研究生智能控制复习提纲
智能控制复习要点
一、填空题1.传统控制方法包括经典控制和现代控制2.智能控制具有学习、抽象、推理、决策等功能3.智能控制的几个重要分支为专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法4.神经网络具有并行机制、模式识别、记忆和自学习能力的特点5.遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法6.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7.遗传算法根据适者生存、优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。
8.智能控制的应用包括智能机器人控制、计算机集成制造系统（CIMS）、工业过程控制、航空航天控制、社会经济管理系统、交通运输系统、环保及能源系统等。
9.专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序10.专家系统的发展分为3个时期：初创期、成熟期、发展期11.专家系统主要由知识库和推理机构成12.知识库包含多种功能模块，主要有知识查询、检索、增删、修改和扩充等13.推理机包括三种推理方式：正向推理、反向推理、双向推理14.常用的知识表示方法为：产生式规则，框架，语义网络，过程。
其中产生式规则是专家系统最流行的表达方法。
15.智能是脑特别是人脑的属性或产物。
智能的基础是知识。
智能的关键是思维。
智能取决于感知和行为。
内涵：智能=知识+思维；外延：智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解决问题的能力。
16.专家系统知识库的数据库包括事实、证据、假设、目标因素。
17.专家控制器分为以下两种类型：直接型专家控制器、间接型专家控制器18.专家控制的特点：灵活性、适应性、鲁棒性19.模糊集是用隶属函数来表征的20.模糊集合的逻辑运算实质上就是隶属函数的运算过程。
21.模糊控制中应用较多的隶属函数有以下6种隶属函数：高斯型隶属函数、广义钟型隶属函数、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22.隶属函数是模糊控制的应用基础23.遵照这一原则的隶属函数选择方法有以下几种：模糊统计法、主观经验法、神经网络法24.模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法25.知识库由数据库和规则库两部分构成。
智能控制基础复习总结
智能控制基础复习总结第一部分（填空题）1.智能控制的几个主要分支：基于知识的专家系统、模糊控制、神经元网络控制、学习控制。
2.隶属度函数的建立方法：模糊统计法、例证法、专家经验法、二元对比排序法。
3.神经元网络系统的研究主要有三个方面的内容：神经元模型、神经网络结构、神经网络学习方法。
4.从网络结构方面来看，人工神经网络主要表现为三大类：前向网络、反馈网络、自组织网络。
5.神经网络的模型分类（按连接方式分类）：前向网络、反馈网络、相互结合型网络、混合型网络。
6.神经网络的学习算法可分为（根据连接权系数的改变方式）：相关学习、纠错学习、无导师学习（各类详细介绍见P88）。
7.对神经网络的训练过程有较大影响的有：权系数的初值、学习方式、激励函数、学习速率。
8.知识表达的种类：图示类、符号类、结构类。
9.含一个隐层以上的多层前向传播神经网络不仅可以以任意精度逼近连续函数本身，还可以逼近函数的导数项。
第二部分（简答题）1.智能控制系统由哪几部分组成？各部分作用是什么？智能控制系统的特点是什么？答：智能控制系统由六部分组成，包括执行器、传感器、感知信息处理、规划与控制、认知和通信接口。
执行器：是系统的输出，对外界对象发生作用，有电机、定位器、阀门、电磁线圈等；传感器：产生智能系统的输入，可以是关节位置传感器、视觉/触觉传感器、力传感器、距离传感器等，用来监测外部环境和系统本身的状态，向感知信息处理单元提供输入；感知信息处理：将传感器得到的原始信息加以处理，并与内部环境模型产生的期望值进行比较，在时间和空间上综合观测值与期望值之间的异同，检测事件识别环境；认知：接收存储信息、知识、经验和数据，并分析推理做出决策，送至规划和控制部分；通信接口：建立人机联系及各模块之间的联系；规划和控制：系统核心，根据任务要求、反馈信息及经验知识，进行自动搜索、推理决策、动作规划，最后产生控制作用。
智能控制系统的原理结构智能控制系统的分层递阶结构从智能控制系统的功能模块结构观点出发，提出了分层递阶结构的智能控制系统。
