19春北理工《智能控制基础》在线作业答案

(单选题)1: 一般认为，人工神经网络适用于（）

A: 线性系统

B: 多变量系统

C: 多输入多输出系统

D: 非线性系统

正确答案:

(单选题)2: 递阶控制系统的结构是根据下列原理设计的（）

A: 精度随智能降低而提高

B: 精度随智能提高而提高

C: 精度随智能降低而降低

D: 精度与智能无关

正确答案:

(单选题)3: 智能控制成为国际上独立新学科的时间为20世纪（）

A: 60年代

B: 70年代

C: 80年代

D: 90年代

正确答案:

(单选题)4: 基于模式识别的控制系统属于（）

A: 学习控制系统

B: 专家控制系统

C: 进化控制系统

D: 模糊控制系统

正确答案:

(单选题)5: 能够在系统运行过程中估计未知信息，并据之进行优化与控制，以便逐步改进系统性能的控制叫做（）

A: 最优控制

B: 反馈控制

C: 随机控制

D: 学习控制

正确答案:

(单选题)6: 最早提出人工神经网络思想的学者是（）

A: McCulloch-Pitts

B: Hebb

C: Widrow-Hoff

D: Rosenblatt

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(单选题)7: 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于自动控制系统，其核心是（）

A: 控制算法

B: 控制结构

C: 控制器智能化

D: 控制系统仿真

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(单选题)8: 智能控制的“四元交集结构”的四元，指的是（）

A: 计算机科学、自动控制、人工智能、神经网络

B: 人工智能、自动控制、信息论、系统论

C: 人工智能、自动控制、信息论、机器学习

D: 自动控制、人工智能、信息论、运筹学

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(单选题)9: 模糊控制是以模糊集合为基础的，提出模糊集合的科学家是（）

C: A.Turing

D: H.A.Simon

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(单选题)10: 神经控制的基础源于（）

A: 进化主义

B: 行为主义

C: 逻辑主义

D: 连接主义

正确答案:

(单选题)11: 递阶控制的一个重要原理是（）

A: Petri原理

B: Bottom up原理

C: IPDI原理

D: Top down原理

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(单选题)12: 智能机器能够在各种环境下自主地或交互地执行（）A: 拟人任务

B: 侦察任务

C: 探测任务

D: 决策任务

正确答案:

(单选题)13: 增强学习属于（）

A: 自主学习

B: 有师学习

C: 主动学习

D: 无师学习

正确答案:

(单选题)14: 被称为“智能控制先驱”的科学家是（）

A: G-N-Saridis

B: K-S-Fu

C: K-J-Astrom

D: N-Wiener

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(单选题)15: 智能自动化研究开发与应用应当面向（）

A: 生产系统

B: 复杂系统

C: 管理系统

D: 非线性系统

正确答案:

(单选题)16: 成为“专家控制先行者”的科学家是（）

A: P.H.Winston

B: N.J.Nilsson

C: K.J.Astrom

D: E.A.Feigenbaum

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(单选题)17: 建立专家系统最艰难的任务是（）

A: 知识表示

B: 知识应用

C: 知识推理

D: 知识获取

正确答案:

B: 咨询、记忆、解释和识别

C: 预测、记忆、解释和规划

D: 解释、预报、诊断和监控

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(单选题)19: 一种值得研究的新型智能控制是（）

A: 机器人控制

B: 反馈控制

C: 进化控制

D: 在线控制

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(单选题)20: 自动控制面临严峻挑战，其一条新的出路是（）

A: 实现数字控制

B: 实现优化控制

C: 实现自主控制

D: 实现智能控制

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(多选题)21: 智能控制是一门新兴的学科，它具有非常广泛的应用领域，例如（）A: 在机器人系统中的应用

B: 在CIMS和CIPS中的应用

C: 在交通运输系统中的应用

D: 在社会经济管理系统中的应用

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(多选题)22: 神经网络的研究主要分为3个方面的内容，即（）

A: 神经网络的应用

B: 神经元模型

C: 神经网络结构

D: 神经网络学习算法

正确答案:

(多选题)23: 目前神经网络的学习算法有多种，按有无导师分类，可分为（）

A: 有导师学习

B: 无导师学习

C: 再励学习

D: 推理学习

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(多选题)24: 知识的特性包括（）

A: 相对正确性

B: 不确定性

C: 可表示性

D: 关联性

正确答案:

(多选题)25: 按照知识表示技术分类，可分为（）

A: 基于逻辑的

B: 基于规则的

C: 基于语义网的

D: 基于框架的

正确答案:

(多选题)26: 常见的不确定推理方法有（）

A: 确定因子法

B: 以概率为基础的主观Bayes方法

C: 基于Dempster-shafer证据理论的推理方法

D: 模糊子集法