智能控制基础复习总结
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。
智能控制复习资料
填空：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。
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。
智能控制考前总结
1.传统控制和智能控制的主要区别： ①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。
② 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。
2.智能控制概念提法：①二元交集1971年傅京孙IC （智能控制）=AC （自动控制）∩AI （人 工智能）②三元1977年美国IC = AC ∩AI ∩OR （运筹学）③四元1989年蔡自兴 IC = AC ∩AI ∩OR ∩IN （信息论）3.智能控制的三个基本要素是：①智能信息②智能反馈③智能决策4.智能控制的性能：a 学习能力b 组织能力c 适应能力5.智能控制的特点：a 智能控制具有混合控制特性b 其核心在高层控制,即组织级c 是一门边缘交叉学科d 是一个新兴的研究领域6.智能控制系统的分类：a.分级递阶控制系统b.模糊控制系统c.人工神经网络控制系统d.专家控制系统e.基于规则的仿人智能控制f.集成智能控制系统7.智能控制应用对象的特点:复杂性; 交叉性; 非线性; 拟人(仿生)性; 不确定性; 不完整性; 分布性;非数学过程 智能控制具有人类学习和自适应能力8.开环控制系统：适应于控制对象变化缓慢，不能建立数学模型，控制精度要求不高的场合。
9.模糊控制就是模仿人的控制过程，其中包含了人的控制经验和知识；以模糊集合论作为数学基础；1965年L.A.Zadeh(美国教授扎德)首先提出了模糊集合的概念10.模糊控制的特点：a 用语言变量代替数学变量或两者结合应用;b 用模糊条件语句来刻画变量间的函数关系;c 用模糊算法来刻画复杂关系，模拟人类学习和自适应能力11. 传统控制依赖于被控系统的数学模型；模糊逻辑控制依赖被控系统的物理特性。
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。
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。
智能控制复习期末总结
T
0.1 1 0.1 0.5 1 0.4 0.5 1 0.4 0.1 1 0.1 1 1 0.4 0.6 1 0.4 0.1 1 0.1 0.1 1 0.1 0.1 1 0.1
Author:lm 学校：西安邮电大学
智能控制 考试类型：填空，名词解释，作图（共 2 个） ，简答，计算。 一，填空 1，智能控制的核心 控制论和人工智能是智能控制的核心 2，分层递阶智能控制的两个特点 （1）对控制来讲，自上而下控制精度越来越高 （2）对知识来讲，自下而上信息回馈越来越粗略 3，黑板分类 黑板：黑板是用来记录专家系统产生的中间信息和决策，以及得到这些结果所需的静 态、 动态数据， 它相当于一般专家系统的数据库， 黑板可以按层次分为当前黑板与记忆黑板。 4，模糊关系的表达式 模糊关系通常可以用模糊集合，模糊矩阵和模糊图等方法来表示。二元模糊关系常用 模糊矩阵表示。 5，模糊规则库建立方法 模糊规则库的建立大致有四种方法： 专家经验法、 观察法、 基于模糊模型法和自组织法。 6，专家控制器的组成 专家控制器由四部分组成：知识库（KB） ，控制规则集（CRS） ，推理机（IE） ，特征识 别与信息处理（FR＆IP） 二，名词解释 1，遗传算法的定义 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化 过程的计算模型。 