山东省考研控制科学与工程复习资料智能控制与机器人技术重点内容总结
山东省考研控制科学与工程复习资料智能控制与机器人技术重点内容总结智能控制和机器人技术作为控制科学与工程学科中的重要分支，已经在诸多领域展现出广泛的应用前景和巨大的发展潜力。
在山东省考研控制科学与工程的复习中，了解智能控制与机器人技术的重点内容，掌握其基本理论和应用是至关重要的。
本文将对山东省考研控制科学与工程智能控制与机器人技术的重点内容进行总结和归纳。
一、智能控制技术智能控制技术是目前控制科学与工程学科中发展最快速、应用最广泛的领域之一。
在智能控制技术中，神经网络控制、模糊控制和遗传算法等是重点内容。
神经网络控制通过模拟人类神经系统的运作原理，实现对系统的非线性控制。
模糊控制则通过模糊推理和模糊逻辑处理，处理系统的不确定性和模糊性，提高了控制系统的鲁棒性和适应性。
遗传算法则模拟生物进化过程，通过优胜劣汰机制优化控制系统的参数和结构。
二、机器人技术机器人技术是智能控制技术在实际应用中的重要方向之一。
在机器人技术中，路径规划和运动控制、感知与感知融合以及人机交互是重点内容。
路径规划和运动控制是机器人实现自主移动和定位的核心技术，包括基于视觉、激光雷达等传感器的感知与感知融合。
通过对环境的感知和数据融合，机器人能够更加准确地理解环境并做出相应的决策。
人机交互则是指机器人与人类进行信息交流和合作的技术，包括语音识别、姿态识别、手势识别等。
三、智能控制与机器人技术应用智能控制与机器人技术在工业、农业、医疗、教育等领域都有着广泛的应用。
其中，在工业领域，智能控制与机器人技术可以提高生产效率、质量和安全性；在农业领域，机器人技术可以实现农作物的自动播种、施肥和收割等工作；在医疗领域，智能控制与机器人技术可以帮助实现手术机器人和康复机器人等；在教育领域，智能控制与机器人技术可以用于设计开发教育机器人，提高教育的可及性和效果。
综上所述，山东省考研控制科学与工程智能控制与机器人技术的重点内容主要包括智能控制技术和机器人技术两个方面。
智能控制技术知识点复习总结
0.2 0.3
R
0.7
0.7
求： P Q R
P
Q R
P
Q R
26
0.6 0.6
P Q R
0.4
0.4
P
P
Q
0.7 0.7
R
0.7
0.7
Q
0.7 0.7
R
0.4
0.4
27
语气算子
例 有论域X a1 ,a 2 ,a 3 ,a 4 ,a 5 及
“小”＝ 1/1 + 0.7/2 + 0.3/3
“较小”＝ 1/1 + 0.6/2 + 0.4/3 + 0.2/4
已知规则：为若x小，则y大，
那么当x＝较小时，y＝？
30
近似推理
“大”＝ 0/1 + 0/2 +0.4/3 + 0.7/4 + 1/5
“小”＝ 1/1 + 0.7/2 + 0.3/3 + 0/4 + 0/5
1 2 3
4 5
36
模糊条件推理 if A then B else C
例：一个系统，当输入为A（温度高）时，输出为B（湿
度小），否则输出C（湿度不小）。
已知
A＝1/x1 + 0.4/x2 + 0.1/x3
B=0.8/y1 + 0.5/y2 + 0.2/y3
C=0.5/y1 + 0.6/y2 + 0.7/y3
0.2 0.7 0.4 0.3
智能控制复习(已整理)
1，模糊集合正态性定义如果模糊集合的核非空，则A 是正态的。
换句话说，我们总可以找到一个点x ∈X,使 MA （x ）=1.2．模糊集合补定义模糊集合A 的补表示A （－A ，非A ）定义为)(x A μ＝1－)(x A μ 3．Kohonen 自组织网络，CMAC ，有监督学习？Kohonen 自组织网络无监督学习的神经网络，CMAC 有监督学习。
4．遗传算法的图式定理在选择、交换、变异运算的作用下，确定位数少、定义长度短和适应度高的图式（也称组块）将按指数增长的规律，一代一代地增长。
5．感知器与BAM 网络层数感知器是多层的网络层数，BAM 是由两层神经元网络组成6.在选择、交换、变异的作用下，若含图式H 的染色体平均适应度高于当前种群的平均适应度，则图式H 在下一代染色体中出现的机会将变大。
（对）7.遗传算法二进制编码比十进制编码所包含的图式信息多。
（对）8.神经元有强大的数据处理能力。
（对）9.模糊控制的输出是一个模糊量。
（错）10.遗传算法的重组运算降低了处于相近区域的个体的平均适应度值。
（对） 11.Kohonen 自组织网络可用来数据聚类。
（对） 二1 语言变量是多元组),,),(,(M G X x T x1 语言变量是多元组),,),(,(M G X x T x ：其中x 是变量的名称；T （x ）是x 的术语的集合，即x 的语言值名称的集合，每一个值定义在论域X 中；G 是产生x 值名称的句法规则；M 是与各值含义有关的语法规则。
