智能控制考试题库
智能控制职业技能复习题
智能控制职业技能复习题# 智能控制职业技能复习题## 一、单选题1. 智能控制系统中,PID控制器的主要作用是()。
A. 增加系统稳定性B. 减少系统响应时间C. 提高系统精度D. 降低系统成本2. 在智能控制领域,模糊控制是一种基于()的控制方法。
A. 精确数学模型B. 模糊逻辑C. 神经网络D. 遗传算法3. 自适应控制系统能够根据系统内部或外部环境的变化,自动调整()。
A. 控制参数B. 控制目标C. 控制算法D. 控制硬件4. 在智能控制系统设计中,鲁棒性是指系统在面对()时仍能保持性能的能力。
A. 系统故障B. 参数变化C. 外部干扰D. 所有以上选项5. 神经网络在智能控制中的应用主要是为了实现()。
A. 快速计算B. 模式识别C. 自我学习D. 复杂决策## 二、多选题1. 智能控制系统的特点包括()。
A. 自学习能力B. 环境适应性C. 高度自动化D. 精确控制2. 智能控制技术可以应用于以下哪些领域()。
A. 工业自动化B. 智能家居C. 无人驾驶汽车D. 医疗设备3. 在智能控制中,遗传算法可以用于()。
A. 参数优化B. 控制策略设计C. 故障诊断D. 系统建模4. 智能控制中的模糊逻辑可以解决的问题包括()。
A. 不确定性问题B. 模糊性问题C. 复杂性问题D. 线性问题5. 智能控制的发展趋势包括()。
A. 集成化B. 网络化C. 智能化D. 个性化## 三、判断题1. 智能控制系统与传统控制系统相比,具有更高的灵活性和适应性。
()2. 神经网络在智能控制中只能用于模式识别,不能用于控制算法的实现。
()3. 智能控制系统的鲁棒性是指系统在面对外部干扰时能够保持稳定运行的能力。
()4. 自适应控制系统不需要人工干预,可以自动调整控制参数。
()5. 模糊控制在处理模糊概念和不精确信息时具有优势。
()## 四、简答题1. 简述智能控制系统与传统控制系统的主要区别。
2. 解释什么是模糊控制,并举例说明其应用场景。
智能控制试卷及答案
智能控制试卷及答案一、试卷一、选择题(每题2分,共20分)1. 下列哪项不是智能控制的主要类型?A. 人工智能控制B. 模糊控制C. 神经网络控制D. 逻辑控制2. 以下哪种控制方法适用于处理具有不确定性、非线性和时变性等特点的复杂系统?A. PID控制B. 模糊控制C. 串级控制D. 比例控制3. 神经网络控制的核心思想是利用神经网络实现控制规律的映射,以下哪种神经网络模型适用于动态系统的控制?A. BP神经网络B. RBF神经网络C. 感知器D. Hopfield神经网络4. 模糊控制中,模糊逻辑推理的核心部分是?A. 模糊集合B. 模糊规则C. 模糊推理D. 解模糊5. 以下哪种方法不属于智能控制系统的建模方法?A. 基于模型的建模B. 基于数据的建模C. 基于知识的建模D. 基于经验的建模二、填空题(每题2分,共20分)6. 智能控制的理论基础包括________、________和________。
7. 模糊控制的基本环节包括________、________、________和________。
8. 神经网络控制的主要特点有________、________、________和________。
9. 智能控制系统的主要性能指标包括________、________、________和________。
10. 智能控制技术在工业生产、________、________和________等领域有广泛应用。
三、判断题(每题2分,共10分)11. 模糊控制适用于处理具有确定性、线性和时不变性等特点的复杂系统。
()12. 神经网络控制具有较强的自学习和自适应能力。
()13. 智能控制系统不需要考虑系统的稳定性和鲁棒性。
()14. 智能控制技术在无人驾驶、智能家居等领域具有广泛应用前景。
()15. 模糊控制的核心思想是利用模糊逻辑进行推理和决策。
()四、简答题(每题10分,共30分)16. 简述模糊控制的基本原理。
智能控制考试题及答案
