮方向角，难实精的迹控制。针对上述控制对象运动轨迹控制问题,者提出了一种基于模糊神经网络自适应控制方法。该方法利用模糊神经网络来辩识机器人的逆动力学模型，并以此模型作为控制器提供给机器人主要的广义驱动力加常规的控器构成完整的控制系统。当模糊神经网络模型给出的驱动力合适，系统误差小控制器的控制作用就很;反控制器起主要作用模糊规则的制定是利用控器提取初始模糊规则用专家经验对初始规则进行补充，最利用误差的反向传播算法对参数进行在线自适应调整。文献给出的验证结果表明该方法很好的解决了该种机器人的运动轨迹控制问题这种法的优点是利用智能控制理论解决运动轨迹制问题，利常规控制方法解决控制系统抗干扰的问①举例说明模糊的客观性和主观性。答：模糊性是客观世界的普遍现象，世界上许多的事物都具有模糊非电量的特点。例如一个人的身高大于等于180cm算的,—之的算中等，低于算矮的。如果一个人的身高为那算高还是中等？理论上从客观的角度说他是中等,是与我们是分辨不出来的，从主观上我们认为他是高这是没有量化的模糊的概②模性与随机有哪些异同？答:模糊性由于事物类属划分的不分明而引起的判断上的不确定;机性是由于条件不充分而导致的结果的不确定性。所以,们都表示不确定性。异：随机性反映了因果律的破缺；模糊性所反映的是排中律的破缺。随机性现象可用概率论的数学方法加以处理，模糊性现象则需要运用模糊数学。③比模糊集合普通集合的异同。答:异普通集合是指具有某种属性的对象的全体.种属性所表达的概念应该是清晰的，界限分明的。因此每个对象对于集合的隶属关系也是明确的，非此即模集合就是指具有某个模糊概念所描述的属性的对象的全体。由于概念本身不是清晰的、界限分明的，因而对象对集合的隶属关系也不是明确的、非此即彼（2)普通集合的表示法有列举法、描述法、图示法、自然语言。模糊集合表示法有表示法、向量表示法、序偶表示法。同：都属于集合，同时具备集合的基本性第章模控的论础作业1作业内1．举说明模性的客性和主性。2．模性与随性有哪异同？3．比模糊集与普通合的异4见本空间分类资习题—二章第4、5题。2

11x5)50x

答:模糊性的主性反映在模糊隶属函数的确定性靠主观认识和认为经验客观反映在虽然在方法的使用过程中有主观,但得到的对物的认知果映了物本是对事物的客观认识。例如：对温度的界定，按经典集合的定,人感到适宜的温度是15到25摄氏，低于15摄氏度定义为冷并且14摄度和0摄度都定义为冷，显然冷的程度是不同的，高于摄氏定义为热因采用这种离散型格的不能明的划分糊的划分不仅容易被大众接受和区别，也更接近事实，反映了温度连续性的客观事实。

答模糊性是从主观性上反应事物发展的可能,客观性是从客观上反应物生可性.随机性是由于事物的因果关系不确定而造成的，由概率统计加以研究，是概率分析、设计的范畴，表现的是语言的不确定性.模糊性在本质上没什么明确的含义量没有什么明确界,这种边界的模糊不是由于人的主观认识达不到客观实际而造成的，而是事物的客观属性，是事物的差异之间存在中间过渡过程而造成的。在描述方法上模性用隶属函数划,揭示事物的客观可能性分析模糊实验常常与心理等主观因素联系在一起而随机性采用概率函来划分采用对随机现象的统计观求出平均比例分布，且随机实验可以客观进.