2 P57模糊推理B y B y then A x if A x ''是结果（结论）是是（规则）前提是（事实）前提 , 2 1这里，A '接近于A ，B ’接近于B 。
当A ，B ，A ’和B ’是适当论域中的模糊集合时，上述推理过程称之为近似推理或模糊推理，也称作广义的假言推理。
3 精英选择法是把群种中最优秀的个体直接复制到下一代.可以提高优秀个体对群种控制的速度,从而改善局部搜索,但损害了全局搜索能力.4 Hopfield 网络结构形式 离散时间形式；连续时间形式5 神经网络特征P103(1)非线性;(2)平行分布处理;(3)硬件实现;(4)学习和自适应性;(5)数据融洽;(6)多变量系统6、单片机中应用模糊控制一般不进行的操作是(B) A 、标度变换 B 、模糊推理 C 、数字滤波 D 、查表7、神经元模型中不包括（B ）A 、加法器B 、 除法器C 、静态非线性函数D 、线性动态SISO 系统 8、神经元模型中没有的部分是（A ）A 、轴突B 、权C 、静态非线性函数D 、线性动态SISO 系统 9、多点交换的描述正确的是（C ）A 、交换点为奇数B 、交换点为偶数C 、减少优良组块损失D 、交换点越多越好三、1、模糊集合和经典集合的区别，举一例说明模糊概念答：经典集合具有精确的边界；而模糊集合没有精确地边界，它体现了用语言表达一种事物的灵活性很多样性。
智能控制基础复习
B1
b1
b2
b3
时的输出C1。
模糊关系方程
（1）已知输入A和模糊关系R，求输出B，这是综合 评判，即模糊变换问题。
（2）已知输入A和输出B，求模糊关系R，或已知模 糊关系R和输出B，求输入A，这是模糊综合评判的逆 问题，需要求解模糊关系方程。
例3.12 解方程
0.6
0.2
0.4
语义网络，过程。
推理机推理方式
（1）正向推理：从原始数据和已知条件得到 结论；
（2）反向推理：先提出假设的结论，然后寻 找支持的证据，若证据存在，则假设成立；
（3）双向推理：运用正向推理提出假设的结 论，运用反向推理来证实假设。
专家系统建立步骤
（1）知识库的设计 ① 确定知识类型：叙述性知识，过程性知识，控制性知识； ② 确定知识表达方法； ③ 知识库管理系统的设计：实现规则的保存、编辑、删除、增
专家控制概念
专家控制（Expert Control）是智能控制的一 个重要分支，又称专家智能控制。所谓专家控 制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、 方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家 的经验，实现对系统的控制。
专家控制的结构
知识库
实时 推理机
控制 算法库
A/D
被控
D/A
对象
专家控制功能
智能控制基础复习课
第1章 绪 论
智能控制的概念
所谓智能控制，即设计一个控制器（或系统），使之 具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境 （包括被控对象或被控过程）信息的变化作出适应性 反应，从而实现由人来完成的任务
智能控制的几个重要分支为专家控制、模糊控 制、神经网络控制和遗传算法。
智能控制复习提纲(2015)
智能控制复习提纲1）自动控制存在什么机遇与挑战？为什么要提出智能控制？（1）实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，无法获得精确的数学模型。
（2）某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题。
（3）针对实际系统往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合。
（4）实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务，如机器人控制、社会经济管理系统等复杂任务无能为力。
2）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。
智能控制是控制论与人工智能的结合，是自动控制的一种高级控制技术。
智能控制通过研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律,研制具有仿人智能，在环境条件变化时能自主地完成控制目标的自动控制系统。
3）智能控制主要研究那些内容？各自的特点是？传统控制研究传递函数：数微积分、复变函数；现代控制研究状态方程：线性代数、矩阵理论；智能控制研究：人工智能加自动控制。
