西南大学18年12月(1085)《智能控制》大作业随机答案

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西南大学网教智能控制答案

xj
为输入信号， j 1,, n ，
wij 为表示从单元 u j
ui
的连接权系数， s i 为外部输入信号
二、遗传算法有哪些基本运行参数，其值一般设为多少？（20 分）
基本遗传算法的运行参数有下述 4 个运行参数需要提前设定：
图1 单神经元模型可描述为：
单神经元模型
Neti wij x j si i
O
（2）BP 神经网络 1986 年，Rumelhart 等提出了误差反向传播神经网络，简称 BP 网络（Back Propagation），该网络是一种单向传播的多层前向网络。误差反向传播的 BP 算法简称 BP 算法，其基本思想是梯度下降法。它采用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值为最小。 BP 网络特点（1）是一种多层网络，包括输入层、隐含层和输出层；（2）层与层之间采用全互连方式，同一层神经元之间不连接；（3）权值通过δ 学习算法进行调节；（4）神经元激发函数为 S 函数；（5）学习算法由正向传播和反向传播组成；（6）层与层的连接是单向的，信息的传播是双向的。 BP 网络结构
输入
定义隐层的 6 个节点的输入定义隐层的 6 各节点的输出
Iout=[0,0,0,0,0,0]'; 采样时间
for
k=1:1:1000
time(k)=k*ts; u(k)=0.50*sin(3*2*pi*k*ts); y(k)=u_1^3+y_1/(1+y_1^2); for （3）BP 网络逼近仿真实例仿真实例使用 BP 网络逼近对象 j=1:1:6 I(j)=x'*w1(:,j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end yn(k)=w2'*Iout; e(k)=y(k)-yn(k);

(完整版)智能控制题目及解答

智能控制题目及解答第一章绪论作业作业内容1．什么是智能、智能系统、智能控制？2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么?3．比较智能控制与传统控制的特点.4．把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学）、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集,其根据和内涵是什么？5．智能控制有哪些应用领域?试举出一个应用实例，并说明其工作原理和控制性能.1 答：智能：能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为，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力，即像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统，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。

2 答：（1）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）人—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:为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.3 答：在应用领域方面，传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；传统控制通常捕获精确知识来满足控制指标,而智能控制通常是学习积累非精确知识;传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、规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。

西南大学网络教育1085《智能控制》期末考试复习题及参考答案

西南大学网络与继续教育学院课程代码： 1085 学年学季：20182窗体顶端单项选择题1、下列不是决定神经网络性能的要素是（）神经元（信息处理单元）的特性。

神经元之间相互连接的形式——拓扑结构。

为适应环境而改善性能的学习规则。

初始权值参数。

2、下列不属于神经网络特征的是（）能逼近任意非线性函数。

信息的并行分布式处理与存储。

可以多输入、多输出。

具有全局收索特性。

3、下列有关专家系统和专家控制说法错误的是。

（）专家控制引入了专家系统的思想，但与专家系统存在区别专家系统能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进行独立的、实时的自动决策。

专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。

专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。

由于专家控制引入了专家系统的思想，因此专家控制和专家系统没有区别。

4、下列不属于专家控制的特点的是（）鲁棒性：通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。

离线性：专家控制能够在离线状态下工作。

灵活性：根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律。

适应性：能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化。

5、下列不属于专家控制的关键技术的是（）知识的表达方法从传感器中识别和获取定量的控制信号将定性知识转化为定量的控制信号控制知识和控制规则的获取推理机的方法6、下列有关专家系统的定义正确的是（）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。

专家系统是指由多个专家组成的控制系统，具有解决专门问题的能力。

专家系统就是一种专门的计算机程序，具有解决专门问题的能力。

专家系统是具有推理能力的计算机程序，具有解决专门问题的能力。

7、下列有关遗传算法的参数中说法不正确的是（）M：群体大小，即群体中所含个体的数量，一般取为20~100。

G：遗传算法的终止进化代数，一般取为100~500。

西南大学20年6月机考(1085)《智能控制》第一套答案

对
错
4. 遗传算法有 4 种基本遗传算子。
对
错
5. 一个模糊控制系统的性能只取决于模糊决策的方法。
对错
6. 1974 年-1979 年为模糊控制发展的第二阶段，在该阶段产生了简单的模糊控制器。
对错
7. 建立专家系统的首要步骤是设计知识库。
对错
8. 在神经网络的学习算法中，再励学习是介于有导师学习和无导师学习两者之间的一种学习方式。
对错
13. 神经网络有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力。
对错
14. 1965 年-1974 年为模糊控制发展的第一阶段，即模糊数学发展和形成阶段。
对错
15. 专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。
对错
16. 根据三元论，智能控制由人工智能，自动控制，运筹学组成，其中自动控制描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。
）
A.复制
B.交叉
C.变异
D.全局收索
5.
下列有关神经网络的说法不正确的是（
）
A.与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应控制两种。
B.神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间接自校正控制。
C.神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成，分别是自适应评判网络和控制选择网络。
对
错
17.
对错
是模糊交运算算子中的代数积算子。
18.
对错
是模糊交运算算子中的有界积算子。
19. 神经网络控制是将神经网络和控制理论相结合而发展起来的智能控制方法。
对
错
20. 神经网络与其他算法相结合，是神经网络控制的研究领域之一。

智能控制-考核大作业+设计(10)-推荐下载

1.0 0.2 0.9
0.7 0.1 0.9 0.3
试求 R S ， R S ， R S Q ，以及 R S Q 。
0.4 0.6 0.3
0.8 0.3 0.7
0.4 0.5 0.8 0.2
R 0.8 0.5 0.9 ， S 0.2 0.4 0.5 ， Q 0.6 0.2 0.6 0.0
ℇ
2）输入一样本 X 和它的希望输出 d。
Ө
对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电通，力1根保过据护管生高线产中0不工资仅艺料可高试以中卷解资配决料置吊试技顶卷术层要是配求指置，机不对组规电在范气进高设行中备继资进电料行保试空护卷载高问与中题带资2负料2，荷试而下卷且高总可中体保资配障料置各试时类卷，管调需路控要习试在题验最到；大位对限。设度在备内管进来路行确敷调保设整机过使组程其高1在中正资，常料要工试加况卷强下安看与全22过，22度并22工且22作尽22下可护都能1关可地于以缩管正小路常故高工障中作高资；中料对资试于料卷继试连电卷接保破管护坏口进范处行围理整，高核或中对者资定对料值某试，些卷审异弯核常扁与高度校中固对资定图料盒纸试位，卷置编工.写况保复进护杂行层设自防备动腐与处跨装理接置，地高尤线中其弯资要曲料避半试免径卷错标调误高试高等方中，案资要，料求编试技5写、卷术重电保交要气护底设设装。备备置管4高调、动线中试电作敷资高气，设料中课并技3试资件且、术卷料中拒管试试调绝路包验卷试动敷含方技作设线案术，技槽以来术、及避管系免架统不等启必多动要项方高方案中式；资，对料为整试解套卷决启突高动然中过停语程机文中。电高因气中此课资，件料电中试力管卷高壁电中薄气资、设料接备试口进卷不行保严调护等试装问工置题作调，并试合且技理进术利行，用过要管关求线运电敷行力设高保技中护术资装。料置线试做缆卷到敷技准设术确原指灵则导活：。。在对对分于于线调差盒试动处过保，程护当中装不高置同中高电资中压料资回试料路卷试交技卷叉术调时问试，题技应，术采作是用为指金调发属试电隔人机板员一进，变行需压隔要器开在组处事在理前发；掌生同握内一图部线纸故槽资障内料时，、，强设需电备要回制进路造行须厂外同家部时出电切具源断高高习中中题资资电料料源试试，卷卷线试切缆验除敷报从设告而完与采毕相用，关高要技中进术资行资料检料试查，卷和并主检且要测了保处解护理现装。场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。