智能控制技术考试题及答案《智能控制技术》考试试题A《智能控制》课程考试试题A参考答案一、填空题(1) OPEN (2) 最有希望 (3) 置换 (4) 互补文字 (5) 知识库(6) 推理机 (7) 硬件 (8) 软件 (9) 智能 (10) 傅京孙(11) 萨里迪斯 (12) 蔡自兴 (13) 组织级 (14) 协调级(15) 执行级 (16) 递阶控制系统 (17) 专家控制系统(18) 模糊控制系统 (19) 神经控制系统 (20) 学习控制系统二、选择题1、D2、A3、C4、B5、D6、B7、A8、D9、A 10、D三、问答题1、答:传统控制理论在应用中面临的难题包括:(1) 传统控制系统的设计与分析是建立在精确的系统数学模型基础上的,而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,一般无法获得精确的数学模型。
(2) 研究这类系统时,必须提出并遵循一些比较苛刻的假设,而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。
(3) 对于某些复杂的和包含不确定性的对象,根本无法以传统数学模型来表示,即无法解决建模问题。
(4) 为了提高性能,传统控制系统可能变得很复杂,从而增加了设备的初投资和维修费用,降低系统的可靠性。
传统控制理论在应用中面临的难题的解决,不仅需要发展控制理论与方法,而且需要开发与应用计算机科学与工程的最新成果。
人工智能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──智能控制发展。
智能控制具有下列特点:(1) 同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型(含计算智能模型与算法)表示的混合控制过程,也往往是那些含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的过程,并以知识进行推理,以启发式策略和智能算法来引导求解过程。
(2) 智能控制的核心在高层控制,即组织级。
高层控制的任务在于对实际环境或过程进行组织,即决策和规划,实现广义问题求解。
智能控制系统考核试卷
B.控制器
C.执行器
D.能源系统
2.下列哪种不属于智能控制系统的基本功能?()
A.监测
B.判断
C.控制
D.传输数据
3.在智能控制系统中,PID控制属于以下哪一类控制?()
A.线性控制
B.非线性控制
C.离散控制
D.模糊控制
4.关于智能控制系统,以下哪项描述是正确的?()
A.智能控制系统是完全自动化的系统
A.数据清洗
B.数据融合
C.数据分析
D.数据可视化
20.以下哪些是智能控制系统在教育、医疗等领域的应用?()
A.自动化教学系统
B.机器人辅助手术
C.智能医疗诊断
D.以上都是
三、填空题(本题共10小题,每小题2分,共20分,请将正确答案填到题目空白处)
1.在智能控制系统中,PID控制器由_______、_______和_______三个部分组成。
1.智能控制系统通常包含以下哪些基本组成部分?()
A.传感器
B.控制器
C.执行器
D.数据库
2.智能控制系统的功能特点包括以下哪些?()
A.自适应性
B.自学习性
C.自组织性
D.完全自动化
3.以下哪些属于智能控制系统的常见控制策略?()
A.反馈控制
B.前馈控制
C.模糊控制
D.遗传算法
4.智能控制系统在设计时需要考虑以下哪些因素?()
B.智能控制系统不需要人工干预
C.智能控制系统可以完全替代人工
D.智能控制系统适用于所有领域
5.以下哪种传感器通常用于智能控制系统中的温度监测?()
A.光电传感器
B.压力传感器
C.温度传感器
《智能控制》题集
《智能控制》题集一、选择题(共10小题,每小题3分)1.智能控制是基于哪种理论发展起来的一种新型控制方法?()A. 经典控制理论B. 现代控制理论C. 人工智能与自动控制理论相结合D. 模糊数学理论答案:C解析:智能控制是人工智能与自动控制理论相结合的产物,它利用人工智能的方法和技术,对复杂的非线性系统进行控制,具有自学习、自组织和自适应的能力。
2.下列哪项不属于智能控制的主要特点?()A. 能够处理复杂的非线性系统B. 依赖于精确的数学模型C. 具有自学习和自适应能力D. 能够实现多目标优化控制答案:B解析:智能控制的一个显著特点是能够处理复杂的非线性系统,并且不依赖于精确的数学模型,而是通过学习和适应来实现控制目标。
3.模糊控制是智能控制的一个重要分支,其核心思想是什么?()A. 利用模糊逻辑进行推理和控制B. 精确计算控制量C. 依赖于系统的精确数学模型D. 仅适用于线性系统答案:A解析:模糊控制的核心思想是利用模糊逻辑进行推理和控制,它允许使用模糊的语言变量和模糊规则来描述系统的行为和控制策略,从而实现对复杂系统的有效控制。