4）画出开环控制欲闭环控制的示意框图，反馈在控制中有什么作用？5）智能控制与传统控制有什么关系？自动控制：能够按规定程序对机器或装置进行自动操作或控制的过程（不需要人工干预的控制）智能控制：无须人的干预就能独立地智能地驱动机器实现其目标的自动控制6）智能控制的研究对象有什么特点？（1）在无法获得精确数学模型的情况（2）无法解决建模的情况（3）传统控制无法实现的情况7）什么是智能控制？它有什么优点？（1）学习功能：智能控制器能通过从外界环境所获得的信息进行学习，不断积累知识，使系统的控制性能得到改善；（2）适应功能：智能控制器具有从输入到输出的映射关系，可实现不依赖于模型的自适应控制，当系统某一部分出现故障时，也能进行控制；（3）自组织功能：智能控制器对复杂的分布式信息具有自组织和协调的功能，当出现多目标冲突时，它可以在任务要求的范围内自行决策，主动采取行动。
智能控制理论复习资料复习资料
智能控制理论复习资料一．智能控制概述1.什么是智能？什么是人工智能？答：能有效地获取、传递、处理、再生和利用信息，从而在任意给定的环境下能成功地达到预定目的的能力。
是研究、开发用于模拟、延伸、扩展人的智能的理论、方法、技术与应用系统的一门新的科学技术。
2. 什么是控制？什么是自动控制？什么是智能控制？答：按照主体的意愿，使事物向期望的目标发展。
在没有人直接参与的情况下，利用外加设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。
在没有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。
3. 智能控制的二元结构和三元结构分别是什么？答：二元结构：人工智能、自动控制三元结构：人工智能、自动控制、运筹学4.智能控制系统的主要功能特点是什么？答：学习功能、适应功能、组织功能、优化功能5.智能控制的研究对象具备什么特点？答：①不确定性的模型。
传统的控制是基于模型的控制，这里的模型包括控制对象和干扰模型。
②高度的非线性。
传统控制理论中的线性系统理论比较成熟。
③复杂的任务要求。
传统的控制系统中，控制任务或者是要求输出值为定值，或者要求输出值跟随期望值的运动轨迹，因此控制任务的要求比较单一，而智能控制的任务要求往往比较复杂。
6.智能控制与自动控制的关系是什么？答：①自动控制是智能控制的基础，智能控制是对自动控制的进步与延伸；②自动控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用自动控制的方法来解决“低级”的控制问题；③智能控制具有模拟人进行诸如规划、学习和自适应的能力，所以它就是让自动控制系统拥有学习的功能。
7.智能控制与传统控制相比有哪些优点？答：传统控制难以解决的问题包括以下几点：①实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，无法获得精确的数学模型；②某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题；③针对实际系统往往要进行一些较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合；④实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务无能为力。
智能控制导论复习资料 5-7章
智能控制导论复习资料第5章神经控制一、填空题1．神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即和无师学习算法。
2．神经网络自适应控制和常规自适应控制一样，也分为两类，即和模型参考自适应控制。
3．神经网络的结构是由及其互联方法决定的。
4. 神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即导师学习算法和。
5．人工神经网络的结构基本上可分为两类，即和前馈网络。
二、单项选择题1. 在递归网络中，多个神经元互联以组织一个互连神经网络，有些神经元的输出被反馈至（）神经元。
因此，信号能够从正向和反向流通。
①同层；②同层或前层；③前层；④输出层2. 前馈网络具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互联的层级组成。
从输入层至（）的信号通过单向连接流通；神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元间的连接。
①输出层；②隐层；③输入层；④下一层3. 人工神经网络由神经元模型构成；这种由许多神经元组成的信息处理网络具有( )结构。
每个神经元具有（）输出，并且能够与其他神经元连接；存在许多输出连接方法，每种连接方法对应（）连接权系数。