2，智能控制的定义 智能控制是自动控制与人工智能的结合，它可以自动测量被控对象的被控制量，并求 出与期望值的偏差， 同时采集输入环境信息， 进而根据采集的输入信息和已有的知识进行 “推 理思考” ，得到对被控对象的输出控制量，使偏差尽可能减小或消除。 三，简答 1、智能控制技术的基本特点： 智能控制是在无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。其基本特点如下： （1）无需建立被控对象的数学模型，特别适合非线性对象、时变对象和复杂不确定的 控制对象。这些对象正好是传统控制方法难以取得好的自动控制效果的对象； （2）具有分层递阶的控制组织结构：体现了“智能递增，精度递减”的原理，便于处 理大量的信息和储存的知识，并进行推理； （3）控制效果具有自适应能力、鲁棒性好：智能控制不依赖于对象模型，可以自适应 调整控制策略。同时，由于智能的非定量粗略描述性，智能控制系统更能容忍噪声干扰； （4）具有学习能力，控制能力可以不断增强。 2，确定隶属度函数的基本原则 （1）隶属度函数应选用单峰函数，不宜采用多峰函数。 （2）对变量选择模糊集合及其隶属度函数通常应是对称和平衡的： 在模糊控制系统中， 每一个输入变量（模糊控制中常使用语言变量表示）可以有多个标称值（又称语言值） 。模
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。
智能控制知识点总结
智能控制知识点总结一、智能控制的基本概念1.1智能控制的定义智能控制是一种使用人工智能、模糊逻辑、神经网络等技术的控制方法。
它能够根据环境变化和系统状态自动调整控制系统的参数，以实现更加精确和高效的控制。
1.2智能控制的特点智能控制系统具有自适应性、自学习性、自组织性等特点，能够根据系统运行的实际情况自动进行调整和优化，具有较高的智能化水平。
1.3智能控制的基本原理智能控制系统基于人工智能、模糊逻辑、神经网络等技术，通过对系统的建模和分析，以及对系统状态和环境变化的监测和预测，实现自动化控制。
二、智能控制的主要技术2.1人工智能技术在智能控制中的应用人工智能技术在智能控制中的应用主要包括专家系统、模糊逻辑和遗传算法等。
专家系统通过对专家知识的模拟和应用，能够实现对复杂系统的智能控制。
模糊逻辑通过对模糊概念的建模和应用，能够处理系统的不确定性和模糊性。
遗传算法通过模拟自然界的进化过程，能够实现对控制系统的优化。
2.2神经网络技术在智能控制中的应用神经网络技术通过对生物神经系统的模拟和应用，能够实现对系统的学习和优化。
神经网络能够通过学习来适应系统的变化，从而实现更加智能化的控制。
2.3嵌入式系统技术在智能控制中的应用嵌入式系统技术通过将控制算法和硬件系统集成在一起，能够实现对系统的实时控制。
嵌入式系统能够快速响应系统的变化，实现对系统的高效控制。
2.4大数据和云计算技术在智能控制中的应用大数据和云计算技术能够对系统的运行数据进行收集和分析，对系统的状态进行监测和预测，从而实现更加智能化的控制。
2.5物联网技术在智能控制中的应用物联网技术能够实现设备之间的智能连接和通信，从而实现对设备的远程监控和控制，实现对系统的智能化管理。
三、智能控制的应用领域3.1生产制造领域在生产制造领域，智能控制系统能够实现对生产过程的自动化控制和优化，提高生产效率和产品质量。
3.2交通运输领域在交通运输领域，智能控制系统能够实现对交通信号的智能化控制，优化交通流量，减少交通拥堵。
智能控制导论课总结报告
智能控制导论课总结报告1.引言智能控制导论课是一门介绍智能控制领域基础概念和技术的课程。
通过学习本课程，我对智能控制的原理、方法和应用有了更深入的了解。
本报告将对我在这门课程中所学到的内容进行总结和回顾。
2.知识体系2.1智能控制基础知识控制系统基础：控制对象、传感器、执行器、反馈等基本概念。
控制器设计：PID控制器、模糊控制器、神经网络控制器等常见控制器的原理和设计方法。
控制策略：开环控制、闭环控制、自适应控制等不同控制策略的特点和应用。
2.2智能控制算法模糊控制：模糊集合、模糊推理、模糊控制规则等基本概念和算法。