19秋西南大学[1085]《智能控制》作业复习资料答案

西南大学19秋网络与继续教育学院课程名称：《智能控制》课程代码：1085 学年学季：20192单项选择题1、下列不属于知识库所包含的是（）基于专家经验的判断性规则。

用于推理、问题求解的控制性规则。

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。

所涉及的领域广泛、普遍的常识和数据。

/【对】2、下列不属于专家控制的特点的是（）鲁棒性：通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。

离线性：专家控制能够在离线状态下工作。

/【对】灵活性：根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律。

适应性：能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化。

3、下列有关神经网络的说法不正确的是（）与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应控制两种。

神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间接自校正控制。

神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成，分别是自适应评判网络和控制选择网络。

以上说法都不正确。

/【对】4、在神经网络控制在理论和实践上，下列不属于研究的重点的是（）神经网络的稳定性与收敛性问题。

神经网络学习算法的实时性。

神经网络控制器和辨识器的模型和结构。

神经网络处理的对象。

/【对】5、下列不属于BP网络的优点的是（）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。

待寻优的参数多，收敛速度快。

/【对】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。

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。

6、下列有关s型激活函数的表达式正确的是（）A./【对】B.C.D.以上都不正确。

(完整版)智能控制习题参考答案

1．递阶智能控制系统的主要结构特点有哪些。

答：递阶智能控制是在研究早期学习控制系统的基础上，从工程控制论角度总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系后逐渐形成的。

递阶智能控制系统是由三个基本控制级（组织级、协调级、执行级）构成的。

如下所示：1. 组织级组织级代表控制系统的主导思想，并由人工智能起控制作用。

根据贮存在长期存储交换单元内的本原数据集合，组织器能够组织绝对动作、一般任务和规则的序列。

其结构如下：2．协调级协调级是组织级和执行级间的接口，承上启下，并由人工智能和运筹学共同作用。

协调级借助于产生一个适当的子任务序列来执行原指令，处理实时信息。

它是由不同的协调器组成，每个协调器由计算机来实现。

下图是一个协调级结构的候选框图。

该结构在横向上能够通过分配器实现各协调器之间的数据共享。

3. 执行级执行级是递阶智能控制的最底层，要求具有较高的精度但较低的智能；它按控制论进行控制，对相关过程执行适当的控制作用。

其结构模型如下：2．信息特征，获取方式，分层方式有哪些？答：一、信息的特征1，空间性：空间星系的主要特征是确定和不确定的（模糊）、全空间和子空间、同步和非同步、同类型和不同类型、数字的和非数字的信息，比传统系统更为复杂的多源多维信息。

2，复杂性：复杂生产制造过程的信息往往是一类具有大滞后、多模态、时变性、强干扰性等特性的复杂被控对象，要求系统具有下层的实时性和上层的多因素综合判断决策能力，以保证现场设备局部的稳定运行和在复杂多变的各种不确定因素存在的动态环境下，获得整个系统的综合指标最优。

3，污染性：复杂生产制造过程的信息都会受到污染，但在不同层次的信息受干扰程度不同，层次较低的信号受污染程度较大。

二、获取方式信息主要是通过传感器获得，但经过传感器后要经过一定的处理来得到有效的信息，具体处理方法如下：1，选取特征变量可分为选择特征变量和抽取特征变量。

选择特征变量直接从采集样本的全体原始工艺参数中选择一部分作为特征变量。

18秋西南大学 [1085]《智能控制》作业答案

单项选择题1、下列不是决定神经网络性能的要素是（）1.神经元（信息处理单元）的特性。

2.神经元之间相互连接的形式——拓扑结构。

3.为适应环境而改善性能的学习规则。

4.初始权值参数。

2、下列不属于神经网络特征的是（）1.能逼近任意非线性函数。

2.信息的并行分布式处理与存储。

3.可以多输入、多输出。

4.具有全局收索特性。

3、下列有关专家系统和专家控制说法错误的是。

（）1.专家控制引入了专家系统的思想，但与专家系统存在区别2.专家系统能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进行独立的、实时的自动决策。

专家控制比专统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。

3.专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。

4.由于专家控制引入了专家系统的思想，因此专家控制和专家系统没有区别。

4、下列不属于专家控制的特点的是（）1.鲁棒性：通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。

2.离线性：专家控制能够在离线状态下工作。

3.灵活性：根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律。

4.适应性：能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化。

5、下列不属于专家控制的关键技术的是（）1.知识的表达方法2.从传感器中识别和获取定量的控制信号3.将定性知识转化为定量的控制信号4.控制知识和控制规则的获取5.推理机的方法6、下列有关专家系统的定义正确的是（）1.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，具有解决专题的能力。

2.专家系统是指由多个专家组成的控制系统，具有解决专门问题的能力。

3.专家系统就是一种专门的计算机程序，具有解决专门问题的能力。

4.专家系统是具有推理能力的计算机程序，具有解决专门问题的能力。

7、下列有关遗传算法的参数中说法不正确的是（）1. M：群体大小，即群体中所含个体的数量，一般取为20~100。

西南大学-智能控制(模拟测试答案)

1、在神经网络控制在理论和实践上，下列不属于研究的重点的是（）参考答案：神经网络处理的对象。

2、下列不属于知识库所包含的是（）参考答案：所涉及的领域广泛、普遍的常识和数据3、下列有关s型激活函数的表达式正确的是（）参考答案：4、下列有关神经网络的说法不正确的是（）参考答案：以上说法都不正确。

5、下列不属于遗传算法基本操作的是（）参考答案：全局收索6、下列不属于专家控制的特点的是（）参考答案：离线性：专家控制能够在离线状态下工作。

7、下列有关专家系统的定义正确的是（）参考答案：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。

8、下列不属于智能控制的特点的是（）参考答案：完全具有人的智能9、下列哪位人物提出模糊集合理论，奠定了模糊控制的基础（）参考答案：美国加州大学自动控制系的L.A.Zedeh10、下列有关智能控制的概念说法准确的是（）参考答案：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。

