第2章智能控制

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智能控制整理

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第一章:1、传统控制方法包括经典控制和现代控制,是基于被控对象精确模型的控制方式,缺乏灵活性和应变能力,适于解决线性、时不变性等相对简单的控制。

2、智能控制的研究对象具备以下的一些特点:不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。

3、IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学)4、AC:描述系统的动力学特征,是一种动态反馈。

AI :是一个用来模拟人思维的知识处理系统,具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。

OR:是一种定量优化方法,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。

5、智能控制:即设计一个控制器,使之具有学习、抽象、推理、决策等功能,并能根据环境信息的变化作出适应性,从而实现由人来完成的任务。

6、智能控制的几个重要分支为模糊控制、神经网络控制和遗传算法。

7、智能控制的特点:1,学习功能2,适应功能3,自组织功能4,优化功能8、智能控制的研究工具:1,符号推理与数值计算的结合2,模糊集理论3,神经网络理论4,遗传算法5,离散事件与连续时间系统的结合。

9、智能控制的应用领域,例如智能机器人控制、计算机集成制造系统、工业过程控制、航空航天控制和交通运输系统等。

第二章:10、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。

11、专家系统的构成:由知识库和推理机(知识库由数据库和规则库两部分构成)12、专家系统的建立:1,知识库2,推理机3,知识的表示4,专家系统开发语言5,专家系统建立步骤。

13、专家控制: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。

14、专家控制的基本结构:15、专家控制与专家系统的区别:1,专家控制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。

第2章多智能体机器人系统的控制原理

第2章多智能体机器人系统的控制原理
( ) =
=
() 0 + 1 −1 + ⋯ + −1 +
(2-13)
13
2.1.1 线性连续系统
性质 :系统的传递函数 () 具有以下性质:
1. 传递函数是复变量 的有理真分式函数,具有复变函数的所有性质。
2. 传递函数是一种用系统参数表示输出量和输入量之间关系的表达式,
1. 线性性质
ℒ 1 () ± 2 () = 1 () ± 2 () (2-4)
2. 微分定理
ℒ () = ⋅ () − (0)
(2-5)
3. 积分定理(右上角-1表示1次积分运算)
ℒ 1 () ± 2 () = 1 () ± 2 ()
工作特性。当系统微分方程列写出来后,只要给定输入量和初始条件,
便可对微分方程求解,并由此知道系统输出量随时间变化的特性。
线性定常微分方程的求解方法有两种:
(1) 经典法;
(2) 拉普拉斯变换法(简称为拉氏变换)。
4
2.1.1 线性连续系统
(1)经典法求解
在数学上,线性微分方程的解由特解和齐次微分方程的通解组成。
为了克服这个障碍,需要采用 变换法建立离散系统的数学模型。
利用 变换法研究离散系统,可以把连续系统中的许多概念和方法,推
广应用于线性离散系统。
与连续系统的数学模型类似,线性离散系统的数学模型有差分方程、
脉冲传递函数和离散状态空间表达式 (state-space representation) 三
对于一般的线性定常离散系统, 时刻的输出 () 不但与 时刻
的输入 () 有关,而且与 时刻以前的输入 − 1 , − 2 , ⋯ 有关,

智能控制技术第二章作业

智能控制技术第二章作业
2-3设误差的离散论域为【-30,-20,-10,0,10,20,30】,且已知误差为零(ZE)和误差为正小(PS)的隶属度函数为
求:
(1)误差为零和误差为正小的隶属度函数
(2)误差为零或误差为正小的隶属度函数

定义2-4并:并 的隶属函数 对所有 被逐点定义为取大运算,即 ,式中,符号“∨”为取极大值运算。
定义2-5交:交 的隶属函数 对所有 被逐点4已知模糊矩阵P、Q、R、S为
求:
(1)
(2)
(3)

定义2-14模糊关系合成:如果R和S分别为笛卡尔空间 和 上的模糊关系,则R和S的合成是定义在笛卡尔空间 上的模糊关系,并记作 ,其隶属度函数的计算方法
上确界(Sup)算子
(1)
(2)
2-6设有论域 , ,并定义
试确定模糊条件语言“如果x轻,则y重,否则y不非常重”所决定的模糊关系矩阵R,并计算出当x为非常轻,重条件下所对应的模糊集合y。
(不做)
解:B′=非常重=
B″=不非常重=B =
关系矩阵R=(A×B)U
A×B=

轨道交通系统的智能控制技术研究

轨道交通系统的智能控制技术研究

轨道交通系统的智能控制技术研究第一章绪论随着城市化进程的加速,轨道交通成为城市公共交通的重要组成部分。

然而,传统的轨道交通系统在自动控制、智能化等方面存在着巨大的发展空间,因此智能控制技术的研究和应用显得尤为重要。

本文旨在分析轨道交通系统智能控制技术的研究现状、面临的问题以及未来发展方向。

第二章轨道交通系统智能控制技术的研究现状轨道交通系统智能控制技术的研究始于20世纪90年代。

当时,一些国家开始对轨道交通系统进行智能化改造,如德国的柏林、法国的巴黎等城市。

智能控制技术的研究主要包括以下方面:1. 自动驾驶技术自动驾驶技术是轨道交通系统智能化改造的关键技术之一。

它可以使车辆在轨道上自主行驶,避免了人员操作中的误操作,提高了行车的安全性和准确性。

在国内,自动驾驶技术的研究主要集中在城市地铁等轨道交通系统中的应用。

北京、上海、广州等城市都已具备自主研发自动驾驶技术的实力,同时也获得了不少的应用经验。

2. 信号控制技术信号控制技术是轨道交通系统中的关键控制技术,直接影响着列车行驶的安全和顺畅。

智能信号控制技术采用先进的控制算法和通信网络技术,实现列车间的智能协同、智能分析和智能决策。

当前,国内的轨道交通系统基本实现了自动信号控制,但还存在信号区段设置不合理、信号设备老化等问题,需要进一步完善。

第三章轨道交通系统智能控制技术面临的问题虽然轨道交通系统智能控制技术已取得了不少进展,但它仍然面临以下问题:1. 安全性问题轨道交通系统的安全问题一直是智能控制技术研究的重要方向之一。

