智能船舶控制技术知到课后答案智慧树章节测试答案2025年春天津理工大学

智能船舶控制技术知到课后答案智慧树章节测试答案2025年春天津理工大学第一章单元测试

在《智能船舶控制技术》课程中，关于《智能控制的发展过程》这一知识点，下列哪一项最准确地描述了智能控制发展的一个重要阶段或趋势？（）

A:智能控制的发展初期主要集中在解决线性系统的控制问题。B:智能控制的发展主要依赖于单一传感器的精确性提升。C:智能控制已经发展到可以完全替代人类决策与操作，无需任何人工干预的阶段。D:智能控制当前及未来的发展方向之一是向多层级、多变量、非线性系统的集成与控制迈进。

答案:智能控制当前及未来的发展方向之一是向多层级、多变量、非线性系统的集成与控制迈进。在智能控制领域，以下哪一项不属于智能控制的主要方法？（）

A:经典反馈控制B:模糊控制C:神经元网络控制D:专家控制

答案:经典反馈控制智能控制系统作为复杂系统的重要组成部分，其构成原理涉及多个关键要素。以下哪一项最准确地描述了智能控制系统的基本构成原理？（）

A:控制器->执行器->环境，仅依赖预设指令运行B:传感器->处理器->执行器，通过反馈环节形成闭环控制C:控制器->显示器->传感器，实现开环监控D:传感器->处理器->执行器，无需反馈环节

答案:传感器->处理器->执行器，通过反馈环节形成闭环控制智能控制的主要方法仅包括模糊控制和神经元网络控制。（）

A:对B:错

答案:错“规划与控制”是整个系统的核心，它根据给定的任务要求、反馈的信息以及经验知识，进行自动搜索、推理决策、动作规划，最终产生具体的控制作用。（）

A:对B:错

答案:对

第二章单元测试

模糊控制作为一种智能控制方法，其引入的主要目的是（）

A:简化控制器的设计过程，降低控制成本B:替代经典控制理论，解决所有控制问题C:处理控制系统中存在的不确定性、不精确性和模糊性D:精确描述系统的动态特性，实现高精度控制

答案:处理控制系统中存在的不确定性、不精确性和模糊性在模糊控制系统中，求解模糊关系方程的目的是为了确定（）

A:模糊控制规则的优化参数B:输入与输出变量之间的模糊关系C:输出变量的精确值D:输入变量的精确值

答案:输入与输出变量之间的模糊关系在模糊控制系统中，模糊关系方程的解是唯一确定的，且能够直接用于控制信号的生成。（）

A:对B:错

答案:错模糊集合运算的基本性质中，模糊集合的并集运算满足交换律和结合律，且模糊集合中任意元素的隶属度在并集运算后必然增加。（）

A:错B:对

答案:错在模糊语言逻辑中，所有自然语言中的词汇都可以直接且毫无歧义地转化为模糊集合，以用于模糊控制系统的设计和推理。（）

A:对B:错

答案:错

第三章单元测试

模糊控制系统通常由以下哪些部分组成？（）

A:模糊控制器B:精确数学模型C:输入输出接口装置D:被控对象

答案:模糊控制器###输入输出接口装置###被控对象在模糊控制系统的设计过程中，以下哪项不是必须考虑的关键因素？（）

A:模糊规则的制定B:模糊控制器的结构设计C:输入输出变量的选择D:精确数学模型的建立

答案:精确数学模型的建立在模糊控制的设计举例中，以下哪项不是设计模糊控制器时通常需要考虑的步骤或因素？（）

A:建立精确的数学模型以描述系统动态B:确定输入输出变量及其模糊化方法C:制定模糊控制规则D:选择合适的去模糊化方法

答案:建立精确的数学模型以描述系统动态模糊控制系统的核心组成部分只包括模糊控制器和输入输出接口。（）

A:错B:对

答案:错在模糊控制的设计举例中，确定输入输出变量的模糊化方法和制定模糊控制规则是两个完全独立的设计步骤。（）

A:对B:错

答案:错

第四章单元测试

在人工神经元网络模型中，关于其结构和工作原理的描述，以下哪个选项是正确的？（）

A:人工神经元网络的学习过程完全依赖于预设的规则，无需任何训练过程。B:人工神经元网络的输出是输入信号的简单线性组合，不涉及非线性变换。C:人工神经元网络通过神经元之间的权值和激活函数实现信息的处理和传递。D:人工神经元网络仅由一层神经元组成，所有神经元直接相互连接。