11、下列有关智能控制的组成正确的是（）参考答案：智能控制由人工智能，自动控制，运筹学组成。

12、下列不属于专家控制的关键技术的是（）参考答案：推理机的方式13、下列不属于专家控制的特点的是（）参考答案：离线性：专家控制能够在离线状态下工作。

14、下列有关推理机说法不正确的是（）参考答案：推理机是指专家系统中无需任何知识就能完成推理功能的组成部分。

15、下列有关专家控制和专家系统说法不正确的是（）参考答案：由于专家控制引入了专家系统的思想，因此专家控制和专家系统没有区别16、下列不属于BP网络的优点的是（）参考答案：待寻优的参数多，收敛速度快。

17、神经网络有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力。

参考答案：对18、是模糊交运算算子中的有界积算子。

西南大学网络学院20年春季[1085]《智能控制》在线作业辅导答案

西南大学网络学院20年春季[1085]《智能控制》在线作业辅导答案西南大学网络与继续教育学院课程代码： 1085 学年学季：20201判断题1、遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不要求函数连续，也不要求函数可微，既可以是数学解析式是神经网络的隐函数，因而应用范围较广。

1. A.√2. B.×2、遗传算法直接以目标函数作为搜索信息。

1. A.√2. B.×3、BP网络的主要缺点之一是待寻优的参数多，收敛速度慢。

1. A.√2. B.×4、高斯型隶属函数的MATLAB表达式是gaussmf(x,[σ,c])。

1. A.√2. B.×5、瑞典学者K.J.Astrom在1983年首先把人工智能中的专家系统引入智能控制领域，于1986年提出“专家1. A.√2. B.×6、一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是学习功能、适应功能、自组织功能和优化能力。

1. A.√2. B.×7、在模糊控制中应用较多的隶属函数有6种，它们分别为高斯型隶属函数、广义钟形隶属函数、S形隶属Z形隶属函数。

1. A.√2. B.×8、由产生式规则表示的专家系统又称为基于规则的系统或产生式系统。

1. A.√2. B.×9、确定隶属函数的方法大致有模糊统计法、主观经验法和神经网络法。

1. A.√2. B.×10、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1. A.√2. B.×11、普通集合可用特征函数表示,模糊集合可用隶属函数表示。

1. A.√2. B.×12、专家控制在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。

1. A.√2. B.×13、按模糊控制的线性特性分类分为线性模糊系统和非线性模糊系统。

1. A.√。

20年6月【西南大学】[机考]((1085)《智能控制》(答案)

课程名称：(1085)《智能控制》考试时间：150分钟满分：100分考生姓名：石红建学号：W18206312603005 一、判断题(本大题共20小题，每道题3.5分，共70.0分) 判断正误1.1965年-1974年为模糊控制发展的第一阶段，即模糊数学发展和形成阶段。

对错 2.1974年-1979年为模糊控制发展的第二阶段，在该阶段产生了简单的模糊控制器。

对错3.在神经网络的学习算法中，再励学习是介于有导师学习和无导师学习两者之间的一种学习方式。

对错4.建立专家系统的首要步骤是设计知识库。

对错5.RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似，二者的主要区别在于各使用不同的作用函数。

对错6.BP网络（Back Propagation），是一种单向传播的多层前向网络。

对错7.根据三元论，智能控制由人工智能，自动控制，运筹学组成，其中自动控制描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。

对错8.在专家控制的两种类型中，直接型专家控制可以在线或离线运行。

对错9.神经网络与其他算法相结合，是神经网络控制的研究领域之一。

对错10.一个模糊控制系统的性能仅仅取决于所采用的模糊规则。

对错11.一个模糊控制系统的性能只取决于模糊决策的方法。

对错12.是模糊交运算算子中的有界积算子。

对错13.代数积算子的表达式是，它是一种模糊并运算算子。

对错14.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。

对错15.1979年—现在为模糊控制发展的第三阶段，即高性能模糊控制阶段。

对错16.神经网络控制是将神经网络和控制理论相结合而发展起来的智能控制方法。

对错17.在人——机结合作为控制器的控制系统中，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。

对错18.神经网络有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力。

对错19.专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。

智能控制试卷及答案4套

实用标准文案
智能控制课程试题 A
附件 1
题号
一
二
三
四
五
六
七
分数
总分
合分人：
复查人：
一、填空题（每空 1 分，共 20 分）
分数
评卷人
1．智能控制系统的基本具有 2 个不同于常规控制的本质特点：
、
、
。
和
。
3．一个理想的智能控制系统应具备的性能
是
、
、
、
、
等。
4. 人工神经网络常见的输出变换函数有：
种：
、
和
。
6. 专家系统具有三个重要的特征是：
、
和
。
二、简答题：（每题 5 分，共 30 分） 1．智能控制有哪些应用领域？试举例说明其工作原理。 2．试说明智能控制的三元结构，并画出展示它们之间关系的示意图。 3．模糊逻辑与随机事件的联系与区别。
分数
评卷人
精彩文档
4．给出典型的神经元模型。
实用标准文案
5． BP 基本算法的优缺点。
6．专家系统的基本组成。
三、作图题：（每图 4 分，共 20 分）
分数
评卷人
1. 画出以下应用场合下适当的隶属函数：
（ a）随着 e(t)从向左移动，我们很快失去信心，而随着 3
信心。
e(t)从向右移动，我们较慢失去 3
（ b）我们相信附近的 e(t)是“正大”，而对于远离的 e(t) 我们很快失去信心；
精彩文档
实用标准文案
-2
-1
0
“neglarge ” “negsmall ” “zero ”
1
2
“possmall ” “poslarge ”

(完整版)西南大学1085《智能控制》作业答案

西南大学网络与继续教育学院1085 《智能控制》作业答案1、下列有关推理机说法不正确的是（）A. 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。

B. 推理机包括三种推理方式，即正向推理、反向推理和双向推理。

C. 推理机和知识库构成了专家系统D. 推理机是指专家系统中无需任何知识就能完成推理功能的组成部分。

答：d2、下列不属于知识库所包含的是（）A. 基于专家经验的判断性规则。

B. 用于推理、问题求解的控制性规则。

C. 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。

D. 所涉及的领域广泛、普遍的常识和数据。

答：d3、下列不属于智能控制的特点的是（）A. 自组织功能和优化能力B. 完全具有人的智能C. 学习功能D. 适应功能答：b4、下列有关智能控制的组成正确的是（）A. 智能控制由人工智能，自动控制，运筹学组成。