智能控制技术的引入可以提高系统的安全性,但一旦出现故障,这种技术也可能会对系统的安全性产生严重的影响。

2. 兼容性问题轨道交通系统中的车辆和设备来自不同的生产厂家,且不同品牌、不同型号之间的兼容性存在很大的问题。

因此,必须通过标准化和规范化来保证所有设备能够兼容并正常运行。

3. 故障诊断问题智能控制技术的引入使得轨道交通系统更加智能化、自动化,但也使得诊断系统故障变得更加复杂。

基于微控制器的智能控制系统设计与实现

基于微控制器的智能控制系统设计与实现

基于微控制器的智能控制系统设计与实现第一章:绪论随着科技的不断发展,现代工业生产中智能化控制系统成为了不可或缺的一部分。

利用微控制器,设计并实现基于智能控制系统,已成为现代制造业加强自动化、提高生产效率、降低人力成本的有效途径。

本文将介绍基于微控制器的智能控制系统设计与实现。

首先阐述智能控制系统的概念、特点和功能,其次介绍涉及到的技术原理,然后详细介绍系统的硬件设计和软件设计,并通过实验验证其可行性和优势。

第二章:智能控制系统概述智能控制系统是指能够对所控制的对象进行感知、判断、决策和控制的一类控制系统。

相较于传统控制系统,智能控制系统能对环境有更强的适应性,具有更高的精度、效率和安全性。

智能控制系统具有以下特点:(1)多传感器融合:智能控制系统采用多传感器融合,综合运用多种传感器对所控对象的各种物理量进行感知,实现系统的多维度掌握。

(2)自主决策:智能控制系统采用专家系统或模糊控制算法,利用所获得的传感器信息自主决策,实现适应性强和优化控制。

(3)可编程控制:智能控制系统可以对所控制的对象进行自由变换的编程控制,适应不同的场景和需求。

智能控制系统的功能不仅限于自动化控制,还可以实现视觉检测、故障诊断、智能化决策等多种应用。

第三章:技术原理基于微控制器的智能控制系统的核心技术是单片机技术、模糊控制技术和通信技术。

(1)单片机技术:单片机是指将计算机中的中央处理器、存储器等集成于一片芯片中的微型计算机系统。

单片机通常具有体积小、功耗低、成本低、可编程性强等特点,可以满足智能控制系统的要求。

(2)模糊控制技术:模糊控制是指不同于传统控制方法的一种控制策略。

其所使用的逻辑关系不是严格的真假二值,而是模糊的概率范围。

模糊控制能有效地处理多变量、非线性的控制问题,在控制精度、适应性等方面有显著优势。

(3)通信技术:智能控制系统的实时性和可控性成为了当今种许多应用领域的重要指标。

通信技术的发展,既丰富了智能控制系统的应用场景,但也对承载通信的硬件、协议、安全保障等方面提出了更高的要求。

智能控制

智能控制

第一章复杂系统的特点在传统的控制系统中,控制的任务要求输出为定值,或者要求输出量跟随期望的值变化,因此控制任务比较单一。

而对于复杂的控制任务:如:智能机器人系统、复杂工业过程控制系统、计算机集成制造系统、航天航空控制系统、社会经济管理系统、环境及能源系统等,传统的控制理论都无能为力。

传统控制理论的局限性1.传统的控制理论建立在精确的数学模型基础上——用微分或差分方程来描述。

不能反映人工智能过程:推理、分析、学习。

丢失许多有用的信息2.不能适应大的系统参数和结构的变化自适应控制和自校正控制——通过对系统某些重要参数的估计以克服小的、变化较慢的参数不确定性和干扰。

鲁棒控制——在参数或频率响应处于允许集合内,保证被控系统的稳定。

注:自适应控制鲁棒控制不能克服数学模型严重的不确定性和工作点剧烈的变化。

3.传统的控制系统输入信息模式单一通常处理较简单的物理量:电量(电压、电流、阻抗);机械量(位移、速度、加速度)复杂系统要考虑:视觉、听觉、触觉信号,包括图形、文字、语言、声音等。

智能定义(Albus):按系统的一般行为特性,指在不确定环境中作出合适动作的能力是自动控制(Au tomati c Control)和人工智能(A rtifi cial Intelligen ce)的交集和运筹学(OR)模糊控制与传统控制的区别:传统控制是从被控制对象的数学模型上考虑进行控制;模糊控制是从人类智能活动的角度和基础上去考虑实施控制。

模仿人的控制经验而不是依赖控制对象的模型智能控制的几个重要分支:一、专家系统和专家控制二、模糊控制三、神经网络控制四、学习控制智能控制系统的结构1. 定义a. 实现某种控制任务的智能系统。

智能系统是具备一定智能行为的系统。

若对于一个问题的激励输入,系统具备一定的智能行为,能够产生合适的求解问题的响应。

举例:智能洗衣机b.(Saridis的定义)通过驱动自主智能机来实现其目标而无需操作人员参与的系统举例:智能机器人智能控制系统的特点一混合控制过程,数学模型和非数学广义模型表示;适用于含有复杂性、不完全性、模糊性、不确定性和不存在已知算法的生产过程。

智能控制技术(第2章-专家系统与专家控制系统)

智能控制技术(第2章-专家系统与专家控制系统)

(3)成熟期(1972-1977年): 在此期间斯坦福大学研究开发了最著名 的专家系统-血液感染病诊断专家系统 MYCIN,标志专家系统从理论走向应用。 另一个著名的专家系统-语音识别专家系统 HEARSAY的出现,标志着专家系统的理 论走向成熟。
(4)发展期(1978-现在) 在此期间,专家系统走向应用领域, 专家系统的数量增加,仅1987年研制成 功的专家系统就有1000种。 专家系统可以解决的问题一般包括解 释、预测、设计、规划、监视、修理、 指导和控制等。目前,专家系统已经广 泛地应用于医疗诊断、语音识别、图象 处理、金融决策、地质勘探、石油化工、 教学、军事、计算机设计等领域。
等价问题(更易)
4、“与或图”表示法
与或图构成规则 •与或图中的每个节点代表一个要解决的 单一问题或问题集合,图中的起始节点对 应总问题。 •对应于本原问题的节点为叶节点,它没 有后裔。 •对于把算符(与操作/或操作)应用于 问题 A的每种可能情况,都把问题变换为 一个子问题集合;有向弧线自A指向后继 节点,表示所求得的子问题集合。
(2)推理机的设计
① 选择推理方式;
② 选择推理算法:选择各种搜索算法,如 深度优先搜索、广度优先搜索、启发式优 先搜索等。
(3)人─机接口的设计
① 设计“用户─专家系统接口”:用于咨 询理解和结论解释; ② 设计“专家─专家系统接口”:用于知 识库扩充及系统维护。
2.3 专家控制系统的设计方法
2. 2、专家系统的基本结构与实现
专家系统主要由知识库和推理机构 成,专家系统的结构如图2-4所示。
用户
领域专家
知识工程师
人机接口
解释机构
知识获取机构 专 家 系 统 核 心
数据库

