智能控制复习题-参考答案

（书本 P 13）
上海第二工业大学《智能控制系统》练习卷
一、填空题
1、机器智能是把信息进行
组织 、并 把它转换成知识 的过程。

2、智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的 时变性 、 非线性 和 不
确定性 。

3、智能控制中的三元论指的是： 人工智能 、 自动控制 和 运筹学 。

4、从 工程控制角度看，智能控制三个基本要素是： 归纳 、 集注 、 组合操
作 。

（这道题有点疑问，大家找找资料）
5、生物神经元经抽象化后，得到的人工神经元模型，它有三个基本要素 连接
权值 、 求和函数 和 激发函数 。

6、神 经网络的结构按照神经元连接方式可分成 层状 和 网状 。

7、定义一个语言变量需要定义 4 个方面的内容： 定义变量名称 、 定义变量
的论域 、 定义变量的语言 、 定义每个模糊集合的隶属函数 。

8、� = 0.2 + 0.3 + 0.4 + 0.9，则 A0.2={x1, x2, x3, x4}，A0.4={ x3, x4} ，A0.9={ x4 }
�1
�2
�3 �4
9、假设论域为 5 个人的体重分别为 110kg 、95kg 、85kg 、78kg 、65kg ，他们 的体重对于“肥胖”的模糊概念的隶属度分别为 0.95、0.88、0.8、0.72、0. 5。

试用：
(1) Zadeh 表示法表示模糊集“肥胖” 答：肥胖=
0. 95 +
0. 88 +
0. 8 +
0. 72 +
0. 5 110
95
85
78
65
(2)序偶表示法表示模糊集“ 肥胖”
答：肥胖={(110,0.95), (95,0.88)(85,0.8)(78,0.72)(65,0.5)} （或 肥胖={0.95, ,0.88,0.8,0.72,0.5}）
10、专家系统的核心部分是： 知识库子系统 、 推理子系统 。

11、在专家系统中，解释器是专家系统与用户间的人-机接口。

12、人工神经网络常见的激发函数或作用函数有：阈值型函数、饱和型函数、和双曲函数（此外还有S 型函数，高斯函数等）。

13、智能控制是一门新兴的交叉学科，它具有非常广泛的应用领域,例如航空航天、军事、工业和服务业。

14、模糊控制的数学基础为模糊数学。

二、简答题
1、一般特征定义，何谓“智能控制”?答：按照一般行为特征定义，智能控制是有知识的“行为舵手”，它把知识和反馈结合起来，形成感知—交互式、以目标导向的控制系统。

系统可以进行规划、决策，产生有效的、有目的的行为，在不确定环境中，达到既定的目标。

2、请筒述智能控制与传统控制的特点。

答：
3、请简述传统控制理论的局限性有哪些?
答：
4、简述神经网络特征有哪些?
答: (1)非线性映射逼近能力。

任意的连续非线性西数映射关系可由多层神经网络以任意精度加以逼近。

(2)自适应性和自组织性。

神经元之间的连接具有多样性，各神经元之间的连接强度具有可塑性，网络可以通过学习与训练进行自组织，以适应不同信息处理的要求。

(3)并行处理性。

网络的各单元可以司时进行类似的处理过程，整个网络的信息处理方式是大规模并行的，可以大大加快对信息处理的速度。

(4)分布存储和容错性。

信息在神经网络内的存储按内容分布于许多神经元中，而且每个神经元存储多种信息的部分内容。

网络的每部分对信息的存储具有等势作用，部分的信息丢失仍可以使完整的信息得到恢复，因而使网络具有容错性和联想记忆功能。

(5)便于集成实现和计算模拟。

神经网络在结构上是相同神经元的大规模组合，特别适合于用大规模集成电路实现。

5、简述BP 神经网络的基本思想及其优缺点。

答：（基本思想自行归纳，注意题目要求）
优点：1) 非线性映射能力2) 自学习和自适应能力
3) 泛化能力4) 容错能力
缺点：1) 局部极小化问题2) BP 神经网络算法的收敛速度慢3) BP 神经网络结构选择不一4) 应用实例与网络规模的矛盾问题5) BP 神经网络预测能力和训练能力的矛盾问题6）BP 神经网络样本依赖性问题。

6、在神经网络学习算法中，何谓无导师的学习?有导师学习的含义又是什么?
答：①有导师学习神经网络：为神经网络提供样本数据，对网络进行训练，使网络的输入输出关系逼近样本数据的输入输出关系。

②无导师学习神经网络：不为神经网络提供样本数据，学习过程中网络自动将输入数据的特征提取出来。

7、简述基本遗传算法中主要算子有哪些?基本遗传算法的基本原理?答：1）选择运算：使用比例选择算子
2）交叉运算：使用单点交叉算子
3）变异运算：使用基本位变异算子（基本原理请自行总结表述）如：基本原理：遗传算法就是对这串群进行基因操作：复制，交叉和变异，产生出新的一代串群，比父代更适应“环境”，这样不断重复，直至搜索到问题的最优解。