B. 智能控制由人工智能和自动控制组成C. 智能控制由自动控制和运筹学组成D. 智能控制由运筹学和人工智能组成答：a5、下列有关智能控制的概念说法准确的是（）A. 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。

B. 所谓智能控制，就是将控制系统进行智能化，使之完全具有人的智能。

C. 所谓智能控制，就是控制过程中，就是人参与控制，从而具有人的智能。

D. 所谓智能控制，就是所设计的控制系统具有很高的智能。

答：a6、下列哪位人物提出模糊集合理论，奠定了模糊控制的基础（）A. 美国加州大学自动控制系的L.A.ZedehB. 伦敦大学的Mamdani博士C. 美国的J.H.Holland教授D. 著名的Hopfield教授答：a7、下列不是决定神经网络性能的要素是（）A. 神经元（信息处理单元）的特性。

B. 神经元之间相互连接的形式——拓扑结构。

C. 为适应环境而改善性能的学习规则。

《智能控制》大作业

解：
2.4.设有论域，，上的模糊子集“大”、“小”、“较小”分别表示为：
设“若小则大”，当较小时，试确定的大小。
解：
设“若小则大”，当较小时，试确定的大小。
解：已知
由Mamdani推理法得模糊关系矩阵：
2.5.设有论域，，，已知：
设“若则，否则 ”，求输入为时的输出。
答：分级递阶智能控制系统是由组织级、协调级和执行级三级组成的。
织级起主导作用，涉及知识的表示与处理，主要应用人工智能；
协调级在组织级和执行级之间起连接作用，涉及决策方式及其表示，采用人工智能及运筹学实现控制；
执行级是底层，具有很高的控制精度，采用常规自动控制。
1.9.简述专家系统与专家控制的区别。
答：
特征函数用来表示某个元素是否属于普通集合，而隶属函数则用来表示某个元素属于模糊集合的程度，特征函数的取值{0，1}，而隶属函数的取值[0，1]，特征函数可以看作特殊的隶属函数。
1.4.画出模糊控制系统的基本结构图，并简述模糊控制器各组成部分所表示的意思？
答：基本结构：
(1) 模糊化接口：模糊化接口就是通过在控制器的输入、输出论域上定义语言变量，来将精确的输入、输出值转换为模糊的语言值。
1.5.模糊控制规则的生成方法通常有哪几种，且模糊控制规则的总结要注意哪些问题？
答：根据专家经验或过程控制知识生成控制规则。根据过程的模糊模型生成控制规则。根据学习算法获取控制规则。
规则数量合理。规则具有一致性。完备性好。
1.6.画出三层BP神经网络的基本结构图，并试写出各层之间的输入输出函数关系，并简述其主要思想？
作用：1)基于精确模型的各种控制结构中充当对象的模型； 2)在反馈控制系统中直接充当控制器的作用； 3) 在传统控制系统中起优化计算作用；

西南大学课程名称：(1085)《智能控制》随机答案

西南大学网络与继续教育学院课程
课程名称：(1085)《智能控制》
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一、判断题(本大题共 20 小题，每道题 3.5 分，共 70.0 分) 判断下列说法正确与否 1. 智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的 3 个特点为不确定性、高度的非线性和复杂的任务要求。
对错
9. 交叉体现了自然界中信息交换的思想。交叉有一点交叉、多点交叉、还有一致交叉、顺序交叉和周期交叉。
对错
10. Hebb 学习规则是一种无导师的学习方法。
对错
11. 专家系统主要由知识库和推理机构成。
对错
12. 模糊控制器是模糊控制系统的核心。
对错
13. 按模糊控制的线性特性分类分为线性模糊系统和非线性模糊系统。
对错
14. 傅京逊所提出智能控制的概念归纳出的 3 种类型智能控制系统是人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统和无人参与的自主控制系统。
对
错
15. 专家 PID 控制是一种直接型专家控制器。
对
错
16. 一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是学习功能、适应功能、自组织功能和优化能力。
）
A.与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应控制两种。
B.神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间接自校正控制。
C.神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成，分别是自适应评判网络和控制选择网络。
D.以上说法都不正确。
5.
下列不属于神经网络特征的是（
）
A.能逼近任意非线性函数。
B.信息的并行分布式处理与存储。
C.可以多、问答题(本大题共 1 小题，每道题 15.0 分，共 15.0 分) 回答下列问题 1. 推理机有哪几种推理方式？并解释。

19年秋季学期西南大学[1085]《智能控制》作业答案

西南大学网络与继续教育学院课程名称：《智能控制》课程代码：1085 学年学季：20192单项选择题1、下列不属于知识库所包含的是（）基于专家经验的判断性规则。

用于推理、问题求解的控制性规则。

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。

所涉及的领域广泛、普遍的常识和数据。

【√】2、下列不属于专家控制的特点的是（）鲁棒性：通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。

离线性：专家控制能够在离线状态下工作。

【√】灵活性：根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律。

适应性：能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化。

神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间接自校正控制。

神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成，分别是自适应评判网络和控制选择网络。

以上说法都不正确。

【√】4、在神经网络控制在理论和实践上，下列不属于研究的重点的是（）神经网络的稳定性与收敛性问题。

神经网络学习算法的实时性。

神经网络控制器和辨识器的模型和结构。

神经网络处理的对象。

【√】5、下列不属于BP网络的优点的是（）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。

待寻优的参数多，收敛速度快。

【√】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。

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。

6、下列有关s型激活函数的表达式正确的是（）A.【√】B.C.D.以上都不正确。

(完整word版)《智能控制》课程考试试题C及答案

智能控制》课程考试试题C《智能控制》课程考试试题C参考答案一、填空题(1) 符号主义 (2) 联接主义 (3) 行为主义 (4) 期望 (5) 期望(6) 知识库 (7) 推理机 (8) 傅京孙 (9) 萨里迪斯 (10) 蔡自兴(11) 组织级 (12) 协调级 (13) 执行级 (14) 专家控制(15) 递阶控制 (16) 模型控制 (17) 遗传算法(18) 传统反馈 (19) 前馈神经网络 (20) 反馈神经网络二、选择题1、D2、A3、B4、A5、D6、B7、C8、A9、C 10、D三、问答题1、答:长期以来,自动控制科学已对整个科学技术的理论和实践做出重要贡献,并为人类的生产、经济、社会、工作和生活带来巨大利益。

然而,现代科学技术的迅速发展和重大进步,已对控制和系统科学提出新的更高的要求,自动控制理论和工程正面临新的发展机遇和严峻挑战。

传统控制理论,包括经典反馈控制、近代控制和大系统理论等,在应用中遇到不少难题。

多年来,自动控制一直在寻找新的出路。

现在看来,出路之一就是实现控制系统的智能化,以期解决面临的难题。

人工智能(artificial intelligence, AI )的产生和发展正在为自动控制系统的智能化提供有力支持。

人工智能影响了许多具有不同背景的学科,它的发展已促进自动控制向着更高的水平)── 智能控制(intelligent control,IC)发展。

自动控制既面临严峻挑战,又存在良好发展机遇。

为了解决面临的难题,一方面要推进控制硬件、软件和智能的结合,实现控制系统的智能化;另一方面要实现自动控制科学与计算机科学、信息科学、系统科学以及人工智能的结合,为自动控制提供新思想,新方法和新技术,创立边缘交叉新学科,推动智能控制的发展。