答通集合是典集合或者称为清晰集,具清的界糊集合不具有清晰的界.普通集合也就是一个元素不属于一个集合是突变或非此即彼的，属于就是属于，不属于就是不属于而糊集合中引入了属度的概,元素只在一定程度上属于集合时候种示法更接近实际，更便于研究问题，更为人所接受。

解：

NOTSo

50()5)

Vold

50(x)

MOREorless

00()1/50100

解:0.6)(0.40.4)(0.4(0.70.1)(0.1(0.4(0.70.2)0.1)(0.40.3)

0.4第章模控的论础作作业内6令论域U2语言变量“模糊关系“Almost相”定义下：

0.60

10.60.10.110.6

1

利用max-min复合运,试算：3

010.5(10)(0.7010.5(10)(0.70.1)(0.30.6)(0.1Ry)XS)(7已知模关系矩：

10.9000

0.90计算R的二至四次幂。8设有论X{x,x,x},{y,y,y},Z{}二模糊条2312语句为若且B则C"，其中1(Xxx1,BFY)yy31,F()z10.5A**(X)x已知230.10.51*,B*F()y3由关系成推理求得推理论*.

解:0.70.30.1)

0.10.60.10.10.60.61

(1(0.70.6)(0.3(0.1

T

0.6)(0.7(0.10.6)(0.3(0.1

1

100.2

100.10.2

解R

•R

10.90.400.401000.1010.5

0.9

0.9

4

0.50.510.10.1

1

0.40.2

10.40.50.90.4

0.40.51

10.40.5

R

•R

10.50.90.40.4

0.50.40.50.40.5

10.80.4

R

•R

10.410.40.4

0.410.50.90.41

8

解：令R表示模糊关系，则RA。

0.50.50.6

0.50.5

RT1

A

10.1110.10.6

10.6

T1

按行展开写成列向量0.50.50.6

0.1

0.4

0.1

0.1

0.1

0.50.40.50.4

0.50.40.5

0.50.5

0.10.4所以,0.60.6

0.110.60.4

0.110.6

0.40.40.4

0.10.10.1

0.10.10.1又因

1

0.5，0.1将行展开写成行向量，10.10.50.15

则

C

0.5

即

0.4zz1第章模控的论础作作业内已知语变量，z.X的论域为，2｝，定义有两语言值“大＝。｝；“小”={1,0.5，Y的论域为｛，304050，语言为“高｛0000.5；“”={0,05,1,0，0｝低"={1,，0}。Z的论域1,0.2。，语言值为“长={0，，；短=｛，，0}则:1）求规则如果x是大”并且y是高那么是长”;否则，果x是“小并且是“中”那么是短”。所蕴涵x，y，z间的模糊关。2)设在某刻,x是“略"｛0.25，0}，y是“略高｛0，0。1}试根据R分别过法和Mamdani法模推理求此时输的语言值。解：1）设“如果X是并且Y是，那么Z是"之间的模糊关系为；1“如果X是并且Y是中，那么Z是短”,XY之的模糊关系为R所以：［(X是大×Y是）×是]∪X小×Y是）×是=0000X是Y是=000.50.5000.5