①并行分布许多一个；②串行分布单一一个；③并行分布单一一个；④串行分布许多一个4. ( ) 具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互联的层级组成。
从输入层至输出层的信号通过单向连接流通；神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元间的连接。
①反馈网络②前馈网络③动态网络④递归网络5. 人工神经网络由神经元模型构成；这种由许多神经元组成的信息处理网络具有( )结构。
每个神经元具有（）输出，并且能够与其他神经元连接；存在许多输出连接方法，每种连接方法对应（）连接权系数。
①并行分布许多一个②串行分布单一一个③并行分布单一一个④串行分布许多一个6. 多个神经元互连以组织一个互连神经网络，有些神经元的输出被反馈到同层或前层神经元，信号可以从正向和反向流通。
该网络称为（）。
①学习矢量量化网络②前馈网络③动态网络④递归网络7. 下列哪一种( )属于前馈网络？①反馈网络②递归网络③动态网络④学习矢量量化网络8. 下列哪一种属于反馈网络？（）①学习矢量量化网络②感知器③小脑模型连接控制网络④Hopfield网络9. 下列哪一种不属于反馈网络？（）①Elmman网络②感知器③Jordan网络④Hopfield网络三、多项选择题1.人工神经网络的结构基本上分为两类，即（）。
智能控制理论及应用 复习
智能控制理论及应用第1章绪论■《智能控制》在自动化课程体系中的位置《智能控制》是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器。
与《自动控制原理》和《现代控制原理》一起构成了自动控制课程体系的理论基础。
■《智能控制》在控制理论中的位置《智能控制》是目前控制理论的最高级形式，代表了控制理论的发展趋势，能有效地处理复杂的控制问题。
其相关技术可以推广应用于控制之外的领域：金融、管理、土木、设计等等。
■经典控制和现代控制理论的统称为传统控制，智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物，是传统控制理论发展的高级阶段。
智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的。
■传统控制和智能控制的主要区别：➢传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低；智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。
智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。
➢传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式；智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。
传统控制和智能控制的统一：智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。
■智能控制与传统控制的特点。
传统控制：经典反馈控制和现代理论控制。
它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。
适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制：以上问题用智能的方法同样可以解决。
智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。
■智能控制应用对象的特点(1)不确定性的模型模型未知或知之甚少；模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
(2)高度的非线性(3)复杂的任务要求■自动控制的发展过程■智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？答：智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成：人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。
智能控制考试复习资料及重点内容
一、填空题1、表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合。
2、变量所取隶属度函数通常是对称和平衡的。
3、描述变量的标称值安排的越多，即在论语中的隶属度函数的密度越大，模糊控制系统的分辨率就越高，其系统响应的结果就越平滑。