三、画图题1、绘制智能控制系统的组成结构,简述它由哪几部分组成?各自的作用是什么? 答:
智能控制系统一般由五部分组成:广义
对象、感知信息处理、认知部分、规划和
控制部分、常规控制器及执行器。

其作用
如下:
➢广义对象:通常意义下的控制对象和所处的环境。

➢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信息进行比
较，完成信息的获取、辨识、整理及更新的功能。

➢认知部分:主要用来接收和存储信息、知识、经验和数据，并对他们进行分析、推理做出行动的决策，送至规划和控制部分。

➢规划和控制部分:是整个系统的核心，它根据给定的任务要求，反馈信息以及经验知识，进行信息自动搜索、推理决策、动作规划，最终产生具体的控制作用。

➢常规控制器及执行器:作用于控制对象。

2、分别画出以下应用场合下适当的隶属函数：
ππ(a)我们绝对相信附近的e(t)是“正小”，只有当e(t)足够远离
2时，我们才失去
2 e{t)是“正小”的信心；
答：
π(b)我们相信
3
π
附近的e(t)是“正大”，而对于远离
3
的e(t)，我们很快失去e(t)是
“正大”的信心：答：
π (c)随着 e(t)从 6
π
向左移动，我们很快失去 e(t)是“正小”的信心，而随着 e(t)从 向 6
右移动，我们较慢失去 e(t)是“ 正小”的信心。

答：
3、请画出模糊控制系统的组成框图，并结合该图说明模糊控制器的基本结构和
模糊控制器的基本结构：由模糊化接口、规则库、模糊推理及清晰化接口四个 部分组成。

工作原理：（请自行总结） 4、用结构图描述专家系统的基本结构。

答：
规则库
模 糊 化 接 口
清 晰 化 接 口
模糊推理
控制对象
工作原理。

模糊控制器
答：
输入
输出
非线性函数
权值 2
求和
输入 2
f
i =1
，�
= ，� = 5、绘制人工神经元模型并简述(1)神经元的构成: (2)人工神经元的基本原理。

答：人工神经元模型如图
输出
神经元的构成（后面所答内容为人工神经元，如果是生物神经元请自行更改 为：树突、细胞体、轴突、细胞膜）：神经元由连接权值、求和单元和激发函数 三个基本要素构成。

人工神经元的基本原理：（请自行总结） 四、计算题
1、某人工神经元模型为三输入单输出节点，神经元作用函数为非对称 Sigmoid
函效 (s)= 1
1+ⅇ−s ，阈值θ=0，权矩阵 W=[w 1 w 2 w 3]"=[1/3 1/6 1/9]。

若输入[�1 �2 �3]T =[1 2 3]T ， 试给出神经元的输出取值？
e
答：�(t ) =
f (∑3
� � )=[1/3*1+1/6*2+1/9*3]= f (1)=
1+e
2、设论域 U={x 1, x 2, x 3, x 4}上有两个模糊集分别为：
� =
0.6 +
0.2
+
0.4 + 0.8 0 .4 + 0 .7 + 0 .3 + 0 .2 ，求：� ∩ �，�U �，� �1
�2
�3
�4
�1
�2
�3
�4
答：（请参照智控复习要点三、2 自行计算）
3、对于一个系统，当输入为 A 时，输出为 B ，否则输出为 C,且有：
� =
0.7 +
0.4 +
0.2，� = 0.4 +
0.6 +
0.3
0 .6 + 0 .7 + 0 .3
�
�
�
�1
�2
�3 �1
�2
�3
已知当前输入�′ = 0.2
+
0.1
+
0.4
，求输出 D 。

[提示:先计算R = (� × �
) ∪ (�̅ × �)， � � �
再得到 D =A'o R]
答：（提示已经给的很清楚了，请参照智控复习要点三、7 自行计算）
i i
4、在遗传算法求解f (�) = 2�2 − 3� + 5在某一区间的函数最大值问题中，代
表
染色体 x 的一对二进制串为 S 1=00110011，S 2=01001101, 其串为 S 1 所对应的适配度函
′
′
数值是多少?随机整数 k =5,求交叉后得到的两个新串s 1，s 2？ 答：f(S1)=f(51)=2*51*51-3*51+5=5045
' '
K=5 时进行交叉后 S 1 =00110101，S 2 =01001011
5、设论域 X=Y={1, 2, 3, 4, 5}，X. Y 上的模糊集合
� = 1 +
0.7 +
0 .3 , � = 1 +
0.6 +
0.4 +
0.2 , � =
0.4 +
0.7 +
1 1
2
3
1
1
2
3
4
3
4
5
设 A=“小”则 B=“大”，使用 Mamdani 极大极小推理，求 A 1=“较小”时,输出 B 1 的模糊集合？ 答：
答案只做参考，也会有错误。

最后这道题再做补充，时间比较紧，先给大家这些，大家抓 紧背诵理解，祝大家顺利，加油！
（from lao four ）。