4.神经网络控制在智能控制中扮演什么角色?()A. 仅仅是一种数据处理方法B. 能够模拟人脑的学习和记忆功能C. 仅适用于静态系统D. 无法处理非线性问题答案:B解析:神经网络控制在智能控制中扮演着重要角色,它能够模拟人脑的学习和记忆功能,通过训练和学习来适应系统的变化,实现对非线性系统的有效控制。
5.专家系统在智能控制中的主要作用是什么?()A. 提供精确的数学模型B. 模拟人类专家的决策过程C. 仅用于故障诊断D. 无法处理不确定性问题答案:B解析:专家系统在智能控制中的主要作用是模拟人类专家的决策过程,通过知识库和推理机制解决复杂控制问题,提供精确的控制策略和调整建议。
6.遗传算法在智能控制中常用于哪方面的优化?()A. 控制参数优化B. 系统模型建立C. 数据处理D. 故障诊断答案:A解析:遗传算法在智能控制中常用于控制参数的优化,通过模拟自然选择和遗传机制,对控制参数进行编码、选择、交叉和变异等操作,不断迭代优化,直到找到最优解或近似最优解。
智能控制系统考试题库
智能控制系统考试题库考试类型概念题:3’*5论述题:6’*4计算题:10’+11’设计题:20’*2一:概念题:1.智能控制;模糊控制;专家控制;神经网络定义2.写出模糊控制器的四个主要组成部分名称3.递阶智能系统的智能程度分布一般要遵循什么原则?4.何谓神经网络的泛化能力?5.写出遗传算法的三个基本操作6.写出自组织神经网络的三个基本过程7.写出四种专家系统的知识表示方法8.写出遗传算法中两种编码方法二:论述题1.为什么模糊输出向量要进行解模糊计算?2.简述隶属度函数建立的一般准则3.简述BP算法中误差信号反向传播过程4.简述模糊控制器的各组成部分功能5.简述遗传算法进化过程中两种“早熟”现象6.简述三种提高网络泛化能力的措施7.写出专家系统组成中知识赛,数据库和推理机的功能8.简述隶属度函数建立的一般准则9.简述专家系统各组成部分的功能10.为什么模糊推理得到的结果要进行解模糊处理?写出常见的两种解模糊方法11.简述适应度函数在遗传算法中的作用12.递阶智能控制系统的主要结构特点有哪些?13.信息特征,获取方式,分层方式有哪些?14.详细描述数据融合的流程和方法15.详细描述递阶智能控制系统的优化算法模型16.比较模糊集合和普通集合的异同17.简述模糊控制系统的组成与工作原理18.试举例说明传统集合中叉积序偶的顺序是不能颠倒的19.结合自身理解浅谈模糊数学与模糊集合的概念20.举例说明模糊数学隶属函数的概念21.简述人工神经网络定义及特征22.生物神经元由哪几部分组成?每一部分的作用是什么?他有哪些特征?23.简述BP算法的神经网络结构及学习算法24.简述遗传算法的特点及关键问题三:计算题1. 假设子女和父母相似度如下图表A ,父母与祖父,祖母的相似度如下表B ,利用最大-最小合成法求子女和祖父母相似度。
A 表格B 表格2. 当输入样本为【X1,X2】时,写出下面网络输出y 的表达式。
其中隐层神经元激励函数为Sigmoid 函数,输出层神经元激励函数为f (x ),输出层神经元和隐层神经元之间的权重如图所示,隐层神经元和输出层神经元之间的权重如入所示。
(完整版)智能控制-考试题(附答案)
《智能控制》考试试题试题1:针对某工业过程被控对象:0.520()(101)(21)s G s e s s -=++,试分别设计常规PID 算法控制器、模糊控制器、模糊自适应PID 控制器,计算模糊控制的决策表,并进行如下仿真研究及分析:1. 比较当被控对象参数变化、结构变化时,四者的性能;2. 研究改善Fuzzy 控制器动、静态性能的方法。
解:常规PID 、模糊控制、Fuzzy 自适应PID 控制、混合型FuzzyPID 控制器设计 错误!未找到引用源。
. 常规PID 调节器PID 控制器也就是比例、积分、微分控制器,是一种最基本的控制方式。
它是根据给定值()r t 与实际输出值()y t 构成控制偏差()e t ,从而针对控制偏差进行比例、积分、微分调节的一种方法,其连续形式为:01()()[()()]t p d i de t u t K e t e t dt T T dt=++⎰ (1.1) 式中,p K 为比例系数,i T 为积分时间常数,d T 为微分时间常数。