答案:人工神经元网络通过神经元之间的权值和激活函数实现信息的处理和传递。在前向神经网络模型中，以下哪个描述是正确的？（）

A:前向神经网络只能处理线性问题，无法应对非线性关系。B:前向神经网络中的每一层神经元都直接连接到下一层的所有神经元，但层内神经元之间无连接。C:前向神经网络的学习过程不需要反向传播算法来调整权重。D:前向神经网络在训练过程中，输入信号只能单向传播，不能反向传递误差信号。

答案:前向神经网络中的每一层神经元都直接连接到下一层的所有神经元，但层内神经元之间无连接。动态神经网络模型相比于静态神经网络模型，在哪些方面展现出独特的优势？（）

A:动态神经网络模型的结构固定不变，无法根据输入数据的变化自动调整。B:动态神经网络模型仅适用于处理具有时间序列特性的数据，对静态数据无效。C:动态神经网络模型能够捕捉系统随时间变化的动态特性，提高预测精度。D:动态神经网络模型的学习过程不需要迭代优化，可以直接得出最优解。

答案:动态神经网络模型能够捕捉系统随时间变化的动态特性，提高预测精度。人工神经元网络模型是一种模拟人脑神经元结构和功能的数学模型，通过神经元之间的连接和权重调整实现信息的处理和决策。（）

A:错B:对

答案:对动态神经网络模型在处理具有时间依赖性的船舶航行数据时，能够捕捉并学习数据中的时间动态特性，从而比静态神经网络模型更适合用于船舶航行状态的预测和控制。（）

A:对B:错

答案:对

第五章单元测试

在神经网络控制论中，关于神经网络控制系统的描述，以下哪个选项是正确的？（）

A:神经网络控制系统仅适用于线性系统的控制，对于非线性系统无能为力。B:神经网络控制系统在训练过程中不需要任何外部数据，仅凭内部机制即可完成学习。C:神经网络控制系统的性能完全取决于其网络结构的复杂程度，与训练算法无关。D:神经网络控制系统通过学习和自适应机制，能够处理复杂系统的动态不确定性和非线性特性。

答案:神经网络控制系统通过学习和自适应机制，能够处理复杂系统的动态不确定性和非线性特性。在神经网络控制系统中，神经网络的学习机制主要依赖于哪种方式来优化其控制性能？（）

A:固定的算法参数，不随时间或系统状态变化B:预先设定的控制规则，如PID控制器的参数调整C:完全依赖于系统的物理模型进行开环控制D:通过训练数据不断迭代更新网络的权重和偏置

答案:通过训练数据不断迭代更新网络的权重和偏置在设计用于智能船舶的神经网络控制器时，以下哪个因素不是主要考虑的内容？（）

A:船舶推进系统的物理结构详细设计B:神经网络类型的选择（如RNN、CNN等）C:控制器性能指标的设定（如稳定性、响应速度等）D:输入输出数据的预处理与特征提取

答案:船舶推进系统的物理结构详细设计神经网络控制论通过模拟生物神经网络的工作原理，使控制系统具备学习、自适应和容错等能力，从而适用于处理复杂、不确定性和非线性的船舶控制问题。（）

A:对B:错

答案:对神经网络由于其强大的非线性映射能力，能够有效地辨识复杂的非线性动态系统，并在智能船舶控制中发挥着重要作用。（）

A:对B:错

答案:对

第六章单元测试

专家控制（ExpertControl）在智能船舶领域的应用中，主要体现了哪项核心特征？（）

A:融合专家知识与数学模型，实现智能决策B:无需任何先验知识，完全自主学习C:仅依靠专家经验进行定性分析D:完全依赖数学模型进行精确控制

答案:融合专家知识与数学模型，实现智能决策专家PID控制（ExpertPIDControl）相较于传统PID控制，在智能船舶控制中的主要优势为（）

A:不考虑船舶动态特性，仅基于经验控制B:不需要对控制闭环中的单元进行故障检测来获取经验规则C:能够根据专家知识自动优化PID参数，适应复杂海况D:仅依赖船舶数学模型，实现精确控制

答案:能够根据专家知识自动优化PID参数，适应复杂海况专家系统在智能船舶控制技术中的应用，主要依赖于领域专家的经验知识库和推理机制来优化控制策略，提高系统的智