如果标称值安排得太少，则其系统的响应可能会不太敏感，并可能无法及时提供输出控制跟随小的输入变化，以致使系统的输出会在期望值附近震荡。
4、重叠率=重叠范围/附近模糊隶属度函数的范围，一般重叠率为0.2-0.6为宜，低重叠指数适用于有较大明确相关性的输入输出系统。
5、模糊控制的缺点：a建立模糊化和逆模糊化的方法时，缺乏系统的方法主要靠经验和试凑b总结模糊控制规则有时比较困难c控制规则一旦确定不能在线调整，不能很好的适应情况的变化d模糊控制器由于不具有积分环节，因而稳态精度不高。
6、神经网络反映人脑功能的基本特征：并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆。
7、BP网络的优点为：（1）只要有足够多的隐层和隐层节点，BP网络可以逼近任意的非线性映射关系；（2）BP网络的学习算法属于全局逼近算法，具有较强的泛化能力。
（3）BP网络输入输出之间的关联信息分布地存储在网络的连接权中，个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响，因而BP网络具有较好的容错性。
BP网络的主要缺点为：（1）待寻优的参数多，收敛速度慢；（2）目标函数存在多个极值点，按梯度下降法进行学习，很容易陷入局部极小值；（3）难以确定隐层及隐层节点的数目。
目前，如何根据特定的问题来确定具体的网络结构尚无很好的方法，仍需根据经验来试凑。
8、专家控制系统是由知识库推理机数据库知识获取机构解释机构人机界面五部分组成。
9、分层递阶智能控制从上往下由组织级、协调级和执行级3部分组成,遵循精度随智能降低而增大（IPDI）原理，即越往下层，智能越低，但精度越高。
10、集散递阶智能控制新增加了多传感器信息融合级。
（组织级、智能协调级、多传感器融合级、生产过程执行级）二、问答题1、智能控制系统由哪几部分组成，各部分作用。
智能控制复习总结
1.智能控制理论：
（1）不依赖对象模型，适用于未知或不确定性严重的对象
（2）具有人类智能的特征
（3）能够表达定性的知识或具有自学习能力
2.智能控制的定义：
智能控制必须具有模拟人类学习和自适应的能力。
（1）智能控制具有认知和仿人的功能；
（2）能适应不确定性的环境；
（3）能自主处理信息以减少不确定性；
（4）能可靠地进行规划，产生和执行有目的的行为，以获取最优的控制效果。
基本构成：
3.主要形式：
（1）模糊控制
（2）神经网络控制
（3）专家控制
（4）分级递阶智能控制
（5）各种方法的综合集成
（6）仿人智能控制
4.神经网络的几个模型
（1）人工神经元模型
（2）感知器模型
（3）
5.递阶。
智能控制技术复习大纲 (1)
专家系统的建立
1．知识库
知识库包含三类知识：
（1）基于专家经验的判断性规则； （ 2 ）用于推理、问题求解的控制性规则；
（ 3 ）用于说明问题的状态、事实和概念 以及当前的条件和常识等的数据。
2．推理机
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。推理机包括三 种推理方式：
（ 1 ）正向推理：从原始数据和已知条件得 到结论； （2）反向推理：先提出假设的结论，然后 寻找支持的证据，若证据存在，则假设成立； （ 3 ）双向推理：运用正向推理提出假设的 结论，运用反向推理来证实假设。
二、专家控制
知识要点
专家系统的构成 专家控制的关键技术
专家系统 专家系统概述 定义 专家系统是一类包含知识和推理的智能 计算机程序，其内部包含某领域专家水平的 知识和经验，具有解决专门问题的能力。
知识库 规则库 知识获取 数据库
领域专家
推理机 解释程序 推理咨询 调度程序 专家系统 用户
专家系统的结构
蔡自兴1986年提出的智能控制的四元交集结构理论 IN：信息论 蔡自兴提出 四元智能控制 结构，把智能 控制看做自动 控制、人工智 能、信息论和 运筹学四个学 科的交集。
把信息论引入智能控制是基于下列理由： 1、信息论是解释知识和智能的一种手段 2、控制论、系统论和信息论是紧密相互作 用。 3、信息论已成为控制智能机器的工具 4、信息熵成为智能控制的测度 5、信息论参与智能控制的全过程，并对执 行级起到核心作用。
图 典型二阶系统单位阶跃响应误差曲线
令 ek 表示离散化的当前采样时刻的误
ek 1 和 差值，
ek 2
分别表示前一个
和前两个采样时刻的误差值，则有
智能控制理论考试提纲
一、智能控制的发展历程：1、60年代起，由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展，控制界学者在研究自组织、自学习控制的基础上，为了提高控制系统的自学习能力，开始将人工智能技术与方法应用于控制系统。