PID 控制器三个校正环节中p K ,i T 和d T 这三个参数直接影响控制效果的好坏,所以要取得较好的控制效果,就必须合理地选择控制器的参数。
Ziegler 和Nichols 提出的临界比例度法是一种非常著名的工程整定方法。
通过实验由经验公式得到控制器的近似最优整定参数,用来确定被控对象的动态特性的两个参数:临界增益u K 和临界振荡周期u T 。
用临界比例度法整定PID 参数如下:表1.1 临界比例度法参数整定公式51015202530354000.20.40.60.811.21.41.61.8Time(s)y (t )051015202530354000.511.5Time(s)y (t )PID 0.6u K 0.5u T 0.125u T据以上分析,通过多次整定,当 1.168p K =时系统出现等幅振荡,从而临界增益 1.168u K =,再从等幅振荡曲线中近似的测量出临界振荡周期 5.384u T =,最后再根据表1.1中的PID 参数整定公式求出:0.701, 2.692,0.673p i d K T T ===,从而求得:比例系数0.701p K =,积分系数/0.260i p i K K T ==,微分系数0.472d p d K K T ==。
智能控制技术期末考试试题
智能控制技术期末考试试题# 智能控制技术期末考试试题## 一、选择题(每题2分,共20分)1. 智能控制系统的基本特征不包括以下哪一项?A. 自学习能力B. 鲁棒性C. 单一控制策略D. 适应性2. 模糊控制理论的提出者是:A. 瓦迪姆·瓦迪莫维奇·诺维科夫B. 罗纳德·费舍尔C. 洛特菲·A·扎德D. 阿尔伯特·爱因斯坦3. 下列哪项不是智能控制技术的应用领域?A. 机器人技术B. 航空航天C. 传统农业D. 智能制造4. 神经网络在智能控制中的主要作用是:A. 增强系统稳定性B. 实现模式识别C. 减少系统成本D. 提高系统响应速度5. 遗传算法在智能控制中的应用主要用于:A. 优化控制参数B. 实现自适应控制C. 增强系统的鲁棒性D. 进行模式识别## 二、简答题(每题10分,共20分)1. 简述智能控制技术与传统控制技术的主要区别。
2. 解释模糊控制的基本原理,并举例说明其在实际中的应用。
## 三、计算题(每题15分,共30分)1. 假设有一个简单的模糊控制器,其输入变量为温度(T)和湿度(H),输出变量为风扇速度(F)。
给出以下模糊规则:- 如果T是高且H是低,则F是高。
- 如果T是中且H是中,则F是中。
- 如果T是低且H是高,则F是低。
- 请根据上述规则,给出一个模糊控制表,并计算当T=28℃,H=70%时的风扇速度。
2. 考虑一个简单的神经网络,输入层有3个神经元,隐藏层有4个神经元,输出层有1个神经元。
已知输入向量为\[ x = [0.5, 0.2, 0.7] \],隐藏层和输出层的权重矩阵分别为:\[ W_h = \begin{bmatrix} 0.1 & 0.3 & 0.2 \\ 0.4 & 0.1 &0.6 \\ 0.5 & 0.7 & 0.8 \\ 0.9 & 0.5 & 0.3 \end{bmatrix} \]\[ W_o = \begin{bmatrix} 0.2 & 0.4 & 0.1 & 0.3\end{bmatrix} \]假设隐藏层和输出层的激活函数都是Sigmoid函数,计算输出值。
智能控制试卷及答案4套
四、计算题: (每题 10 分,共 20 分)
分数
评卷人
1. 一个模糊系统的输入和输出的隶属函数如图
1 所示。试计算以下 条件 和 规则 的隶属函数:
( a)规则 1:If error is zero and chang-in-error is zero Then force is zero。 均使用最小化操作
2
2
( c)随着 e(t)从 向左移动,我们很快失去信心,而随着 4
信心。
e(t)从 向右移动,我们较慢失去 4
2. 画出以下两种情况的隶属函数:
( a)精确集合 A { x 8 x
} 2
的隶属函数;
( b)写出单一模糊( singleton fuzzification )隶属函数的数学表达形式,并画出隶属函数图。
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8. 智能控制系统有哪些类型,各自的特点是什么?