1

∪

26

0000000.50.500000000.50.500000.500.50000

0

0

000

1

0=(X是大Y是）Z是长=00.5100

0

0

00.50.500.5

同理X是Y是=

0.50.50.50.5000

0

0

0

0.5010.50

0.5

2

00=(X是小Y是)×Z是短10.5000.5

0

007

00.50

00.5.50.5000.5.50.5000.50.500.50.50.5

0

0

00

0

00

050

0.500.50

0.501

0

0.5

0

0.50

00

00

0000

000000

=∪=0.501200.50.50.500.50.50.5

0

0

00

00

0

00

000000

00

0000

00.510.51

法max[1

大

略小

]Y略高

]Z高

长

[00.25]2

略小

]max[略高

]Z中

短

[0.5Z[0.50.50.25]Mamdani法

000大高00.51

RX)大

00000.5

0.5

1

000000

T00000.5000.50.5000000.500

小中

0.510.5010.50.500

第章神网基作作业内1生物神经元模型的结构功能什么？8

2人工神经元模型的特点是什？3人工神经网络的特点是什么如何分？4有哪几种常用的神经网络学算法答：生物神经元由细胞体、树突和轴突组成。其细体是神经元的主体，担当着信息处理的角色；树突主要作用是接受神经元的输入信息；轴突的主要作用是信息的输把胞体处理的信息从轴突起点传递到轴突末梢,轴末梢与另一个神经元的树突或细胞体形成一种突触结构，实现神经元之间的信息传递。答：）非线性）分布处理学习并行和自适应数据融合）适用于多变量系统）便于硬件实现答特）能逼近任意非线性函数；（2)信息的并行分布式处理与存储；（）可以多输入、多输;（便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现，或用现有的计算机技术实现；(5)能进行学习，以适应环境的变.分类：根据网络连接结构分：前馈型网络、反馈型网络和自组织网络；根据知识获取方式分：监督学习型、无监督学习型和再励学习型；根据连接权对网络输出的影响：可以把前馈网络分成全局性网络和局部性网络。答：目前神经网络的学习算法有多种按无导师分类，可分为有教师学习（SupervisedLearning教学习（Learning和再励学习Reinforcement）等几大类。有导师的学习监督学习学过程中，网络根据实际输出与期望输出的比较，进行联接权系的调整，将期望输出称导师信号是评价学习的标准。无导师的学习无监督、或称自组织导师信号提供给网络，网络能根据其特有的结构和学习规则进行联系权系的调整，此时，网络的学习评价标准隐含于其内部。再励学习（强化学习学习看为试探评价过程，学习机选择一动作作用于环境,环境的状态改变并生再励信号re反至学习机习机依据再励信号与环境当前状态选择下一动作作用于环境选择的原则是是受到激励的可能性增加。其中，最基本的神经网络学习算法：学规则Hebb学规则第章典神网业作业内1BP算法的特点是什?增大权值是否能够使BP学习变慢？2为什么络是全逼近的而RBF络是局逼近的它们各突出特是什么3何为神网络的化能力影响化能力因素有些？9

、算的特点是什么？增大权值能否使学习变慢？答：模型可以实现多层网络学习的设想，它的学习是典型的有导师学基本思想是梯度下降法以网络的实际输出与期望输出的误差均方值最小BP算方有正向传播和反向传播组成，具有很好的逼近能力和泛化能力。增大权值不一定使BP学变,因为它还与输出层相连的权值的调整量有为什么说网是全局逼近的网络是局部逼近的？他们各自的突出特点是什么？答：网络的活化函数是S函，其值在输入空间中无限大的范围内为非零因而是全局逼近的神经网络；RBF络的活化函数是高斯基函,其在输入空间中有限范围是非零值以局部逼近的神经网BP网特点：（）是一种多层网络，包括输入层、隐含层和输出层；（）层与层之间采用全互联方式同一层神经元之间不连接；（权值通过学算法进行调节；（）活化函数为S函；（）学习算法由正向算法和反向算法组成；(6)层与层之间的连接是单向信息的传播是双向的。RBF络特点：（）活化函数为高斯基函,其值在输入空间有限范围内为非零值，因而是局部逼近神经网络；（）网隐层节点的中心及基宽度参数的确定是一个困难的问;(3）网具有唯一最佳逼近特性，且无局部极小。、何为神经网络泛化能力？影响泛化能力的因素有哪些？答泛化能力用较少的样本进行训练，使网络能在给定区域内达到要求的精度。影响泛化能力的因素、样本；、结构；、初始权值；、训练样本集；、需测试集、第章典神网作作业内已知一非线性数（（2πx2）试用三BP网络逼输出,画出网络的结构写出网各层节的表达以及各节点输值的范10

ljlljlxwxjijiix()jj

j

用传wjljj有xl,选择S1)(,):5)(,1)

fxl)

11

第章高神网业作业内11

PID控制器的一般形式为u(k)=kpe（k)+ki∑j=0kej）+kd[e(k）—e（k-1）］可写成价形式u(k)=k1u1（k））其中，），u2(k）=∑j=0ke（k)endmathu3（k)=Δe(k)=e(k)—（—1，amathk1endmathamathk2endmath和amathk3endmath为PID控制amathendmathamath和amath三个参数线性表。这一式可以成以amath（k)endmath、amath（endmath和u3(k）为输入amathendmath、amathk2endmath和amath为权系数的经网络构，试推导出适应神网络PID控制器参数调的学习法。12

第章专控作作业内1什么叫产生式系统？它由哪些部分成？试例略加明。2专家系统有哪些分构成各部分作用何？专系统它有哪些特点与点？3专家系统，推理制，控策略和索方法如何义的，们之间存什么样关系？4设计专家控制器应考虑些特点专家制系统一般结模型为何？5专家控制系统的特点是什么？它和般的专系统相和区在哪里？6直接专控制系和间接家控制统各有什么点,保证系统13