智能控制理论及其在机器人上的应用

智能控制理论及其在机器人上的应用

智能控制理论及其在机器人上的应用第一章:智能控制理论概述智能控制是一种利用人工智能技术实现对系统控制的技术,其目的在于给机器进行指令,控制其运动。

智能控制技术综合了智能计算、模糊逻辑、神经网络等计算机科学中的前沿技术,使得机器可以像人一样对环境做出反应,完成人们的工作任务。

智能控制理论研究了机器在复杂的环境下做出决策的方法,通过对数据的收集、处理以及算法的设计和调整,让机器具有感知、理解和适应环境的能力。

智能控制理论的研究对于机器人、无人飞行器、自动驾驶汽车等自主化系统至关重要。

第二章:智能控制在机器人上的应用机器人是智能控制技术的典型应用之一。

智能控制可以使机器人从一个简单的动作执行者提升为一个拥有自主决策能力、可以接受人类指令、智能感知环境、适应环境的智能机器人。

1. 机器人的感知机器人的感知是指让机器人具有感知环境、收集信息的功能。

机器人的感知技术可以通过传感器实现。

智能控制可以让机器人利用传感器把环境信息收集到机器人的电脑里,对它进行分析,在这个基础上进行相应的决策。

传感器的种类非常多,例如红外线传感器、激光雷达传感器、声波传感器、视觉传感器等,不同的传感器通过不同的方式来感知环境,并生成不同的数据。

智能控制可以帮助机器人对从传感器中收集到的信息进行处理并指导其展开相应的行动。

2. 机器人的决策机器人的决策能力是指让机器人像人类一样生成合理的决策,并根据情况调整自己的决策。

基于智能控制的机器人可以利用数据和算法来进行计算、分析和预测。

例如,基于智能控制的机器人在执行一项任务时,可以根据所处的环境变化、任务目标的变化以及其他因素来生成相应的决策。

如果需要调整,机器人就可以根据新的数据情况重新生成新的决策。

3. 机器人的执行机器人的执行能力是指让机器人能够按照预设计划或者生成的决策来执行任务。

机器人的控制系统可以根据信息反馈不断的调整机器人的动作,使机器人能够适应不同环境、不同任务目标的要求。

《智能控制》PPT课件

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(3)组织功能:对于复杂任务和分散的传感信息具有自组织和协调功能,使系统具有 主动性和灵活性。智能控制器可以在任务要求范围内进行自行决策,主动采取行动,当 出现多目标冲突时,在一定限制下,各控制器可以在一定范围内自行解决。
1.1.4 智能控制的研究对象 (1)不确定性的模型
7
模型的不确定性包含两层意思:一是模型未知或知之甚少;二是模型的结构和参数可 能在很大范围内变化。
可以概括为:智能控制是“三高三性”的产物。即“控制系统的高度复杂性、高度不 确定性及人们要求越来越高的控制性能”
8
1.1.5 智能控制系统的结构 1.智能控制系统的基本结构
数据库
感知信息 与处理
认知学习 智能控制器
评价机构
传感器
环境 广义对象
还包括外部各种干 扰等不确定制、神经网络控制、专家控制、 学习控制及仿人控制等。
3
第一章
第一节 智能控制的基本概念 1.1.1 智能控制的由来
绪论
传统控制理论(包括经典控制理论和现代控制理论)是建立在被控对象精确数学模
型基础上的控制理论。实际上,许多工业被控对象或过程常常具有非线性、时变性、变 结构、多层次、多因素以及各种不确定性等,难于建立精确的数学模型。即使对一些复 杂对象能够建立起数学模型,模型也往往过于复杂,既不利于设计也难于实现有效控制。 虽然对缺乏数学模型的被控对象可以进行在线辨识,但是由于算法复杂、实时性差,使 得应用范围受到一定限制。
IC:智能控制(intelligent control) AI:人工智能(artificial intelligent) AC:自动控制(automatic control)
9
2. 分层递阶智能控制结构
1977年Saridis以机器人控制为背景提出了三级递阶控制结构。

面向人机协同的机器人智能控制技术研究

面向人机协同的机器人智能控制技术研究

面向人机协同的机器人智能控制技术研究第一章介绍人机协同是机器人智能控制技术的一个重要方向。

它将机器人系统和人类操作者进行协作,实现更高效、更安全的工作流程。

为了达到这个目的,需要研究如何让机器人系统在与人类交互中运行起来更加稳定,更加安全可靠。

本文将探讨如何实现面向人机协同的机器人智能控制技术。

第二章机器人智能控制技术机器人智能控制技术是指应用计算机等智能化控制系统,对机器人进行精细的控制,实现自主化、智能化和高效化的运动控制。

机器人智能控制系统主要包括传感器、控制器、执行器等,通过语音、视觉、触觉等信息进行沟通交流。

在机器人智能控制技术中,传感器起着至关重要的作用。

它可以实时监测机器人周围环境的变化以及操作者的动作,将这些信息迅速传递给控制器,实现机器人的智能化控制。

第三章面向人机协同的机器人智能控制技术面向人机协同的机器人智能控制技术是将人与机器人进行协同工作的技术。

人和机器人之间的交互需要通过不同的传感器进行检测。

例如,视觉和声音传感器可以用于检测人的动作和说话的声音。

同时,触感传感器可以用于检测人的触摸。

基于这些传感器的信息,机器人可以根据人类操作者的需求,自动执行任务并与人类操作者进行互动。

在实现人机协同的机器人智能控制技术时,需要考虑以下方面:(1)安全性基于安全性的考虑,机器人需要对人类操作者做出相应的反应,确保人类操作者的安全。

例如,如果机器人的动作会危及人类操作者的安全,机器人需要立即停止动作。

(2)可靠性机器人必须能够准确地识别人类操作者的意图,并确保按照人类操作者的要求进行任务执行。

此外,机器人还需具备故障检测和排除的能力,确保机器人的可靠性。

(3)智能化机器人需要具备趋近于人类的智能化,准确理解人类操作者的意图,能够实现自主的机器人动作和任务执行。

第四章机器人智能控制技术的应用机器人智能控制技术已经在多个领域得到了广泛应用。

例如,医疗领域中可以使用机器人智能控制技术进行手术;在航空业中可以使用机器人检修机械设备;在军事领域中可以使用机器人进行侦查和炸弹清除等。

智能控制系统的研究和应用

智能控制系统的研究和应用

智能控制系统的研究和应用第一章绪论智能控制系统是一种采用新型的计算机技术和人工智能技术实现自动化控制的系统,它具有智能化、自适应、优化控制等特点,由于其广泛应用于各个领域,受到了越来越多的关注和研究。