代表：F．W．Smith提出采用性能模式识别器来学习最优控制方法的新思想，试图利用模式识别技术来解决复杂系统的控制问题。
1965年，美国著名控制论专家Zadeh创立了模糊集合论，为解决复杂系统的控制问题提供了强有力的数学工具；同年，美国著名科学家Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统；就在同年，傅京孙首先提出把人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。
1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。
直到1967年，Leondes和Mendel才首先正式使用“智能控制”一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。
这就标志着智能控制的思想已经萌芽.2、从70年代初开始，傅京孙、Gloriso和Saridis等人从控制论角度进一步总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，正式提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉，并创立了人—机交互式分级递阶智能控制的系统结构。
在70年代中期前后，以模糊集合论为基础，从模仿人的控制决策思想出发，智能控制在另一个方向——规则控制(rule-based control)上也取得了重要的进展。
1974年，Mamdani将模糊集和模糊语言逻辑用于控制，创立了基于模糊语言描述控制规则的模糊控制器，并被成功地用于工业过程控制。
1979年，他又成功地研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器具有了较高的智能。
模糊控制的形成和发展，以及与人工智能中的产生式系统、专家系统思想的相互渗透，对智能控制理论的形成起了十分重要的推动作用。
70年代可以看作是智能控制的形成期。
研究生智能控制复习提纲
智能控制复习提纲一、自动控制的发展经历了三个阶段：经典控制论、现代控制论和智能控制。
请分别陈述上述三个阶段的研究对象的特点、数学工具和数学模型、主要研究内容和主要研究成果。
二、请列举2个智能控制应用的例子。
并说明被控对象的特点和所使用的数学工具。
模糊控制全自动洗衣机 被控对象：洗衣机数学工具：模糊控制器、隶属度函数、模糊控制规则表。
模糊控制火灾报警系统 被控对象：火灾报警器数学工具：模糊控制器、模糊控制决策、模糊控制规则表。
三、设论域{}1234,,,U x x x x =，A 和B 是论域上的两个模糊集合，已知：12340.30.50.70.4A x x x x =+++，1230.510.8B x x x =++请分别计算：A，B，A B⋃和A B⋂。
解：四、已知输入的模糊集合A 和输出的模糊集合B ：123451.00.80.50.20.0A a a a a a =++++，12340.7 1.00.60.0B b b b b =+++，1）请计算A 到B 的模糊关系R 。
2）若输入123450.4/0.7/ 1.0/0.6/0.0/A a a a a a '=++++，求输出'B 。
五、已知双输入单输出的模糊系统的输入量为x 和y ，输出量为z ，其输入输出关系模糊规则如下：1111:R if x is A and y is B then z is C 2222:R if x is A and y is B then z is C若已知''is and is x A y B ，求输出量z 。
以下为已知：11231.00.50.0A a a a =++，11231.00.60.2B b b b =++，11231.00.40.0C c c c =++，21230.00.5 1.0A a a a =++，21230.20.6 1.0B b b b =++，21230.00.4 1.0C c c c =++，1230.5 1.00.5A a a a '=++，1230.6 1.00.6B b b b '=++。
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智能控制复习提纲
一、自动控制的发展经历了三个阶段：经典控制论、现代控制论和智能控制。
请分别陈述上述三个阶段的研究对象的特点、数学工具和数学模型、主要研究内容和主要研究成果。
二、请列举2个智能控制应用的例子。
并说明被控对象的特点和所使用的数学工具。
模糊控制全自动洗衣机 被控对象：洗衣机
数学工具：模糊控制器、隶属度函数、模糊控制规则表。
模糊控制火灾报警系统 被控对象：火灾报警器