稳定性看哪种法更困难些？7试较专家制系和模糊制系统工作原、推理机制知识和规则表方法的同什么叫产生式统？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,足这种产生式规则的专家系统成为产生式系统。产生式系统主是由总数据库、产生式规则和推理机构组。举例：医疗产时系统

专家系统有哪部分构成？各部分的作用如何？专家系统具有哪特点与优点？答：专家系统组成：知识库:知库是知识的存储器，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：理机是专家系统的“思维机构，实际上是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（全局据库）：又称“黑板”“数据库。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。解释接口称人机界面把用户输人的信息转换成系统内规范化的表示形,然后交给相应模块去处理,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？”“论是如何得出的等问题。知识获取：知获取是指通过人工方法或机器学习的方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，是一件很困难的工作。知识获取被认为是专家系统中的一“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

在专家系统中推理机制，控制策略和搜索方法是如何定的，它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。14

控制策略求解题的策略，即推理的控制策略。而控制策包括推方向、推理路线、冲突消解策略、理的效果与效率,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:推理机是用于对识库中的知识进行推理来到论的“思维”机构。推理机制，控策略（推理机构）和搜索方法三者都属于理范畴是一个整体。只是执行顺序不同而已.

设计专家控制时应考虑哪些特?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：）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)策机构的递阶性。（5推理与决策的实时.专家控制系统的一般结构模型:

专家控制系统特点是什么？它和一般的专家系统相同和别在哪？答专家控制系统具有全面的专家系统结构的知识处理功能和实时控制的可靠性这种系统采用黑板等结构知识库庞大,理机复杂。它包括有知识获取子系统和学习子系人—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,重于启发式控制知识的开发有时算法和逻辑功能计小的知识库、简单的推理机制，可以省去复杂的—机接。由于其结构为单又满足工业程控制的要求。专家控制与一般的专家系统的区别：（1）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、自动的决策，它功能一要具有连续的可靠性和较强的抗扰性。（2）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.

直接专家控制统和间接专家控制系统各自有什么特点，保证系的稳定性来看哪种方法更困难些？答当于知识的控制器直接影响被控对象,叫做直接家制直专控系中，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15

的是其内部组成和工作机理规制器基于PID等规的控算,而专家控制器采用类的专家系统的结构和原,基于知库和推理机得到相应的控输。当基于知识的制器仅仅间接影响控制系统(如监控系，节关结构参数等），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,其间接地控制用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参的整定专家。种家制最大特是专家系统间接地对控制信号起作用。专家系统可以来协调所有算法。根据现场过程响应情况环境条，利用知识库中的专家经验规则定什么候使用什么参数启动什么算.它也可以是一个参家.根据知库中的专家规则，调整参数及增益等。所以从保证系统稳定性看直接专家控器方法更困难些

试比较专家控系统和模糊控制系统在工作原理理机制知识和规则表示方法的异同。答：①工原理：(1）专家控制系统：专家系统的工作过程是根据知识库中知识和户提供的事实推理，不断地由已知的前提推出未知的结,并把这些知的结论入作储,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.②推机制：(1家系统的推理机是用于对知识库中的知识进行推来得到论的“"机构专家系统的自动推理是知识推理而识推理是在计算机或智能机器知识表达的基础,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：正向推理（）向推理（3)向推理（2）模糊控制统：模糊推理作为近似推理一个分支，模糊控的理论础。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,由推理的前提计算出而不是推演出）结论③知：（1）专家控制统：专家控制将系统视为基知识的系统控制系的知识示如下：（a受控过程的知识①先验知识：包括问题的类型及开环特性；②动态识：包括中间状态特变。(b)控制、辨识、诊断知识①定量知识：各种算法；②定知：各种经验、辑直判。按照专家系统知识库的结构,有关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.在专家系统中，可以据专家所具有的知识特来择知识表示的方法。(2）模糊控制系统知识库包数据库和规则库,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:量化等的选择量方法(线性量化或非性化；化因(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