第二章智能控制系统的基本原理智能控制系统是由底层硬件和上层软件两个部分结合而成的,基本原理如下:1. 信号处理。

智能控制系统需要对信号进行处理和提取,以确定其是否达到特定的条件。

2. 数据采集。

智能控制系统需要采集数据,并将其传输到中央处理器。

3. 决策分析。

智能控制系统需要对采集到的数据进行分析和处理,以确定下一个步骤的操作模式。

4. 控制执行。

智能控制系统可自动执行控制操作,以达到预期的目标。

第三章智能控制系统的应用领域智能控制系统具有广泛的应用领域,下面具体来看一下:1. 工业领域。

智能控制系统可用于控制加工设备、自动化生产线、机器人等。

2. 环境监控领域。

智能控制系统可用于监控水质、大气等环境因素,并控制相关的设备以维持环境质量。

3. 城市基础设施领域。

智能控制系统可用于控制道路照明、路灯开关等城市基础设施。

4. 交通运输领域。

智能控制系统可用于自动化控制车辆、航空器等。

第四章智能控制系统的未来发展趋势智能控制系统的未来发展趋势包括以下几个方面:1. 云端处理。

智能控制系统将逐渐采用云端处理技术,以提高数据处理能力。

2. 人工智能。

智能控制系统将借鉴人工智能技术,提高系统的自适应性和优化控制能力。

3. 物联网技术。

智能控制系统将采用物联网技术,实现各种设备之间的互联互通。

4. 自主决策。

智能控制系统将具备自主决策能力,实现更快更准确的控制。

结论智能控制系统具有极大的应用前景,未来发展趋势将更趋于智能化、自适应和优化控制方面的发展,并且对人类生活质量的提高产生重要影响。

精密加工中的智能控制技术

精密加工中的智能控制技术

精密加工中的智能控制技术第一章智能控制技术概述随着科学技术的不断进步和人类对质量的要求越来越高,精密加工已成为制造业中不可或缺的组成部分。

而精密加工中的智能控制技术则是使加工过程更加自动化、高效化、精确化的关键。

智能控制技术是指通过电脑、传感器等先进设备实现对加工设备和加工过程的即时监控和调整,以达到提高生产效率、降低成本、提高产品质量等多种目的的一种技术。

在精密加工领域,传统的控制技术无法满足越来越高的精度和效率要求,因此智能控制技术得到了广泛应用。

随着智能控制技术的不断发展,已经涌现出了很多智能控制技术,如基于人工智能的控制技术、基于机器学习的控制技术、基于模糊逻辑的控制技术和基于神经网络的控制技术等。

第二章智能控制技术在加工过程中的应用在加工过程中,智能控制技术可以通过实时监测设备状态、材料性质等参数,对加工过程进行实时控制,以保证加工结果的准确性和一致性。

具体应用包括以下几个方面:1.自动化控制精密加工领域中,自动化程度越高,人为因素的干预就会越少,从而减少加工差错率。

智能控制技术可以利用传感器、控制器和执行器等组成自动化系统,实现对加工过程的自动控制,以解决人力不足、工作环境恶劣等问题。

自动控制技术可以确保产品质量的一致性,并提高生产速度和效率,从而降低成本和提高利润。

2.材料分类控制对于不同类别的材料,需要采用不同的加工参数和加工方法,以达到最佳的加工效果。

智能控制技术可以实现对材料的分类控制,根据材料的特性进行分类,然后采用相应的加工参数和加工方法进行加工,以确保产品的质量和精度。

3.实时监控和调整在加工过程中,由于各种因素的影响,如设备温度的变化、刀具磨损的情况、材料硬度等,都会对加工结果产生一定的影响。

因此,需要使用智能控制技术来实时监控这些因素,并进行调整,保持加工过程的稳定和精度。

4.故障诊断和预警在加工过程中,设备出现故障会严重影响加工效率和产品质量。

智能控制技术可以利用传感器和控制器等检测设备状态,通过分析数据预测故障发生的可能性,并对设备进行预警和维修,以避免故障带来的损失和时间成本。

智能控制理论及应用PPT课件

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20世纪50年代至70年代是神经网络研究的萧条期,但仍有 不少学者致力于神经网络模型的研究;
Albus在1975年提出的CMAC神经网络模型,利用人脑记 忆模型提出了一种分布式的联想查表系统;
Grossberg在1976年提出的自谐振理论(ART)解决了无 导师指导下的模式分类;
到了80年代,人工神经网络进入了发展期:
1985年8月,IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术 研讨会,会上集中讨论了智能控制的原理和系统结构等问题。 这次会议之后不久,IEEE控制系统学会成立了智能控制专业委 员会。1987年1月,IEEE控制系统学会和计算机学会在美国费 城联合召开了智能控制的第一次国际会议,来自美、欧、日、 中以及其他国家的150余位代表出席了这次学术盛会。
从控制论的角度出发:智能控制是驱动智能机器自主地实 现其目标的过程。或者说,智能控制是一类无需人的干预就能 独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制方法。
以上各种描述说明:智能控制具有认知和仿人的功能;能 适应不确定性的环境;能自主处理信息以减少不确定性;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。
1968年扎德首次公开发表其“模糊控制算法”;
1973年他又发表了语言与模糊逻辑相结合的系统建立方法; 1974年伦敦大学Mamdani博士首次尝试利用模糊逻辑,成 功地开发了世界上第一台模糊控制的蒸汽引擎;
1979年T.J.Procky和E.H.Mamdani共同提出了自学习概念, 使系统性能大为改善;
11
18.07.2020
北京科技大学自动化学院控制科学与工程系
1.2 智能控制的发展概况
1.2.1 智能控制的产生 人们将智能控制的产生归结为二大主因,一是自动控制理

智能控制第2章 模糊控制改进(4)

智能控制第2章 模糊控制改进(4)
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2.5.2 模糊控制的改进方法
常规PID参数的模糊自整定(用调节变化量的方式) Fuzzy控制器
de/dt
dkp dki dkd
r
-
e
PID控制器
对象
y
College of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University
9
2.5.2 模糊控制的改进方法
并联控制
复合控制器 模糊控 制器

对象
PI 控制器

当|E|≥1,模糊控制器开关闭合,PI控制器的输出与模糊控制器输
出的和作为被控对象输入, 克服不确定性因素影响,且有较强控制作用;
当|E|=0时, 模糊控制器输出断开,仅有PI控制器控制对象, 消除稳 态误差。
Simulink仿真实现
College of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University
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Switch介绍
College of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong University
2.5.2 模糊控制的改进方法
2 自校正模糊控制
针对普通模糊控制器的参数和控制规则在系统运行时无法在线调 整,自适应能力差的缺陷,自校正模糊控制器可以在线修正模糊控制 器的参数或控制规则,从而增强了模糊控制器的自适应能力,提高了 控制系统的动、静态性能和鲁棒性。 自校正模糊控制器通常分为两种: 参数自校正模糊控制器 规则自校正模糊控制器
3
2.5.2 模糊控制的改进方法