神经网络控制：人工神经元、前向神经网络、反馈神经网络等基本概念和算法。
遗传算法：个体编码、选择、交叉、变异等基本操作和算法流程。
智能优化算法：粒子群算法、蚁群算法、遗传算法等智能优化方法的原理和应用。
2.3智能控制应用机器人控制：路径规划、运动控制、姿态控制等机器人控制中的智能技术应用。
自动驾驶：感知、决策、控制等自动驾驶系统中的智能控制技术。
工业控制：智能PID控制、模糊控制、神经网络控制在工业领域的应用。
智能家居：智能灯光控制、温度控制、安全监控等智能家居系统中的智能控制技术。
3.学习收获通过学习智能控制导论课，我获得了以下几方面的收获：3.1理论知识我掌握了智能控制领域的基础理论知识，包括控制系统基础、智能控制算法和智能控制应用等方面的知识。
这些知识为我进一步深入研究和应用智能控制技术奠定了坚实的基础。
3.2技能提升通过课程中的编程实践和实验项目，我学会了使用一些常见的智能控制算法，并且能够利用编程语言实现这些算法。
这提高了我的编程能力和解决实际问题的能力。
3.3应用拓展在学习智能控制应用方面的知识时，我了解到智能控制技术在机器人、自动驾驶、工业控制和智能家居等领域都有广泛的应用。
这使我对未来智能控制技术的发展和应用前景有了更深入的认识。
4.总结智能控制导论课是一门重要的基础课程，通过学习本课程，我对智能控制领域的理论、方法和应用有了全面的了解。
智能控制知识点范文
智能控制知识点范文
1、空调智能控制的基本原理
空调智能控制是一种自动控制空调的技术。
它使用温度传感器和湿度传感器监测室内环境的变化，根据这些信息进行调节，以确保室内环境温度与湿度水平达到设定值。
空调智能控制系统可以在室内温度及湿度超出设定范围时自动启动，以达到舒适状态。
2、空调智能控制系统的优点
（1）减少能耗：空调智能控制系统可以控制室内的温度和湿度，从而减少能耗。
（2）节约用电：当室内温度和湿度超出设定范围时，空调智能控制系统可以自动启动，从而节约用电。
（3）降低噪音：空调智能控制系统可以安静地监测室内环境，减少噪音，为人们提供舒适的环境。
（4）安全性：空调智能控制系统能够满足安防的要求，在室内温度和湿度异常时，可以及时发出警报，确保安全。
3、空调智能控制系统的应用
空调智能控制系统可以用于家庭、公司、医院、学校等各种场所的空调控制。
它可以在有效地节能、降低噪音的同时保证室内的温度和湿度。
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。
智能控制的知识点总结
智能控制的知识点总结智能控制是指利用计算机、人工智能和其它先进技术来控制和优化系统的运行。
它是自动化技术领域中的一个重要发展方向，应用于工业生产、交通运输、航空航天等各个领域。
1. 智能控制的基本概念智能控制是指在控制系统设计中利用先进的计算机技术和人工智能技术，实现对系统的智能化控制和优化。
智能控制系统具有自学习、自适应、自诊断和智能决策等特点，能够更加灵活、高效地进行系统控制和优化。
2. 智能控制系统的组成一个智能控制系统一般由传感器、执行器、控制器和人机界面等组成。
传感器用于采集系统的实时数据，执行器用于执行控制指令，控制器则利用计算机技术和人工智能算法对采集到的数据进行处理和分析，并输出控制指令，人机界面则用于人与系统之间的交互控制。
3. 智能控制系统的分类智能控制系统根据控制方式和控制对象的不同，可以分为多种类型，比如模糊控制系统、神经网络控制系统、遗传算法控制系统、专家系统控制系统等。
4. 智能控制系统的应用智能控制系统广泛应用于工业生产、自动驾驶、交通运输、航空航天等领域。
比如在工业生产中，智能控制系统能够实现对生产过程的智能化和自适应控制；在自动驾驶领域，智能控制系统能够实现对车辆的智能化控制和驾驶决策；在交通运输领域，智能控制系统能够实现交通信号的智能化控制和交通流量的优化。
5. 智能控制系统的发展趋势随着人工智能和计算机技术的不断发展，智能控制系统将向着更加智能化、自适应化和自学习化的方向发展。
未来的智能控制系统将更加注重人机交互、系统安全性和可靠性，以及对复杂系统的智能化控制和优化。