智能控制是人工智能和自动控制的重要部分和研究领域,并被认为是通向自主机器递阶道路上自动控制的顶层。

人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。

智能控制习题答案

第一章绪论1. 什么是智能.智能体系.智能掌握？答：“智能”在美国Heritage词典界说为“获取和应用常识的才能”.“智能体系”指具有必定智能行动的体系,是模仿和履行人类.动物或生物的某些功效的体系.“智能掌握”指在传统的掌握理论中引入诸如逻辑.推理和启示式规矩等身分,使之具有某种智能性;也是基于认知工程体系和现代盘算机的壮大功效,对不肯定情况中的庞杂对象进行的拟人化治理.2．智能掌握体系有哪几种类型,各自的特色是什么？答：智能掌握体系的类型：集散掌握体系.隐约掌握体系.多级递阶掌握体系.专家掌握体系.人工神经收集掌握体系.进修掌握体系等.各自的特色有：集散掌握体系：以微处理器为基本,对临盆进程进行分散监督.操纵.治理和疏散掌握的分散疏散掌握体系.该体系将若干台微机疏散应用于进程掌握,全部信息经由过程通讯收集由上位治理盘算机监控,实现最优化掌握,全部装配持续了通例内心疏散掌握和盘算机分散掌握的长处,战胜了通例内心功效单一,人机接洽差以及单台微型盘算机掌握体系安全性高度分散的缺点,既实现了在治理.操纵和显示三方面分散,又实现了在功效.负荷和安全性三方面的疏散.人工神经收集：它是一种榜样动物神经收集行动特点,进行散布式并行信息处理的算法数学模子.这种收集依附体系的庞杂程度,经由过程调剂内部大量节点之间互相衔接的关系,从而达到处理信息的目标.专家掌握体系：是一个智能盘算机程序体系,其内部含有大量的某个范畴专家程度的常识与经验,可以或许应用人类专家的常识息争决问题的经验办法来处理该范畴的高程度难题.可以说是一种模仿人类专家解决范畴问题的盘算机程序体系.多级递阶掌握体系是将构成大体系的各子体系及其掌握器按递阶的方法分级分列而形成的层次构造体系.这种构造的特色是：1.上.下级是附属关系,上级对下级有调和权,它的决议计划直接影响下级掌握器的动作.2.信息在高低级间垂直偏向传递,向下的信息有优先权.同级掌握器并行工作,也可以有信息交换,但不是敕令.3.上级掌握决议计划的功效程度高于下级,解决的问题涉及面更广,影响更大,时光更长,感化更重要.级别越往上,其决议计划周期越长,更关怀体系的长期目标.4.级别越往上,涉及的问题不肯定性越多,越难作出确实的定量描写和决议计划.进修掌握体系：靠自身的进修功效来熟悉掌握对象和外界情况的特点,并响应地转变自身特点以改良掌握机能的体系.这种体系具有必定的辨认.断定.记忆和自行调剂的才能.3．比较智能掌握与传统掌握的特色.答：智能掌握与传统掌握的比较：它们有亲密的关系,而不是互相排挤.通例掌握往往包含在智能掌握之中,智能掌握也应用通例掌握的办法来解决“低级”的掌握问题,力争扩充通例掌握办法并树立一系列新的理论与办法来解决更具有挑衅性的庞杂掌握问题.1.传统的主动掌握是树立在肯定的模子基本上的,而智能掌握的研讨对象则消失模子轻微的不肯定性,即模子未知或知之甚少者模子的构造和参数在很大的范围内变动,这些问题对基于模子的传统主动掌握来说很难解决.2.传统的主动掌握体系的输入或输出装备与人及外界情况的信息交换很不便利,愿望制造出能接收印刷体.图形甚至手写体和口头敕令等情势的信息输入装配,可以或许加倍深刻而灵巧地和体系进行信息交换,同时还要扩展输出装配的才能,可以或许用文字.图纸.立体形象.说话等情势输出信息. 别的,平日的主动装配不克不及接收.剖析和感知各类看得见.听得着的形象.声音的组合以及外界其它的情况. 为扩展信息通道,就必须给主动装配安上可以或许以机械方法模仿各类感到的准确的送音器,即文字.声音.物体辨认装配.3.传统的主动掌握体系对掌握义务的请求要么使输出量为定值（调节体系）,要么使输出量追随期望的活动轨迹（追随体系）,是以具有掌握义务单一性的特色,而智能掌握体系的掌握义务可比较庞杂.4. 传统的掌握理论对线性问题有较成熟的理论,而对高度非线性的掌握对象固然有一些非线性办法可以应用,但不尽人意. 而智能掌握为解决这类庞杂的非线性问题找到了一个出路,成为解决这类问题行之有用的门路.5.与传统主动掌握体系比拟,智能掌握体系具有足够的关于人的掌握计谋.被控对象及情况的有关常识以及应用这些常识的才能.6.与传统主动掌握体系比拟,智能掌握体系能以常识暗示的非数学广义模子和以数学暗示的混杂掌握进程,采取开闭环掌握和定性及定量掌握结合的多模态掌握方法.7.与传统主动掌握体系比拟,智能掌握体系具有变构造特色,能总体自寻优,具有自顺应.自组织.自进修和自调和才能.8.与传统主动掌握体系比拟,智能掌握体系有抵偿及自修复才能和断定决议计划才能. 4．把智能掌握看作是AI(人工智能).OR(运筹学).AC(主动掌握)和IT(信息论)的交集,其根据和内涵是什么?答：智能掌握具有显著的跨学科特色,在最早傅金孙提出的二元论中,智能掌握体系被认为是主动掌握与人工智能的交互感化,跟着熟悉的深刻,萨瑞迪斯提出运筹学融入智能掌握而提出三元构造,蔡自兴传授提出将信息论引入智能掌握,其根据在于：信息论是解释常识和智能的一种手腕;掌握论.信息论和体系论是慎密相连的;信息论已经成为掌握智能机械的对象;信息论介入智能掌握的全进程并对履行级起到焦点感化,是以最终肯定了智能掌握的四元构造.5．智能掌握有哪些应用范畴？试举出一个应用实例,并解释其工作道理和掌握机能.答：智能掌握应用于机械人.汽车.制造业.水下和陆地自助式车辆.家用电器.进程掌握.电子商务.医疗诊断.飞翔器.印刷.城市铁路.电力体系等范畴.例如焊接机械人其根本工作道理是示教再现,即由用户导引机械人,一步步按现实义务操纵一遍,机械人在导引进程中主动记忆示教的每个动作的地位.姿势.活动参数.焊接参数等,并主动生成一个持续履行全部操纵的程序.完成示教后,只需给机械人一个起动敕令,机械人将准确地按示教动作,一步步完成全部操纵,现实示教与再现.掌握机能为：弧焊机械人平日有五个自由度以上,具有六个自由度的弧焊机械人可以包管焊枪的随意率性空间轨迹和姿势.点至点方法移动速度可达60m/min以上,其轨迹反复精度可达到±0.2mm.这种弧焊机械人应具有直线的及环形内插法摆动的功效,共六种摆动方法,以知足焊接工艺请求,机械人的负荷为5kg.第二章隐约掌握的理论基本1．举例解释隐约性的客不雅性和主不雅性.答：隐约性来源于事物的成长变更性,变更性就是不肯定定性;隐约性是客不雅世界的广泛现象,世界上很多的事物都具有隐约非电量的特色.