智能控制复习题

智能控制复习题

智能控制复习第一章 选择题1. 智能控制的概念首次由着名学者 D 提出A 蔡自兴BCD 傅京孙2.经常作为智能控制典型研究对象的是 DA 智能决策系统B 智能故障诊断系统C 智能制造系统D 智能机器人3.解决自动控制面临问题的一条有效途径就是,把人工智能等技术用入自动控制系统中, 其核心是 BA 控制算法B 控制器智能化C 控制结构D 控制系统仿真4.智能自动化开发与应用应当面向 CA 生产系统B 管理系统C 复杂系统D 线性系统 5.不属于...智能控制是 DA 神经网络控制B 专家控制C 模糊控制D 确定性反馈控制6.以下不属于智能控制主要特点的是 DA 具有自适应能力B 具有自组织能力C 具有分层递阶组织结构D 具有反馈结构7.以下不属于智能控制的是 DA 神经网络控制B 专家控制C 模糊控制D 自校正调节器第二章 选择题1. 地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为 DA 语义网络B 框架表示C 剧本表示D 产生式规则2.自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为 BA 框架表示B 语义网络C 剧本表示D 产生式规则3. 专家系统中的自动推理是基于 C 的推理;A 直觉B 逻辑C 知识D 预测4.适合专家控制系统的是 DA 雷达故障诊断系统B 军事冲突预测系统C 聋哑人语言训练系统D 机车低恒速运行系统5.直接式专家控制通常由 B 组成A 控制规则集、知识库、推理机和传感器B 信息获取与处理、知识库、控制规则集和推理机C 信息获取与处理、知识库、推理机和传感器D 信息获取与处理、控制规则集、推理机和传感器6.专家控制可以称作基于 D 的控制;A 直觉B 逻辑C 预测D 知识7.直接式专家控制通常由 C 组成A 信息获取与处理、知识库、推理机构和传感器B 信息获取与处理、知识库、控制规则集和传感器C 信息获取与处理、知识库、推理机构和控制规则集D 信息获取与处理、控制规则集、推理机构和传感器8.专家系统的核心部分是 BA 人机接口、过程接口、推理机构B 知识库、数据库、推理机构C 人机接口、知识获取结构、推理机构 D知识库、数据库、人机接口9.以下不属于专家系统知识表示法的是 CA 彩色Petri网络B 语义知识表示C 样本分类D 产生式规则10.产生式系统的推理方式不包括 CA 正向推理B 反向推理C 简单推理D 双向推理11.肺病诊断专家系统使用的知识表示方法为 DA 语义网络B 产生式规则C 剧本表示D 框架表示12.以下不属于专家系统组成部分的是 AA 专家B 数据库C 知识库D 解释部分13.黑板专家控制系统的组成有 CA 黑板、数据库、调度器B 数据库、知识源、调度器C黑板、知识源、调度器 D 黑板、规则库、调度器14.建立专家系统,最艰难“瓶颈”的任务是 BA 知识表示B 知识获取C 知识应用D 知识推理15.在专家系统中, D 是专家系统与用户间的人-机接口A 知识库B 数据库C 推理机D 解释机构16.产生式系统包含的基本组成 AA 知识库、规则库和数据库B 规则库、模型库和控制器C 知识库、规则库和模型库D 规则库、数据库和控制器第三章模糊控制1. 某模糊控制器输出信息的解模糊判决公式为101niU i i nUii u u u u ,该解模糊方法为 DA 最大隶属度法B 取中位数法C 隶属度限幅元素平均法D 重心法2.在温度模糊控制系统中,二维模糊控制器的输入是 AA 温度的误差e 和温度误差变化量d eB 控制加热装置的电压的误差e 和电压误差变化量deC 控制加热装置的电压的误差e 和温度误差变化量d eD 控制加热装置的电压的误差e 和温度误差变化量de3.下列概念中不能用普通集合表示的是 DA 控制系统B 低于给定温度C 工程师D 压力不足4.以下应采用模糊集合描述的是 BA 高三男生B 年轻C 教师D 社会5.总结手动控制策略,得出一组由模糊条件语句构成的控制规则,据此可建立DA 输入变量赋值表B 输出变量赋值表C 模糊控制器查询表D 模糊控制规则表6.某模糊控制器的语言变量选为实际温度与给定温度之差即误差e 、误差变化率△e ;以及加热装置中可控硅导通角的变化量u ,故该模糊控制器为AA 双输入一单输出B 单输出一单输入C 双输入一双输出D 单输出一双输入 7.在论域U 中,模糊集合A 的支集只包含一个点u ,且A u =1,则A 称为 BA 截集B 模糊单点C 核D 支集8.在模糊控制中,隶属度 CA 不能是1或0B 根据对象的数学模型确定C 反映元素属于某模糊集合的程度D 只能取连续值9.模糊集合中,A u =对应的元素u 称为 AA 交叉点B 模糊单点C 核D 支集10.在模糊控制器的推理输出结果中,取其隶属度最大的元素作为精确值,去执行控制的方法称为 BA 重心法B 最大隶属度法C 系数加权平均法D 中位数法11.若模糊集合A 表示模糊概念“老”,其隶属度函数为A ,则模糊概念“略 微老”相当于A λμ,其中 λ为, CA 2B 4C 1/2D 1/412. 若对误差、误差变化率论域X 、Y 中元素的全部组合计算出相应的控制量变化ij u ,可写成矩阵ij n m u ,一般将此矩阵制成 CA 输入变量赋值表B 输出变量赋值表C 模糊控制器查询表D 模糊控制规则表13.在温度模糊控制系统中,二维模糊控制器的输出是 CA 温度的误差eB 温度误差变化量d eC 控制加热装置的电压UD 控制加热装置的电压的误差e 和温度误差变化量d e14.以下的集合运算性质中,模糊集合不满足的运算性质 DA 交换律B 结合律C 分配律D 互补律15. 以下属于模糊集合表示方法的是 BA 重心法B 扎德法C 系数加权平均法D 中位数法16.在选定模糊控制器的语言变量及各个变量所取的语言值后,可分别为各语言变量建立各自的 CA 控制规则表B 控制变量赋值表C 语言变量赋值表D 论域量化表17.模糊控制方法是基于 DA 模型控制B 递推的控制C 学习的控制D 专家知识和经验的控制18. 以下应采用模糊集合描述的是 BA 学生B 大苹果C 老师D 演员19.若模糊集合A 表示模糊概念“老”,其隶属度函数为A ,则模糊概念“极老”相当于A λμ,其中 λ为, DA 2B 4C 1/2D 1/420.某液位模糊控制系统的语言变量选为实际温度与给定温度之差即误差e 以及加热装置中可控硅导通角的变化量u ,但不考虑温度误差变化率△e ,该模糊控制器应为 BA 双输入一单输出B 单输入一单输出C 双输入一双输出D 单输入一双输出21.模糊隶属度函数曲线的形状可以为 CA 椭圆形B 平行四边形C 梯形D 圆形22.在选定模糊控制器的语言变量及各个变量所取的语言值后,可分别为各语言变量建立各自的 CA 控制规则表B 控制查询表C 语言变量赋值表D 基本论域量化表23.某模糊控制器的语言变量选为实际水位与给定水位之差即误差e ,以及调节阀门开度的变化量u ,故该模糊控制器为 B .A. 单输出—双输入 B .单输入—单输出C. 双输入—双输出D. 双输入—单输出24.某一隶属度函数曲线的形状可以选为 CA 椭圆形B 圆形C 三角形D 正方形25. 模糊控制器的术语“正中”,可用符合 D 表示A PB B NMC ZED PM26. 以下关于模糊关系的正确说法是 BA 模糊关系是普通关系的一个特例B 模糊关系描述元素之间的关联程度C 模糊关系中的元素都是整数D 模糊关系矩阵一定是方阵27.模糊控制以模糊集合为基础,最早提出模糊集合的学者是 AB MamdaniC TakagiD Sugeno28.