在智能控制系统的研究和应用过程中，需要重点关注以下几个方面的技术和问题：1. 传感器技术：传感器是智能控制系统中的重要组成部分，它能够实现对系统状态的实时监测和数据采集。
因此，传感器技术的发展和应用对智能控制系统具有重要意义。
2. 控制算法：智能控制系统的核心在于控制算法，它决定了系统的控制能力和性能。
智能控制—简答复习
智能控制——简答复习自动化内部交流，个人见解，不保证全部正确智能控制的特点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。
4.优化能力智能控制器能够通过不断优化控制参数和寻找控制器的最佳结构形式获得整体最优的控制性能。
专家控制和专家系统的区别专家控制引入了专家系统的思想，但与专家系统存在以下区别。
1.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。
2.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。
模糊控制器的设计步骤1.模糊控制器的结构2.定义输入、输出模糊集3.定义输入、输出隶属函数4.建立模糊控制规则5.建立模糊控制表6.模糊推理7.反模糊化模糊控制面临的主要任务1．模糊控制的机理及稳定性分析，新型自适应模糊控制系统、专家模糊控制系统、神经网络模糊控制系统和多变量控制系统的分析与设计。
2．模糊集成控制系统的设计方法研究。
现代控制理论、神经网络与模糊控制的相互结合及相互渗透，可构成模糊集成控制系统。
3．非线性系统应用中的模糊建模、模糊规则的建立和模糊推理算法的深入研究。
4．自学习模糊控制策略的研究。
5．常规模糊控制系统稳定性的改善。
6．模糊控制芯片、模糊控制装置及通用模糊控制系统的开发及工程应用。
神经网络的特征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.便于用超大规模集成电路(VISI)或光学集成电路系统实现，或用现有的计算机技术实现。
智能控制技术(亲自整理的知识点)
智能控制(1)智能控制与传统控制的区别答：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问题，难以解决对复杂系统的控制。
智能控制能解决被控对象的复杂性、不确定性、高度的非线性，是传统控制发展的高级阶段。
(2)智能控制的概念答：智能控制是人工智能、自动控制、运筹学的交叉。
(3) 1986年美国的PDP 研究小组提出了BP 网络，实现了有导师指导下的网络学习，为神经网络的应用开辟了广阔的发展前景。
(4) 专家系统主要由知识库和推理机构成（核心）(5)专家控制的结构(6)按专家控制在控制系统中的作用和功能，可将专家控制器分为以下两种类型：答：(1) 直接型专家控制器：直接专家控制器用于取代常规控制器，直接控制生产过程或被控对象。
具有模拟（或延伸，扩展）操作工人智能的功能。
该控制器的任务和功能相对比较简单，但是需要在线、实时控制。
因此，其知识表达和知识库也较简单，通常由几十条产生式规则构成，以便于增删和修改。
直接型专家控制器的示意图见图中的虚线所示。
(或被控对象进行间接控制的智能控制系统。
具有模拟（或延伸，扩展）控制工程师智能的功能。
该控制器能够实现优化适应、协调、组织等高层决策的智能控制。
按照高层决策功能的性质，间接型专家控制器可分为以下几种类型： ① 优化型专家控制器② 适应型专家控制器③ 协调型专家控制器④ 组织型专家控制器例3.4 设 求A ∪B ，A ∩B 则(7) 在模糊控制中应用较多的隶属函数有以下6种隶属函数。
（1）高斯型隶属函数高斯型隶属函数由两个参数σ和c 确定：222)(),,(σσc x ec x f --=其中参数b 通常为正，参数c 用于确定曲线的中心。
M a t l a b 表示为 c]),σ[gaussmf(x,(3) S 形隶属函数S 形函数s i g m f (x ,[a c ])由参数a 和c 决定：)(11),,(c x a e c a x f --+=其中参数a 的正负符号决定了S 形隶属函数的开口朝左或朝右，用来表示“正大”或“负大”的概念。