9. 比较智能控制与传统控制的特点。
4.根据外部环境所提供的知识信息与学习模块之间的相互作用方式,机器学习可以划分为 哪几种方式?
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5.建造专家控制系统大体需要哪五个步骤?
6.为了把专家系统技术应用于直接专家控制系统,在专家系统设计上必须遵循的原则是什 么?
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
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4. 给出典型的神经元模型。
智能控制算法考试题
选择题
在智能控制算法中,PID控制器的“I”代表:
A. 比例
B. 积分(正确答案)
C. 微分
D. 反馈
下列哪种算法是基于生物进化论思想而发展起来的一种全局优化搜索方法?
A. 神经网络算法
B. 模糊控制算法
C. 遗传算法(正确答案)
D. PID控制算法
智能控制算法中的专家系统主要依赖于哪种知识表示方法?
A. 数学模型
B. 规则库(正确答案)
C. 状态空间图
D. 神经网络结构
在模糊控制中,模糊集合的隶属度函数用于表示:
A. 控制系统的稳定性
B. 控制输入的精确值
C. 元素属于某模糊集合的程度(正确答案)
D. 控制输出的响应时间
下列哪种智能控制算法通过模拟人脑神经元网络的工作原理来实现控制?
A. 模糊控制
B. 遗传算法
C. 神经网络控制(正确答案)
D. 专家系统控制
在自适应控制系统中,控制器参数是根据什么进行自动调整的?
A. 预设的固定值
B. 系统的动态响应特性(正确答案)
C. 外部环境的温度
D. 控制器的功耗
智能控制算法中的强化学习是通过什么方式优化控制策略的?
A. 试错法(正确答案)
B. 梯度下降法
C. 最小二乘法
D. 遗传算法
下列哪种控制算法常用于处理具有显著非线性特性的控制系统?
A. PID控制
B. 线性二次型最优控制
C. 滑模控制(正确答案)
D. 状态反馈控制
在智能控制系统中,数据驱动的控制方法主要依赖于什么来进行决策和控制?