在模糊控制器的推理输出结果中,取其隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心作为输出值,去执行控制的方法称为 AA 重心法B 最大隶属度法C 系数加权平均法D 中位数法 29.下列概念中不能..用普通集合表示的是 DA 控制系统B 压力不足C 机电工程师D 低于给定温度30.在模糊控制中,隶属度 CA 不能是1或0B 是根据对象的数学模型确定的C 反映元素属于某模糊集合的程度D 只能取连续值31.最适合作为语言变量的值是 AA 速度B 天气C 特别D 表演32.若模糊集合A 表示模糊概念“老”,其隶属度函数为A ,则模糊概念“非常老”相当于A λμ,其中 λ为,C A 2B 4C 1/2D 1/4第4 章 神经网络1. BP 网络使用的学习规则是 BA 相关规则B 纠错规则C 竞争规则D 模拟退火算法2.BP 神经网络所不具备的功能是 CA 自适应功能B 泛化功能C 优化功能D 非线性映射功能3. 由于各神经元之间的突触连接强度和极性有所不同并可进行调整,因此人脑才具有 A 的功能;A 学习和存储信息B 输入输出C 联想D 信息整合4. 采用单层拓扑结构的神经网络是 AA Hopfield 网络B 生物神经网络C BP 网络D 小脑模型网络5. 单层神经网络,有两个输入,两个输出,它们之间的连接权有 BA 6个B 4个C 2个D 8个6. 神经网络直接逆控制是一种 B 控制;A 反馈B 前馈C 串级D 混合7.误差反向传播算法属于 B 学习规则A 无导师B 有导师C 死记忆D 混合 8.以下不属于...人工神经网络主要特点的是 BA 便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现B 网络中含有神经元C 信息分布在神经元的连接上D 可以逼近任意非线性系统9.最适宜用于联想记忆的神经网络 DA BP 神经网络B 感知器网络C 自适应线性神经网络D Hopfield 网络10.PID 神经网络控制中,控制器使用了 CA CMAC 神经网络B Hopfield 网络C PID 神经网络 D 感知器网络11.下面哪个方程最好描述了Hebb 学习规则 AA 两个神经元同时兴奋或同时抑制时,它们之间连接权的强度增强B 两个神经元同时兴奋或同时抑制时,它们之间连接权的强度减弱C 两个神经元,一个兴奋,另一个抑制,它们之间连接权的强度增强D 两个神经元,一个兴奋,另一个抑制,它们之间连接权的强度不变12.在神经网络内模控制结构中,神经网络辨识器用来获得 AA 被控对象的正模型B 被控刘象的逆模型C 线性滤波器D 控制器13.单层神经网络,有三个输入,三个输出,它们之间的连接权有 BA 6个B 9个C 16个D 25个 14.多层前向神经网络与单层感知器相比较,下面 C 不是..多层网络所特有的特点A 采用误差反向传播算法B 含有一层或多层的隐层神经元C 神经元的数目可达到很多D 隐层激活函数采用可微非线性函数15.单层感知器网络可以 BA 解决异或问题B 实现样本分类C 进行优化计算D 实现函数逼近16.能够用于无导师学习的神经网络模型是 AA Hopfield 网络B CMAC 神经网络C BP 神经网络D 自适应线性神经网络17.连续型Hopfield 网络 BA 是前馈神经网络B 是单层反馈型非线性神经网络C 具有函数逼近问题D 是多层反馈型非线性神经网络18.离散Hopfield 网络 CA 是多层反馈网络B 是多层反馈网络C 具有联想记忆功能D 具有函数逼近功能19.神经网络PID 控制是一种 BA 前馈控制B 反馈控制C 开环控制D 混合控制20.单层感知器网络可以 DA 解决异或问题B 实现函数逼近C 进行优化计算D 实现样本分类21.连续型Hopfield 网络的神经元转移函数采用 AA .对称型Sigmoid 函数B .对称型阶跃函数C .分段线性转移函数D .阈值型转移函数22.在间接神经网络模型参考自适应控制中, BA 需要一个神经网络控制器B 需要一个神经网络控制器及一个神经网络辨识器C 需要两个神经网络控制器及一个神经网络辨识器D 需要一个神经网络控制器及两个个神经网络辨识器23.生物神经元的突触连接相当于神经元之间的 DA 输入连接B 输出连接C 绝缘D 输入输出接口24. 在间接神经网络模型参考自适应控制结构中,神经网络辨识器用来获得 AA 被控对象的正模型B 被控刘象的逆模型C 线性滤波器D 控制器25.生物神经元的组成包括细胞体、轴突、树突和 CA 轴突末梢B 细胞核C 突触D 细胞膜26.以下不属于人工神经网络主要特点的是 BA 信息并行处理B 网络中含有神经元C 信息分布在神经元的连接上D 可以逼近任意非线性系统27.一般认为,人工神经网络最适用于 BA 线性系统B 非线性系统C 多输入多输出系统D 多变量系统28.在直接神经网络模型参考自适应控制中, AA 需要一个神经网络控制器B 需要一个神经网络控制器及一个神经网络辨识器C 需要两个神经网络控制器及一个神经网络辨识器D 需要一个神经网络控制器及两个个神经网络辨识器29.离散型Hopfield网络的神经元转移函数采用 D A.对称型Sigmoid函数 B.对称型阶跃函数C.分段线性转移函数 D.阈值型转移函数30.采用单层拓扑反馈结构的神经网络是 AA Hopfield网络B BP网络C PID神经网络D 小脑模型神经网络31.基于多层前向神经网络的PID控制系统结构有 D 内含神经网络的环节;A 一个B 四个C 三个D 两个32.最早提出人工神经网络模型的学者是 BA HebbB McCulloch和 PittsC RosenblattD Hopfield33.神经网络内模控制具有 CA 直接逆控制的优点和缺点B 直接逆控制的优点C 直接逆控制的优点,但无直接逆控制的缺点D 直接逆控制的缺点第5章遗传算法1.最早提出遗传算法概念的学者是 AD2.遗传算法的基本操作顺序是 CA 计算适配度、交叉、变异、选择 B计算适配度、交叉、选择、变异C计算适配度、选择、交叉、变异 D 计算适配度、选择、交叉、变异3.能够往种群中引入新的遗传信息是以下哪种遗传算法的操作 DA 交叉B 复制C 优选D 变异4.哪一种说法是对遗传算法中复制操作的描述 AA 个体串按照它们的适配值进行复制B 随机改变个体串的适配度函数值C 随机改变一些串中的一小部分D 为权值随机产生小的初始值5.遗传算法中,关于变异操作的最好叙述是 AA 随机改变一些“串”中的一小部分B 随机挑选新“串”组成下一代C 为权随机产生新的初始值D 从两个“串”中随机组合遗传信息6.哪种遗传算法的操作,能够从种群中淘汰适应度值小的个体 CA 交叉B 优选C 复制D 变异7.遗传算法将问题的求解表示成“染色体”,“染色体”实际上是 DA 基因B 适应度函数C 种群D 用编码表示的字符串8.哪种遗传算法的操作,可以从父代双亲中继承部分遗传信息,传给子代 AA 交叉B 变异C 复制D 共享9.下面哪种类型的学习能够用于移动机器人的路径规划 DA 多层前向神经网络B PID神经网络C 自适应线性神经网络D 遗传算法10.轮盘赌技术可用于 BA 选择最好的“染色体”B 随机选择“染色体”C 交叉所选择的“染色体”D 变异“染色体”的适应度11.遗传算法将问题的求解表示成“染色体”,“染色体”实际上是 CA 种群B 存在于细胞核中能被碱性染料染色的物质C 用编码表示的字符串D 各种数值12.在遗传算法中,复制操作可以通过 B 的方法来实现 A 解析B 随机C 交叉匹配D 变异判断题第一章绪论1.与传统控制相比较,智能控制方法可以较好地解决非线性系统的控制问题; √2.智能控制系统采用分层递阶的组织结构,其协调程度越高,所体现的智能也越高; √3.分层递阶智能控制按照自下而上精确程度渐减、智能程度渐增的原则进行功能分配; √4.