例如：年纪分段的问题;假如一小我的年纪大于60岁算老年,45-59岁之间的岁中年,小于44岁的就算青年;假如一小我的年纪是59岁零11个月零28天,那么他是属于中年照样老年呢？理论上从客不雅的角度说他是中年人,但是与60岁只有两天差别,这差别我们是分辩不出来的.从主不雅上我们认为他又是老年人.这就是隐约性的主不雅性和客不雅性的表现.2．隐约性与随机性有哪些异同？答：隐约性处于过渡阶段的事物的根本特点,是性态的不肯定性,类属的不清楚性,是一种内涵的不肯定性;而随机性是在事宜是否产生的不肯定性中表示出来的不肯定性,而事宜本身的性态和类属是肯定的,是一种外在的不肯定性.雷同点是：隐约性是因为事物类属划分的不分明而引起的断定上的不肯定性;而随机性是因为天剑不充分而导致的成果的不肯定性.但是他们都配合表示出不肯定性.异同点是：隐约性反应的是排中的破缺,而随机性反应的是因果律的破缺;隐约性现象则须要应用隐约数学,随机性现象可用概率论的数学办法加以处理.3．比较隐约聚集与通俗聚集的异同.答：隐约聚集用附属函数作定量描写,通俗聚集用特点函数来刻划. 两者雷同点：都属于聚集,同时具有聚集的基赋性质.两者异同点：隐约聚集就是指具有某个隐约还年所描写的属性的对象的全部,因为概念本身不是很清楚,界线分明的,因而对象对聚集的附属关系也不是明白的;通俗聚集是指具有某种属性的对象的全部,这种属性所表达的概念应当是清楚的,界线分明的,因而每个对象对于聚集的附属关系也就是明白的..4.斟酌说话变量：“Old ”,假如变量界说为：肯定“NOT So Old ”,“Very Old ”,“MORE Or LESS Old ”的附属函数.解：1 o old 220 050()1(50/5) 50100NOT S x x x x μ--≤<⎧⎪=⎨⎡⎤+-≤<⎪⎣⎦⎩ 5.已知消失隐约向量A 和隐约矩阵R 如下：()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡==3.06.03.001.004.06.02.01.08.05.04.01.07.0R A 盘算R A B =.{}4321=U ,给定说话变量“Small ”=1/1+0和隐约关系R=“Almost 相等”界说如下：⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=16.01.006.016.01.01.06.016.001.06.01R 应用max-min 复合运算,试盘算：相等）是Almost Small X y R ()()( =. 解：10.60.100.610.60.1y (10.70.30.1)0.10.610.600.10.61R ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（） 7.已知隐约关系矩阵：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=15.05.01009.002.01.00014.009.004.018.02.01.008.01R 盘算R的二至四次幂.解：210.800.10.210.800.10.20.810.400.90.810.400.900.410000.41000.10010.50.10010.50.20.900.510.20.900.51R R R ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=•=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦10.80.40.20.80.810.40.50.90.40.4100.40.20.5010.50.80.90.40.51⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦},{ },,,{ },,,{21321321z z Z y y y Y x x x X ===,二维隐约前提语句为“若A 且B 则C ”,个中)(C , 14.0)( , 6.011.0)( , 1.015.021321321Z F z z C Y F B y y y B X F A x x x A ∈+=∈++=∈++=已知)(B , 15.01.0)( , 1.05.01*321**321*Y F y y y B X F A x x x A ∈++=∈++=由关系合成推理法,求得推理结论*C . 解：令R 暗示隐约关系,则R A B C =⨯⨯.将1T R 按行睁开写成列向量为[]0.10.50.50.110.60.10.10.1T所以,[]10.10.10.40.110.50.50.40.510.50.50.40.510.10.10.40.110.41110.4110.60.60.40.610.10.10.40.110.10.10.40.110.10.10.40.11T R R C ∧∧⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⨯=⨯==∧∧⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥∧∧⎣⎦⎣⎦0.10.10.40.50.40.50.10.10.410.40.60.10.10.10.10.10.1⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦.又因为()C A B R ***=⨯⨯,[]10.10.510.50.10.510.10.50.50.10.10.10.1A B **⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⨯==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦,将A B **⨯按行睁开写成行向量,为[]0.10.510.10.50.50.10.10.1,则 ()()0.40.5C A B R ***=⨯⨯=即120.40.5C z z *=+ 9. 已知说话变量x,y,z.X 的论域为{1,2,3},界说有两个说话值： “大”＝{0, 0.5, 1};“小”={1, 0.5, 0}. Y 的论域为{10,20,30,40,50},说话值为：“高”={0, 0, 0, 0.5, 1};“中”={0, 0.5, 1, 0.5, 0}; “低”={1, 0.5, 0, 0, 0}.Z的论域为{0.1,0.2,0.3},说话值为：“长”={0, 0.5, 1};“短”={1, 0.5, 0} 则：1）试求规矩：假如 x 是“大”并且 y 是“高”那么 z是“长”;不然,假如 x 是“小”并且 y 是“中”那么 z是“短”.