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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。
执行级：需要精确模型以实现具有一定精度的控制任务；协调级：协调执行级的动作，不需精确模型但需具备学习功能以便改善性能，并接受上一级的模糊命令和符号语言；组织级：将操作员的自然语言翻译成机器语言，组织决策规划任务并干预底层的操作。
识别功能——执行级：获得不确定的参数值或监督系统参数的变化；协调级：测量数据和指令产生合适的协调作用；组织级：翻译定性的命令和其他输入。
智能控制系统具有以下几点特点：①一般具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程；②具有分层信息处理和决策机构；③具有非线性和变结构特点；④具有多目标优化能力；⑤能够在复杂环境下学习。
从功能和行为上分析，智能控制系统应该具备以下一条或几条功能特点：①自适应：不依赖于模型，系统某一部分故障时系统仍能正常工作；②自学习：对过程或环境的未知特征所固有的信息进行学习；③自组织：自行组织协调功能，多目标冲突时自行解决；④自诊断：故障检测能力；⑤自修复：无人干预下的正常恢复能力。
2.模糊控制系统的组成包括哪些部分？答：模糊控制系统的组成类似常规的计算机控制系统，即模糊控制器、输入输出接口、执行机构、被控对象和测量装置等五大部分。
①模糊化接口将被控对象的测量值从数字量转化为模糊量，主要是定义论域内所有语言变量的隶属函数。
②知识库包括数据库和规则库。
数据库包括模糊化和精确化过程相关论域的数据以及定义隶属函数的数据等。
规则库包括根据控制目的和控制策略给出的一组由语言变量描述的通过如领域专家或自学习产生的控制规则集合（模糊控制规则库建立的四种方法：基于模糊模型的控制、专家经验法、观察法、自组织法）。
③决策逻辑是模糊控制器的核心。
它是由模糊输入和模糊控制规则，采用某种模糊推理方法，导出模糊控制器的模糊控制量输出。
④精确化接口实现在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表模糊推理结果可能性的精确值的过程（常用的精确化计算方法：最大隶属度函数法、重心法、加权平均法）。
模糊逻辑控制的过程主要有三个步骤：模糊化过程、模糊逻辑推理、精确化计算。
3.神经网络按连接方式分有哪几类？按功能分有哪几类？按学习方式分又有哪几类？答：神经网络是由通过神经元的互连而达到的。
根据神经元的连接方式的不同，神经网络可分为以下四种形式：①前向网络：由输入层、隐含层和输出层组成。
每一层只接受前一层神经元的输入，各神经元之间不存在反馈，属于层次型网络。
②反馈网络：只在输出层到输入层存在反馈，即每一个输入节点都有可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈。
属于层次型网络。
③相互结合型网络：这种神经网络在任意两个神经元之间都可能有连接。
在这个状态中，信号要在神经元之间反复往返传递，网络处在一种不断改变状态的动态之中，从某种初态开始，经过若干次的变化，才会达到某种平衡状态。
属于网状结构网络。
④混合型网络：通过同一层内神经元的相互结合，可以实现同一层内神经元之间的横向抑制或兴奋机制。
这样可以限制每层内能同时动作的神经元数，或者把每层内的神经元分为若干组，让每组作为一个整体来动作。
它是层次型网络和网状结构网络的一种结合。
神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输入层、中间层（隐含层）、输出层。
输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传给中间各隐含层神经元；隐含层是神经网络的内部信息处理层，负责信息变换。