A. 系统的物理模型
B. 控制器的内部结构
C. 系统的实时数据(正确答案)
D. 控制器的设计经验。
网络教育考试智能控制基础
一、判断题(判断下列所述是否正确,正确填入“√”:错误则填“x”。
每题2分,共20分)1.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。
(x )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。
( x ) 4.在遗传算法中,初始种群的生成不能用随机的方法产生。
( x )5.语气算子有集中化算千、散漫化算子和模糊化算子三种。
( x )6.从模糊控制查询表中得到控制量的相应元素后,乘以量化因子即为控制量的变化值。
( √ )8.神经网络用于系统正模型辨识的结构只有串联结构一种。
(x )9.知识库和数据库是专家系统的核心部分。
( x )10.直接式专家控制系统可以采用单片机来实现。
( x )1.分层递阶智能控制结构中,执行级的任务是对数值的操作运算,它具有较高的控制精度。
( √ )3.模糊控制只是在一止程度上模仿人的模糊决策和推理,用它解决较复杂问题叫,还需要建立数学模型。
( x)4.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。
( √ )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。
( x )6.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。
( √ )8.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。
( √ )10.直接式专家控制系统可以采用单片机来实现。
( x )1.从模糊控制查询表中得到控制量的相应元素后,乘以量化因子即为控制量的变化值。
( x ) 2.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。
( √)3.智能模糊控制系统的数学模型虽然不够精确,但具有更高的灵活性和应变性,能够胜任对复杂系统的控制。
(√ )4.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。
智能控制智能控制试卷(练习题库)(2023版)
智能控制智能控制试卷(练习题库)1、简述智能控制的概念。
2、比较智能控制和传统控制的特点?3、智能控制的概念首次由著名学者()提出的。
4、经常作为智能控制典型研究对象的是()。
5、智能自动化开发与应用应当面向()。
6、不属于智能控制是()。
7、以下不属于智能控制主要特点的是()。
8、以下不属于智能控制的是()。
9、地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为()。
10、自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为()。
11、专家系统中的自动推理是基于O的推理。
12、适合专家控制系统的是()。
13、直接式专家控制通常由O组成。
14、产生式系统的推理方式不包括()。
15、黑板专家控制系统的组成有O16、建立专家系统,最艰难(“瓶颈”)的任务是()。
17、产生式系统包含的基本组成O18、下列概念中不能用普通集合表示的是()。
19、以下应采用模糊集合描述的是()。
20、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4e;以及加热装置中可控硅导通角21、在论域U中,模糊集合A的支集只包含一个点u,且OAum=I,则A称为()。
22、在模糊控制中,隶属度()。
23、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()。
24、在温度模糊控制系统中,二维模糊控制器的输出是()。
25、以下的集合运算性质中,模糊集合不满足的运算性质()。
26、模糊控制方法是基于()。
27、以下应采用模糊集合描述的是()。
28、模糊隶属度函数曲线的形状可以为()。
29、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30、某一隶属度函数曲线的形状可以选为()。
31、模糊控制器的术语“正中”,可用符合O表示。
32、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33、下列概念中不能用普通集合表示的是()。
智能控制工程师考试试题
智能控制工程师考试试题智能控制工程师考试试题是专门为智能控制工程师资格认证而设计的考试题目。
该考试旨在评估参与者在智能控制领域的知识、技能和能力。
以下是一些典型的考试试题,供考生参考。
一、选择题1. 下列哪个不是智能控制系统的特点?A. 自主决策B. 自适应性C. 开放性D. 简单性2. 智能控制系统的基本组成部分不包括下列哪个?A. 传感器B. 控制器C. 执行器D. 人机界面3. 下列哪个是传统控制系统无法完成的任务?A. 识别未知环境B. 学习新任务C. 理解自然语言D. 解决复杂问题二、填空题1. 智能控制工程师需要掌握的核心技术领域包括________、机器学习等。
2. 在智能控制系统中,信息传输的基本单位是________。
3. 智能控制系统的优势之一是________,能够根据外部条件自主调整控制策略。
三、案例分析题某工厂正在设计一个智能控制系统,用于监控和控制生产线上的机械设备。