智能系统是指具备一定智能行为的系统; √5.智能控制的不确定性的模型包括两类,一类是模型未知或知之甚少;另一类是模型的结构和参数可能在很大范围内变化; √第二章专家系统1.在专家系统中,数据库是领域知识的存储器,是系统的核心部分之一;√2.在设计专家系统时,知识工程师的任务是提供解决问题的知识和经验;×3.数据库和推理机是专家系统的核心部分;应为知识库×4.按照执行任务分类,专家系统有解释型、预测型、诊断型、调试型、维修型等多种类型; √5.专家系统实质上是一种数学计算系统; ×6.在设计专家系统时,知识工程师的任务是模仿人类专家,运用他们解决问题的知识和经验; √第三章模糊控制1.模糊控制只是在一定程度上模仿人的模糊决策和推理,用它解决较复杂问题时,还需要建立数学模型; ×2.在模糊控制中,为把输入的确定量模糊化,需要建立模糊控制规则表; 应该是确定模糊集合×3.在模糊集合的向量表示法中,隶属度为0的项必须用0代替而不能舍弃;√4.从模糊控制查询表中得到控制量的相应元素后,乘以比例因子即为控制量的变化值; √5.与传统控制相比,智能模糊控制所建立的数学模型因具有灵活性和应变性,因而能胜任处理复杂任务及不确定性问题的要求; ×6.在模糊语言变量中,语义规则用于给出模糊集合的隶属函数; √7.模糊控制对被控对象参数的变化不敏感,可用它解决非线性、时变、时滞系统的控制; √8.普通关系是模糊关系的推广,它描述元素之间的关联程度; ×9.模糊控制就是不精确的控制; ×10.在模糊控制中,为把输入的确定量模糊化,需要建立语言变量赋值表;√11.模糊控制规则是将人工经验或操作策略总结而成的一组模糊条件语句√12.通常,模糊控制器的输入、输出语言变量分别取为控制系统的误差和误差变化率; ×13.模糊控制器的输入语言变量一般可取控制系统的误差及其变化率;√14.模糊控制只是在一定程度上模仿人的模糊决策和推理,用它解决较复杂问题时,还需要建立数学模型; ×15.T-S模糊控制系统采用系统状态变化量或输入变量的函数作为IF-THEN模糊规则的后件,不可以描述被控对象的动态模型;×16.Mamdani型模糊控制器,通过模糊推理得到的结果是精确量; ×17.在模糊控制中,隶属度是根据对象的数学模型来确定的; ×18.模糊控制中,语言变量的值可用“负大、负小、零”等表示; √19.模糊控制在一定程度上模仿人的模糊决策和推理,用它解决较复杂问题时,不需要建立数学模型; √第四章神经网络1.可以充分逼近任意复杂的非线性函数关系是神经网络的特点之一;√2.一般情况下,神经网络系统模型的并联结构可以保证系统辨识收敛;×3.反馈型神经网络中,每个神经元都能接收所有神经元输出的反馈信息;√4.运算效率高,收敛速度快是BP神经网络的主要特点之一; ×5. 神经元的各种不同数学模型的主要区别在于采用了不同的转移函数,从而使神经元具有不同的信息处理特性; √6.离散Hopfield网络的两种工作方式是同步和异步工作方式; √7.神经网络已在多种控制结构中得到应用,如PID控制、内模控制、直接逆控制等; √8.一般情况下,神经网络系统模型的串-并联型结构不利于保证系统辨识模型的稳定性; ×9.BP神经网络是一种多层全互连型结构的网络; ×10.离散型单层感知器的转移函数一般采用阈值符号函数; √ 11.Hopfield网络的吸引子是指网络的稳定状态; √12.两关节机械手的控制可应用小脑神经网络直接逆模型控制; √13.神经网络用于系统正模型辨识的结构只有串联结构一种; ×14.连续型Hopfield网络是多层前馈型神经网络,每一节点的输出均反馈至节点的输入; ×第五章遗传算法1.遗传算法的复制操作可以通过随机方法来实现,可使用计算机,也可使用轮盘赌的转盘; √2.在遗传算法中,初始种群的生成不能用随机的方法产生; ×3.遗传算法的复制操作有严格的程序,不能通过随机方法来实现;×4.遗传算法具有进化计算的所有特征,其主要用途是数值计算; ×5.遗传算法中,适配度大的个体有更多机会被复制到下一代; √ 6.在遗传算法中,初始种群的生成不能用随机的方法产生; ×名词解释第一章1. 智能控制有知识的“行为舵手”,它把知识和反馈结合起来,形成感知-交互集、以目标为导向的控制系统;第二章1. 专家系统一种包含知识和推理的人工智能的计算机程序系统,这些程序软件具有相当于某个专门领域专家的知识和经验水平,同时具有处理该领域问题的能力2. 语义网络通过概念及相互间语义关系,图解表示知识网络;3. 专家控制系统应用专家系统的概念、原理和技术,模拟人类专家的控制知识和经验而建造的控制系统;第三章1. 模糊控制模糊控制是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列的控制规则,通过模糊推理得到控制作用集,作用于被控对象或过程;它无需建立系统模型,是解决不确定系统的一种有效途径;2. 模糊系统一种基于知识或基于规则的系统;它的核心就是有IF-THEN 规则形成的知识库;3. 模糊集合论域U 上的模糊集A 用一个在区间0,1上取值的隶属度函数Au 来表示;4. 隶属度某元素属于模糊集合A 的程度称为隶属度,用隶属度函数Ax 描述;隶属度函数的值是闭区间0,1上的一个数,表示元素x 属于模糊集合A 的程度;5. 模糊关系X 与Y 直积 (){},|, X Y x y x X y Y ⨯=∈∈中一个模糊子集R ,称为从X 到Y 的模糊关系;第四章1.神经网络神经元互连组成的网络,从微观结构和功能上对人脑抽象、简化,是模拟人类智能的一条重要途径,反映人脑功能的若干特征,如并行处理、学习联想、分类等;2.小脑模型神经网络由局部调整、相互覆盖接收域的神经元组成,模拟人的小脑学习结构;是一种基于表格查询式输入输出多维非线性映射能力;3. Hopfield 神经网络全连接型反馈动态神经网络,分为离散型和连续型两种,网络达到稳定状态时,其能量函数达到最小;第五章1.变异操作模拟生物在自然遗传环境下由于各种偶然因素引起的基因突变,它以很小的概率随机改变遗传基因表示染色体的符号串的某一位的值;2.适应度函数遗传算法中某个个体对环境的适应程度,适应值函数可由目标函数变换而成;3.遗传算法建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机迭代和进化,具有广泛适用性的搜索方法;简答题第一章1.智能控制的主要功能特点是什么;1多层递阶的组织结构2多模态控制3自学习能力4自适应能力5自组织能力2.智能控制的研究对象具备哪些特点3.不确定性的模型;高度的非线性;复杂的任务要求;4.与传统控制相比,智能控制的主要特点是什么1处理复杂性、不确定性问题的能力;2描述系统的模型更为广泛;3具有学习、适应、组织的功能;4具有分层信息处理和决策机构;5控制其与对象、环境没有明显的分离;5.智能控制有哪些主要类型(1)模糊控制(2)神经网络控制(3)专家控制(4)分层递阶智能控制第二章1.专家系统中,知识表示方法有哪些常用形式2.3.;1.设max max max,则比例因子K u= u max/n2.设计一个模糊控制器必须要解决哪三个关键问题1 设计模糊控制器要解决的第一个问题是如何把确定量转换为对应的模糊量;2 根据操作者的控制经验制定模糊控制规则,并执行模糊逻辑推理,以得到一个输出模糊集合,这一步称为模糊控制规则形成和推理;3 需要为模糊输出量进行解模糊判决,实现控制;3.在模糊控制器的设计中,常用的模糊判决方法有哪些(1)最大隶属度法(2)加权平均法(3)重心法(4)取中位数法4.模糊控制中,描述语言变量常见的语言值有哪几种语言变量常见的语言值是负大NB、负中NM、负小NS、负零NO、正零PO、正小PS、正中PM、正大PB;。