根据需要可设计为一层或多层；最后一个隐含层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。
神经网络按按学习方式分为：有导师学习和无导师学习。
4.神经元模型有哪些？神经元网络的研究内容及分类？答：神经元模型是生物神经元的抽象和模拟，它是模拟生物神经元的结构和功能，并从数学的角度抽象出来的一个基本单元。
主要包括四种：阈值型、分段线性型、Sigmoid函数型、Tan函数型（详细介绍见P85）。
神经元网络系统的研究只要有三个方面的内容：①神经元模型；②神经网络结构；③神经网络学习方法。
从神经元网络结构来看分为：线性处理单元和非线性处理单元。
从网络结构方面来看分为：①前向网络；②反馈网络；③自组织网络。
5.专家控制系统的基本结构包括哪些部分？各部分的含义及作用是什么？知识推理的常见形式有哪些？答：专家系统包括：知识库、推理机、数据库、知识获取机构、解释机构以及人机界面。
①知识库：存放领域知识、常识性知识、理论性知识、推理规则等，这些知识使专家系统具有启发性；②数据库：存放推理的原始数据、中间结果、控制信息等，一般来说，知识库存放的信息具有规律性和普遍性，相对于数据库更为稳定；③推理机：利用知识库的推理规则，对数据库的信息进行推理，得到结论或决策，从结构上说，专家系统的推理机和知识库是彼此分离的，这点使专家系统便于维护和调整；④知识获取机构：获取专家的领域知识，对知识库进行修改和维护，保持其内容的一致性和完整性，该机构使系统具有自学习和自适应的特点；⑤解释机构：对推理过程作出说明，并回答用户的问题，该机构使系统具有透明性，便于人机交互；⑥人机接口：人机交互的界面，可以充分发挥人机协作。
推理从前提得出结论的过程，其方法有两类：基于逻辑的推理和基于常识的推理。
在专家控制系统中主要采用常识性推理，包括产生式规则推理和不确定性推理（详细见P191）。
6. 模糊控制的特点？（P13）答：①无需知道被控对像的数学模型；②是一种反映人类智慧思维的智能控制；③易被人们所接受；④构造容易；⑤鲁棒性好。
7.神经网络控制的优越性？（P146）答：①神经网络可以处理那些难以用模型或规则描述的过程或系统；②神经网络采用并行分布式信息处理，具有很强的容错性；③神经网络是本质的非线性系统④神经网络具有很强的信息综合能力；⑤神经网络的硬件实现愈趋方便。
8. 神经网络控制器的分类？（P147）答：①导师指导下的控制器；②逆控制器；③自适应网络控制器；④前馈控制结构；⑤自适应评价网络。
9.辨识的三个基本要素？（P156）答：①输入输出数据——能够测量到的系统的输入输出；②模型类——指所考虑的系统的机构；③等价准则——指辨识的优化目标。
10. 监督式学习机制有哪些？（P171）答：①离线学习法；②在线学习法；③反馈误差学习法；④多神经网络学习法。
11.专家控制中的知识类型？（P188）答：①事实性知识；②过程性知识；③控制性知识。
12.专家控制与专家系统的区别？（P188）答：（1）很多场合，专家系统是决策的辅助系统。
例如疾病诊断，只是提供一个参考判断，而专家控制系统是决策的主体，必须具有足够的可靠性。
（2）控制领域一般都有实时性的要求，因此专家恐坠系统必须具有一个实时专家系统。
需要合理的设计知识库和推理机，甚至对专家系统的结构进行简化和改造。
因此，专家控制的研究，既有传统专家系统的内容，也有其独特的方面，包括：（1）控制领域知识的表达和推理；（2）专家控制的结构和实现。
13.专家控制与模糊控制的共同点都是把人的经验整理成控制规则，二者有何区别？答：（1）专家控制规则中的概念是精确的，不具有模糊性，而模糊控制规则中的概念是模糊的；（2）由于模糊控制规则中概念是模糊的，因而可以借助于模糊逻辑推理实现控制。
第三部分（计算题）1.P18 例2-42.P42 例2-14语气算子（P38）、削顶法（P45,P82 习题2-14）3.P81 习题2-74.P100 例3-15.P113 例3-46.P115 例3-57.P122 例3-7。