以下是该系统的一些功能需求,请你根据这些需求回答相关问题。
功能需求:1. 监测设备状态:能够实时监测设备的工作状态,并及时报警。
2. 故障检测与预测:能够自动检测设备故障,并预测可能发生的故障。
3. 自适应控制:根据外部环境和生产需求,智能调整设备的控制策略。
问题:1. 你认为如何实现设备状态的实时监测?请列举一些可能的传感器和监测手段。
2. 在故障检测与预测方面,智能控制工程师应考虑哪些技术和方法?3. 如何实现自适应控制?请说明一些适用的控制策略和算法。
以上只是一些考试试题的示例,实际考试可能会更加复杂和综合。
作为考生,你需要充分准备智能控制领域的专业知识和技术,以应对不同类型的试题。
希望你能够在考试中取得优异的成绩,实现智能控制工程师的资格认证。
加油!。
《智能控制基础》题集
《智能控制基础》题集第一大题:选择题(每题2分,共20分)1.智能控制理论是在哪个世纪开始发展的?A. 18世纪B. 19世纪C. 20世纪D. 21世纪2.下列哪项不属于智能控制的主要特点?A. 自适应性B. 鲁棒性C. 精确性D. 学习功能3.模糊控制系统的核心是什么?A. 模糊规则库B. 模糊推理机C. 模糊化接口D. 反模糊化接口4.神经网络在智能控制中的主要作用是?A. 数据存储B. 模式识别C. 系统建模D. 逻辑判断5.遗传算法是一种什么类型的算法?A. 搜索算法B. 排序算法C. 加密算法D. 压缩算法6.专家系统主要由哪几部分组成?A. 知识库、推理机、用户界面B. 数据库、模型库、方法库C. 规则库、事实库、解释器D. 学习库、知识库、优化器7.下列哪项是智能控制系统中常用的传感器?A. 温度传感器B. 压力传感器C. 光电传感器D. 所有以上都是8.在自适应控制中,什么是自适应律的主要作用?A. 调整控制器参数B. 保持系统稳定C. 减小系统误差D. 提高系统响应速度9.下列哪项不是智能控制应用的主要领域?A. 机器人控制B. 工业过程控制C. 航空航天控制D. 文字处理10.智能控制系统的设计通常包括哪几个步骤?A. 问题定义、系统建模、控制器设计、实现与测试B. 需求分析、系统设计、编程实现、系统测试C. 系统分析、硬件选择、软件编程、系统集成D. 理论研究、实验验证、应用开发、市场推广第二大题:填空题(每空2分,共20分)1.智能控制的主要研究对象是具有__________________、__________________和不确定性的系统。
2.模糊控制器的设计主要包括__________________、__________________、模糊推理和反模糊化四个步骤。
3.神经网络的学习算法主要包括有教师学习、无教师学习和__________________三种类型。
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;。
智能控制题库
智能控制题库一、填空题1.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、、和。
1、交叉学科在机器人控制中的应用在过程控制中的应用飞行器控制2.传统控制包括和。
2、经典反应控制现代理论控制 3.一个理想的智能控制系统应具备的根本功能是、、和。
3 、学习功能适应功能自组织功能优化能力 4.智能控制中的三元论指的是:、和。
4、运筹学,人工智能,自动控制 5.近年来,进化论、、和等各门学科的开展给智能控制注入了巨大的活力,并由此产生了各种智能控制方法。
5、神经网络模糊数学专家系统6.智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的、和。
6、时变性非线性不确定性7.傅京逊首次提出智能控制的概念,并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。
7、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、无人参与的自主控制系统8、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、和。
8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求 9.智能控制系统的主要类型有、、、、和。
9、分级递阶控制系统,专家控制系统,神经控制系统,模糊控制系统,学习控制系统,集成或者〔复合〕混合控制系统10.智能控制的不确定性的模型包括两类:(1) ; (2) 。
10、(1)模型未知或知之甚少;(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
11.控制论的三要素是:信息、反应和控制。
12.建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计,它们分别是、和。
知识库的设计推理机的设计人机接口的设计 13.专家系统的核心组成局部为和。
知识库、推理机14.专家系统中的知识库包括了3类知识,它们分别为、、和。
判断性规那么控制性规那么数据15.专家系统的推理机可采用的3种推理方式为推理、和推理。
15、正向推理、反向推理和双向推理 16.根据专家控制器在控制系统中的功能,其可分为和。
16、直接型专家控制器、间接型专家控制器17.普通集合可用函数表示,模糊集合可用函数表示。
(完整版)智能控制考试题库
填空题(每空1分,共20分)控制论的三要素是:信息、反馈和控制。
传统控制是经典控制和现代控制理论的统称。
智能控制系统的核心是去控制复杂性和不确定性。