所蕴涵的x,y,z之间的隐约关系R.2）假设在某时刻,x是“略小”={0.7, 0.25, 0},y是“略高”={0, 0, 0.3, 0.7, 1}试根据R分离经由过程Zadeh法和Mamdani法隐约推理求出此时输出z的说话取值.第三章隐约掌握1.隐约掌握器有哪几部分构成？各完成什么功效？1:答：隐约掌握器由四个部分构成,这四个功效模块是隐约化.常识库.隐约推理和去隐约化.(1)隐约化：为实现隐约掌握而将准确的输入量进行隐约化处理,是将准确量转化为隐约量的进程.隐约化模块在不合的阶段有不合的感化：a.肯定相符隐约掌握器请求的输入量和输出量.b.对输入输出变量进行尺度变换,使之落于各自的论域范围内.c.对已经论域变换的输入量进行隐约化处理,包含隐约朋分和附属函数的肯定.(2)常识库：常识库平日由数据库和规矩库构成,包含了具体应用范畴的常识和请求.个中,数据库重要包含输入输出变量的初度变换因子.输入输出空间的隐约朋分以及隐约变量的隐约取值及响应的附属度函数选择和外形等方面的内容.规矩库包含了用隐约说话描写专家的经验常识,来暗示一系列掌握规矩.它们反应了掌握专家的经验和常识.(3)隐约推理：是一种近似推理,根据隐约掌握规矩库和当前体系状况揣摸出应施加的掌握量的进程,由推理机完成.(4)去隐约化：因为掌握器输出到具体地履行机构的旌旗灯号必须是清楚的准确量.是以,须要一个与输入隐约化相反的进程,即把隐约推理成果转变成清楚量,它实现从输出论域上输出隐约空间到输出准确空间的映射.2.隐约掌握器设计的步调如何？2：答：隐约掌握器设计的步调如下：(1)：输入变量和输出变量的肯定.(2)：输入输出变量的论域和隐约朋分,以及包含量化因子和比例因子在内的掌握参数的选择.(3)：输入变量的隐约化和输出变量的清楚化.(4)：隐约掌握规矩的设计以及隐约推理模子的选择.(5)：隐约掌握程序的编制.3.清楚化的办法有哪些？3：答：清楚化的办法一般有四种：(1)：最大附属度法：这种办法将隐约推理得到的结论中最大附属度值最对应的元素作为掌握器输出的准确值,假如有多个最大点,则取其平均值.(2)：加权平均法：这种办法是指以各条规矩的前件和输入的隐约集按必定轨则肯定的值为权值,并对后件代表值加权平均盘算输出的清楚值的办法.(3)：面积等分法：把输出的隐约聚集所对应的附属函数与横坐标之间围成的体面分成两部分,那么该办法得到的准确值应知足使该两部分的面积相等.(4)：因为Tsukamoto模子和Takagi-Sugeno模子输出本身就是清楚量,则不须要去隐约化.4.已知某一炉温掌握体系,请求温度保持在600度恒定.针对该掌握体系有一下掌握经验：（1）若炉温低于600度,则升压;低得越多升压就越高. （2）若炉温高于600度,则降压;高得越多降压就越低. （2）若炉温等于600度,则保持不变.设计隐约掌握器为一维掌握器,输入说话变量为误差,输出为掌握电压.输入.输出变量的量化等级为7级,取5个隐约集.设计附属度函数误差变更划分表.掌握电压变更划分表和隐约掌握规矩表.解：界说幻想温度点的温度为0T ,现实测量温度为T ,温度差为0e T T T =∆=-.认为输入.输出变量的量化等级均为7级, 5个隐约集,则误差e 变更划分表为：掌握电压变更划分表为：根据一上两表设计一下隐约规矩：若e 负大,则u 正大;若e 负小,则u 正小;若e 为0,则u 为0; 若e 正小,则u 负小;若e 正大,则u 负大. 隐约掌握规矩表为：第四章神经收集基本1.生物神经元模子的构造功效是什么？答：生物神经元构造：（1）.细胞体：由细胞核.细胞质和细胞膜等构成.（2）.树突：胞体上短而多分枝的崛起.相当于神经元的输入端,接收传入的神经冲动.（3）.轴突：胞体上最长枝的崛起,也称神经纤维.端部有很多神经末稍传出神经冲动.（4）.突触：神经元间的衔接接口,每个神经元约有1万~10万个突触.神经元经由过程其轴突的神经末稍,经突触与另一神经元的树突联接,实现信息的传递.因为突触的信息传递特点是可变的,形成了神经元间联接的柔性,称为构造的可塑性.（5）.细胞膜电位：神经细胞在受到电的.化学的.机械的刺激后,能产生高兴,此时,细胞表里有电位差,称膜电位.电位膜内为正,膜外为负.生物神经元功效：（1）.高兴与克制当传入神经元的冲动,经整合,使细胞膜电位升高,超出动作电位的阈值时,为高兴状况,产生神经冲动,由轴突经神经末稍传出.当传入神经元的冲动,经整合,使细胞膜电位降低,低于阈值时,为克制状况,不产生神经冲动.（2）.进修与遗忘因为神经元构造的可塑性,突触的传递感化可加强与削弱,是以,神经元有进修与遗忘的功效.2.人工神经元模子的特色是什么？答：人工神经元模子的特色：（1）.神经元及其联接;（2）.神经元间的联接强度决议旌旗灯号传递的强弱;（3）.神经元间的联接强度是可以随练习转变的;（4）.旌旗灯号是可以起刺激感化的,也可以起克制造用;（5）.一个神经元接收的旌旗灯号的累积后果决议该神经元的状况;（6）.每个神经元可以有一个“阈值”.3.人工神经收集的特色是什么？若何分类？答：人工神经收集的特色：（1）.非线性（2）.散布处理（3）.进修并行和自顺应（4）.数据融会（5）.实用于多变量体系（6）.便于硬件实现人工神经收集的分类：根据神经收集的衔接方法,神经收集可分为三种情势：（1）.前向收集：神经元分层分列,构成输入层.隐含层和输出层.每一层的神经元只接收前一层神经元的输入.输入模式经由各层按序的变换后,由输出层输出.在各神经元间不消失反馈.感知器和误差反向传播收集采取前向收集情势.（2）.反馈收集：该收集构造在输出层到输入层消失反馈,即每一个输入节点都有可能接收来自外部的输入和来自输出神经元的反馈.这种神经收集是一种反馈动力学体系,它须要工作一段时光才干达到稳固.（3）.自组织收集：当神经收集在接收外界输入时,收集将会分成不合的区域,不合区域具有不合的响应特点,即不合的神经元以最佳方法响应不合性质的旌旗灯号鼓励,从而形成一种拓扑意义上的特点图,该图现实上是一种非线性映射.这种映射是经由过程无监督的自顺应进程完成的,所以也称为自组织特点图.4.有哪几种经常应用的神经收集进修算法？经常应用的神经收集进修算法：（1）.有教师进修：在进修进程中,收集根据现实输出与期望输出的比较,进行联接权系的调剂,将期望输出称导师旌旗灯号是评价进修的尺度.（2）.无教师进修：无导师旌旗灯号供给应收集,收集能根据其特有的构造和进修规矩,进行联接权系的调剂,此时收集进修评价的尺度隐含于其内部.