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3. 集合的直积(笛卡儿积、叉积)
多个集合 A1 , A2 , A3 , A4 ,, An 之间也可以进行直积运算,如
A1 A2 A3 A4 An {(a1, a2 , a3 , a4 ,, an ) ai Ai , i 1,2,, n}
例: 对于实数集
R {x x } ,有
Q A B
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1. 集合的基本概念
● 交集:属于集合 A ,同时又属于集合 B 的所有元素组成的集 合。用 A B 表示。
● 并集:由属于 A,或属于 B 的所有元素构成的集合。
记为:
A B
● 补集:若A为集合,由论域U中不属于A的所有元素构成的集合。 称为A在U中的补集。记为:
Ac U A Ac x x A且x U
第2章 模糊数学基础
第1节 第2节 第4节 第5节 第6节 模糊数学的创立及发展 经典集合及其运算 隶属函数的确定 模糊关系与模糊矩阵 模糊逻辑与模糊推理
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第3节 模糊集合及其运算
第1节 模糊数学的创立及发展
一、模糊数学的创立
现代数学建立在集合论的基础上,一切现实的理论系统都可 能纳入集合描述的数学框架。 表达概念的2种方法:概念的内涵和外延(与集合论相联系): 内涵:集合的定义。外延:组成该集合的所有元素。 经典集合的内涵和外延都是明确的。 普遍存在的模糊现象:日常生活;工作经验。 需要寻找一种描述和加工模糊信息的数学工具,这就推动了 数学家深入研究模糊数学,所以,模糊数学的产生有其科学技 术与数学发展的必然性。 没有明确外延的概念称为模糊概念。
例:自动化系07级本科生={自动化系07-1本科生,自动化系07-2本科生, 自动化系07-3本科生,自动化系07-4本科生,自动化系07-5本科生}
* 定义法:利用集合中元素的共性来描述集合,适用于有很多 元素而不能一一列举的集合。
例:A={a|a为自然数且a<5}表示小于5的自然数集合
* 归纳法:通过一种递归形式来描述一个集合。
例:A {ui 1 ui 1 i 1,2. u1 1}
* 通过集合的运算来表示集合。
例:
A B A B
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* 特征函数法
定义:
设A为论域U中的子集,有 A U
1 u A A (u ) 0 u A
u U
U A u
, 函数 A (u)
定义为集合A的特征函数,表示为:
做 aR b
△ 关系图表示法 有限集合的二元关系也可以用关系图来表示。如果 (a, b) R ,即 a和b有关系,则从a到b连一条直线,箭头指向b。
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6. 关系的表示方法
例: A x1 , x2 , x3 , B y1 , y2 A B有关系,且 。设
R ( x1 , y1 ), ( x2 , y1 ), ( x2 , y2 ), ( x3 , y2 )
例2.2:设 U 为自然数集,A = {1,2,3,4},则 A 特征函数
为:
A (u)
1 u 1,2,3,4 其它 0
A ( x)
1
实质:特征函数只取{0,1}两个值
定义:经典关系——对于给定集合 X,Y 直积的一个子集 R,称 X 到 Y 的二元关系,简称为关系。 R X Y 例: 直积 A A 的子集叫作A上的二元关系,简称为A上的关系。
性质:
(1)自反性。对于所有元素a,每一个 a A 时,则有 aRa 关系,即 任何元素a自己和自己有关系 (2)对称性。如果每一个 a, b A ,若 aRb ,则必有 bRa 。 (3)传递性。如果 a, b, c A ,若 aRb ,bRc ,则必有 aRc 。
A B B A, A 且B 且A B时
A B C A B C, A 且B 且C 时
分配律
A B B A
5. 映射和关系
设有集合 X、Y,若存在一对应法则 f,使得对于集合 X 中任意元素x, Y 中有唯一元素 y 与之对应,则 f 为从 X 到 Y 的映射,记为
B=(1,2,3)
A×B={(0,1),(0,2),(0,3),(2,1),(2,2),(2,3)}
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3. 集合的直积(笛卡儿积、叉积)
设有 A、B两个集合,从A中取出一个元素 a,从B中取出一个元素 b,把 它们搭配起来组成一个序偶(a,b),所有元素序偶的全体组成一个新的
集合,这个集合就叫做集合 A 和集合 B 的直积
f : X Y
X: f 的定义域;f(X):值域
f (X ) Y
满射: f ( X ) Y 单射:若 f ( x1 ) f ( x2 ) 则 x1 x2 一一映射:既是单射,又是满射。
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关系是客观世界普遍存在的现象,它描述了事物之间存在的某 种联系。如人与人之间有父子、师生、同事等关系;两个数字之 间有大于、等于、小于等关系;元素与集合之间有属于、不属于 等关系。 二元关系:两个客体之间的关系。 多元关系:三个客体以上的关系。
“4”作分母,则有分数“3/4”,可以简记为(3,4)。可见, 序偶就是一个特殊的集合,但元素之间的顺序是不允许改变
的,即(3,4)≠ (4,3)。而一般集合中(3,4)和(4,3)是等价
的,这又是序偶与通常的集合区别之处。 序偶中的每个元素可以来自同一个集合,也可以来自不同的集合。
例:
A=(0,2)
集合X和Y之间的二元关系是直积 X Y 的一个子集。
R 表示关系“第 一个元素不小于 第二个元素” 。
6. 关系的表示方法
△ 符号表示法 对于直积 AXB 的序偶元素(a,b),若 (a, b) R ,则记之为a和b有 关系R,记做 aRb ;反之,若 (a, b) R ,则说a和b无关系R,记
1, xi Ryi rij 0, xi R yi (i 1,2 m; j 1,2 n)
注:一般地,当定义在直积 X Y 上的二元关系 R X , Y 包含的元素 个数有限时,可将隶属度函数 R 的值放到一个关系矩阵中。
例: y1 1 1 0 y2 0 1 1
x1 R = x2 x3
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4. 直积的运算性质
A B C A B A C , A B C A B A C
A B C A C B C , A B C A C B C
2. 研究模糊语言学和模糊逻辑。
采用模糊集合理论建立模糊语言的数学模型,使人类语言数量 化、形式化。 现有的计算机都是建立在二值逻辑基础上的,善于处理客观事 物的确定性问题,但是却不具备处理事物和概念的不确定性或模 糊性的能力。为了使计算机能够模拟人脑高级智能的特点,就必 须把计算机转到多值逻辑基础上,研究模糊逻辑。
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例:
X {1, 2, 3}
Y {2, 3, 4}
X,Y的直积: X Y {(1,2), (1,3), (1,4), (2,2), (2,3), (2,4), (3,2), (3,3), (3,4)} X与Y的关系:
R X , Y {(2,2), (3,2), (3,3)}
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第2节 经典集合及其运算
1. 集合的基本概念
● 集合:指具有某种属性的、确定的、彼此之间可以区别的事物 的全体。常用大写字母表示:A,B,C,X,Y,Z ● 元素(个体):组成集合的事物。用小写字母表示:u ● 集合与元素的关系:属于
u U ,不属于 u U
● 论域:被考虑的对象的所有元素的全体。实际就是全集, 用 表示。 U ● 子集:集合 A 的每一个元素都是 B 的元素,则称 A 是 B 的子集。用 A B 表示。 ● 差集:由属于 A,但不属于 B 的所有元素构成的集合。 记为:
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三、模糊数学的发展
20世纪80年代,模糊数学的发展更有加速的趋势。 1984年,成立了国际模糊系统协会。我国在1983年成立 了模糊数学与模糊系统学会。
20世纪90年代,模糊数学研究的一个显著特点是从理 论研究走向了应用,国际学术会议增多,IEEE创办了 《Fuzzy Systems》汇刊,并定期举办国际会议(FuzzyIEEE),这标志着模糊数学的发展进入了一个新阶段。
应用:
★ 1974年 Mamdani 首次实现蒸气机控制的模糊控制; ★ 1980年 Holmblad和Ostergard实现水泥窑模糊控制; ★ 1990年 日本松下将模糊控制用于家电生产。
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二、模糊数学的研究内容
1. 研究模糊数学的理论,以及它和精确数学、随机数 学的关系。
用“模糊集合”作为表现模糊事物的数学模型,并在“模糊集 合”上逐步建立运算和变换规律,开展有关的理论研究,就有可 能构造出描述现实世界大量模糊概念的数学基础,能够对看来相 当复杂的模糊系统进行定量的描述和处理。
A B
A B {(a, b) a A, b B}
由于(a, b)为一序偶,其顺序不可改变,即
A B B A(若A B)
例: 则
A {a, b} B {c,d , e}
A B {(a, c), (a, d ), (a, e), (b, c), (b, d ), (b, e)} B A {(c, a), (c, b), (d , a), (d , b), (e, a), (e, b)}
● 幂集:以集合A的全体子集为元素构成的集合。P(A)
A a, b
P( A) a},{b}, ,{a, b} {
P( A) 2| A|
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● 空集:不包含任何元素的集合

2. 序偶
将不同的事物按一定顺序排列起来,组成一个整体,用以表达它 们之间的关系,这就叫做“序偶”。
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