数学工具：模糊控制器、模糊控制决策、模糊控制规则表。
三、设论域{}1234,,,U x x x x =，A 和B 是论域上的两个模糊集合，已知：
1234
0.30.50.70.4A x x x x =+++，
123
0.510.8B x x x =++
请分别计算：
A
，
B
，
A B ⋃和A B ⋂。
解：
四、已知输入的模糊集合A 和输出的模糊集合B ：
12345
1.00.80.50.20.0A a a a a a =++++，
1234
0.7 1.00.60.0B b b b b =+++，
1）请计算A 到B 的模糊关系R 。
2）若输入
12345
0.4/0.7/ 1.0/0.6/0.0/A a a a a a '=++++，求输出'B 。
五、
已知双输入单输出的模糊系统的输入量为x 和y ，输出量为z ，其输入输出关系模糊规则如下：
1111
:R if x is A and y is B then z is C 22
22
:R if x is A and
y is B then z is C
若已知''
is and is x A y B ，求输出量z 。
以下为已知：1123
1.00.50.0
A a a a =
++，
1123
1.00.60.2
B b
b b =++，
1123
1.00.40.0
C c c c =
++，
2123
0.00.5 1.0
A a a a =
++，
21230.20.6 1.0B b b b =
++，
21230.00.4 1.0C c c c =++，
1230.5 1.00.5A a a a '=++，
123
0.6 1.00.6
B b b b '=++。
六、请写出神经网络智能控制中，误差反向传播算法（BP）的计算机实现过程。
七、神经网络预测控制就是利用作为对象辨识模型的神经网络产生预测信号，然后采用优化技术求出控制向量，从而实现对非线性系统的预测控制。
请画出神经网络预测控制的控制系统框图。
八、
遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，非常适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性优化问题，该算法涉及选择、交叉和变异三个过程。
请给出遗传算法的一般步骤。
九、智能控制系统的主要功能特点包括：学习功能、适应功能和组织功能。
请分别陈述上述三个功能特点的具体含义。
学习功能：一个系统如果能够对一个过程环境所固有的信息进行学习，并将得到的经验用于进一步的估计、分类、决策或控制，从而使得系统的性能得到改善，那么就称该系统为学习系统。
适应功能：不依赖模型的自适应估计，具有很好的适应性能。
当系统的输入不是已经学习过的例子时，由于它具有插补功能，从而给出合适的输出。
甚至当系统中某些部分出现故障，系统也能正常工作。
如果系统具有更高程度的智能，它还能自动找出故障甚至具备自修复的功能，从而体现了更强的适应性。
组织功能：对于复杂的任务和分散的传感信息具有自行组织和协调功能，也表现为系统具有相应的主动性和灵活性，具有判断决策能力。
十、预测控制算法包括以下三个步骤：建立预测模型、滚动时域优化和反馈校正。
请分别陈述上述三个步骤的具体过程。
预测模型：预测模型的功能和形式
滚动优化：滚动优化在线反复进行。
优化目标只关心预测时域内系统的动态性能，而且只将
反馈校正：不断根据系统的实际输出对预测输出值做出修正使滚动优化不但基于模型，而且利用了反馈信息，构成闭环优化。
十一、设论域{}12345,,,,U x x x x x =，A 和B 是论域上的两个模糊集合，已知：
1235
0.20.40.90.5A x x x x =+++，
1345
0.10.7 1.00.3B x x x x =+++
请分别计算：
A B ⋅，A B +，A B ⊕和A B ⊗。
十二、有模糊控制规则如下：“如果温度低，则将风门开大”|。
设温度和风门开度的论域为{1，2，3，4，5}。
“温度低”=1/1+0.6/2+0.3/3+0.0/4+0/5，“风门大”=0/1+0.0/2+0.3/3+0.6/4+1/5。
已知“温度较低”=0.8/1+1/2+0.6/3+0.3/4+0/5，请用模糊推理确定风门开度。
十三、请给出神经元智能控制中，神经元数学模型的结构，并给出输入和输出关系的公式。
十四、Hunt在1991年将内模控制推广到非线性系统，提出了非线性系统的神经网络内模控制，核心思想是控制器逼近被控对象动态逆。
请画出神经网络内模控制的控制系统框图。
十五、选择一个可用遗传算法解决的具体的应用问题，举例说明：如何确定适应度函数，如何进行选择、交叉和变异操作。