（3）.再励进修:把进修看为试探评价进程,进修及选择一动作感化于情况,情况的状况转变,并产生再励旌旗灯号反馈至进修机,进修机根据再励旌旗灯号与情况当前的状况,再选择下一动作感化于情况,选择的原则是使受到嘉奖的可能性增大.（4）.Hebb进修规矩（5）.Delta进修规矩第五章典范神经收集1.BP算法的特色是什么？增大权值是否可以或许使BP进修变慢？答：误差反向传播的BP算法简称BP算法,是有导师的进修,其根本思惟是梯度降低法.它采取梯度搜刮技巧,以使收集的现实输出值与期望输出值的误差均方值为最小.进修的进程由正向传播和反向传播构成,在正向进程中,输入信息由输入层经隐层逐层处理,并传向输出层,每层神经元的状况只影响下一层神经元的状况,假如在输出层不克不及得到期望的输出,则转至反向传播,将误差旌旗灯号按衔接通路反向盘算,由梯度降低法来调剂各层神经元的权值,使误差旌旗灯号减小.重要长处：（1）非线性映射才能：无需事先懂得描写这种映射关系的数学方程,只要供给足够多的样本模式对BP收集进行具体练习,它便能完成由n维输入空间到m 输出空间的非线性映射.（2）泛化才能：当向收集输入练习时不曾见过的非样本数据时,收集也能完成由输入空间向输出空间的准确映射,这种才能称为多层前馈收集的泛化才能.（3）容错才能：输入样本中带有较大的误差,甚至个别错误对收集的输入输出纪律影响很小.尺度的BP算法内涵的缺点：（1）易形成局部微小而得不到全局最优;（2）练习次数多使得进修效力低,收敛速度慢;（3）隐节点的拔取缺少理论指点;（4）练习时进修新样本有遗忘旧样本的趋向.增大权值不必定可以或许使BP进修变慢,由BP权值修改的道理可知,权值调剂公式可汇总如下：2.为什么说BP 收集是全局逼近的,而RBF收集是局部逼近的？它们各有凸起的特色是什么？BP收集的活化函数为S函数,其值在输入空间中无穷大的范围内为非零值,因而是全局逼近的神经收集.其凸起特色如下：1.是一种多层收集化,包含输入层.隐含层和输出层;2.层与层之间采取全互联方法,同一层神经元不衔接;3.权值经由过程delta 进修算法进行调节;4.神经元活化（激发）函数为S函数;5.进修算法由正向算法和反向算法构成;6.层与层之间的衔接时单向的,信息的传播史双向的.RBF收集的活化函数为高斯基函数,其值在输入空间中有限范围内为非零值,并且RBF神经收集的神经元具有局部逼近的神经收集.其输出特色如下：1.RBF径向基函数是局部的,进修速度快;2.已证实RBF收集具有独一最佳逼近的特点,且无局部最小;3.在函数创建进程中可以主动增长隐含层的神经元个数,直到知足均方差请求为止无需单独的代码来练习函数,收集的创建进程就是练习进程.4.RBF收集用于非线性体系辨识与掌握中,虽具有独一最佳逼近特点,且无局部最小的长处,防止去肯定隐层和隐层点数,收集可以根据具体问题自顺应的调剂,是以顺应性更好.3.何为神经收集的泛化才能？影响泛化才能的身分有哪些？答：泛化才能（分解才能.归纳分解才能）：用较少的样本进行练习,是收集能在给定的区域内达到请求的精度.所以没有泛化才能的收集没有应用价值.影响泛化才能的身分：1.样本;2.构造;3.初始权值4.练习样本集;5.需测试集.4. 已知一个非线性函数2121()sin(2)2y x x ππ=,试用三层BP 收集逼近输出y,画出收集的构造,写出收集各层节点的表达式以及各层节点输出值的范围. 解：非线性函数2121()sin(2)2y x x ππ=画出三层BP 收集的构造图由输入得到两个隐节点.一个输出层节点的输出,输入层不斟酌阈值两个隐节点.一个输出层节点输出为活化函数选择S 型函数1()1xl y f xl e-==+ 由上式可得第六章高等神经收集()()()[()(1)]k p i d j u k k e k k e j k e k e k ==++--∑,也可写成等价情势112233()()()()u k k u k k u k k u k =++,个中1203()(),()(),()()()(1)k j u k e k u k e k u k e k e k e k ====∆=--∑,123,,k k k 为PID 掌握器,,p i d k k k 三个参数的线性暗示.这一情势可以算作认为123(),(),()u k u k u k 输入,123,,k k k 为权系数的神经收集构造,试推导出自顺应神经收集PID 掌握器参数调剂的进修算法.解：自顺应神经收集PID 掌握器构造如下图所示：由图可知：掌握器由两部分构成,分离为通例PID 掌握和神经收集.个中,通例PID 直接对被控对象进行闭环掌握,并且其掌握参数kp.ki.kd 为在线调剂方法;神经收集根据体系的活动状况,调节PID 掌握器的参数,使输出层神经元的输出对应于PID 掌握器的三个可调参数.进修算法如下：起首肯定神经收集的构造,即肯定输入节点数和隐含层节点数,并给出各层加权系数的初值w1和w2,并选定进修速度和惯性系数,令k=1;采样得到r(k)和y(k),盘算当前时刻误差r(k)-y(k);盘算各神经收集的输入和输出,其输出层的输出即为PID 掌握器的三个掌握参数kp.ki.kd 并盘算PID 掌握器的输出进行神经收集进修,在线调剂加权系数,实现PID掌握参数的自顺应调剂;令k=k1,进行上述步调.收集各层输入输出算法：第八章专家掌握1.什么叫产生式体系？它由哪些部分构成？试举例略加解释.答：假如知足某个前提,那么就应当采纳某些行动,知足这种临盆式规矩的专家体系成为产生式体系.产生式体系重要由总数据库,产生式规矩和推理机构构成.举例：医疗产生式体系.2.专家体系有哪些部分构成？各部分的感化若何？专家体系它具体有哪些特色和长处？答：常识库：常识库是常识的存储器,用于存储范畴专家的经验性常识以及有关的事实.一般常识等.常识库中的常识来源于常识获取机构,同时它又为推理供给求解问题所需的常识.推理机：推理机时专家体系的思维机构,现实上是求解问题的盘算机软件体系,分解推理机的运行可以有不合的掌握计谋.数据库：它是用于存放推理的初始证据.中央成果以及最终成果等的工作存储器.解释接口：它把用户输入的信息转换成体系内规范化的表示情势,然后交给响应的模块行止理,把体系输出的信息转换成用户易于懂得的外部情势显示给用户,答复提出的问题.常识获取：常识获取是指经由过程人工办法或机械进修的办法,将某个范畴内的事实性常识和范畴专家所特有的经验性常识转化成盘算机程序的进程.对常识库的修改和扩充也是在体系的调试和验证中进行,是一件艰苦的工作.专家体系的特色：具有专家程度的专门常识,能进行有用的推理,专家体系的透明性和灵巧性,具有必定的庞杂性与难度.。