神经元(即神经细胞)是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。
按网络结构分,人工神经元细胞可分为层状结构和网状结构按照学习方式分可分为:有教师学习和无教师学习。
前馈型网络可分为可见层和隐含层,节点有输入节点、输出节点、计算单元。
神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。
1、智能控制是一门控制理论课程,研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器;与自动控制原理和现代控制原理一起构成了自动控制课程体系的理论基础。
2、智能控制系统的主要类型有:分级递阶控制系统,专家控制系统,学习控制系统,模糊控制系统,神经控制系统,遗传算法控制系统和混合控制系统等等。
3、模糊集合的表示法有扎德表示法、序偶表示法和隶属函数描述法。
4、遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的。
自然选择学说包括以下三个方面:遗传、变异、适者生存。
5、神经网络在智能控制中的应用主要有神经网络辨识技术和神经网络控制技术。
6、在一个神经网络中,常常根据处理单元的不同处理功能,将处理单元分成输入单元、输出单元和隐层单元三类。
7、分级递阶控制系统:主要有三个控制级组成,按智能控制的高低分为组织级、协调级、执行级,并且这三级遵循“伴随智能递降精度递增”原则。
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。
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。
IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学)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。
智能控制考试试题
智能控制考试试题在当今科技飞速发展的时代,智能控制已经成为了一门至关重要的学科。
为了考察学生对这一领域的掌握程度,以下是一套精心设计的智能控制考试试题。
一、选择题(每题 3 分,共 30 分)1、以下哪项不是智能控制的特点?()A 自适应性B 学习能力C 确定性D 鲁棒性2、智能控制中常用的模型有()A 数学模型B 物理模型C 模糊模型D 以上都是3、以下哪种算法属于智能控制算法?()A PID 算法B 遗传算法C 比例算法D 积分算法4、智能控制在以下哪个领域应用广泛?()A 工业生产B 医疗保健C 交通运输D 以上都是5、模糊控制的核心思想是()A 利用模糊集合和模糊逻辑进行推理B 精确计算和控制C 建立复杂的数学模型6、神经网络控制的优势在于()A 强大的学习和自适应能力B 计算简单C 不需要大量数据D 以上都不是7、以下哪项不是智能控制系统的组成部分?()A 传感器B 执行器C 控制器D 显示器8、专家系统在智能控制中的作用是()A 提供决策支持B 进行精确计算C 控制执行器动作D 以上都不是9、智能控制与传统控制的最大区别在于()A 控制精度更高B 能够处理不确定性和复杂性C 成本更低10、在智能控制中,优化算法的目的是()A 找到最优解B 提高计算速度C 降低成本D 以上都是二、填空题(每题 3 分,共 30 分)1、智能控制是指在无人干预的情况下能自主地驱动________,以实现控制目标。
2、常见的智能控制方法包括________、________、________等。
3、模糊控制中,模糊集合的隶属度函数通常有________、________、________等类型。
4、神经网络是由大量的________相互连接而成。
5、遗传算法的基本操作包括________、________、________。
6、智能控制的应用领域包括________、________、________等。
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精品文档智能控制 课程试题A合分人:复查人:一、填空题(每空 1 分,共 20分)1.智能控制系统的基本类型有 、 、 、 、 和 。
2.智能控制具有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: 和 。
5. 人工神经网络的学习规则有: 、 和 。
6. 在人工智能领域里知识表示可以分为 和 两类。
二、简答题:(每题 5 分,共 30 分)1. 智能控制系统应具有的特点是什么?2. 智能控制系统的结构一般有哪几部分组成,它们之间存在什么关系?4.神经元计算与人工智能传统计算有什么不同?5.人工神经元网络的拓扑结构主要有哪几种?6.简述专家系统与传统程序的区别。
三、作图题:(每图 4 分,共 20 分)1. 画出以下应用场合下适当的隶属函数: (a )我们绝对相信4π附近的e(t)是“正小”,只有当e(t)足够远离4π时,我们才失去e(t)是“正小”的信心; (b )我们相信2π附近的e(t)是“正大”,而对于远离2π的e(t)我们很快失去信心; (c )随着e(t)从4π向左移动,我们很快失去信心,而随着e(t)从4π向右移动,我们较慢失去信心。
2. 画出以下两种情况的隶属函数:(a )精确集合 {}82A x x ππ=≤≤的隶属函数;(b )写出单一模糊(singleton fuzzification )隶属函数的数学表达形式,并画出隶属函数图。
四、计算题:(每题 10 分,共 20 分)1. 一个模糊系统的输入和输出的隶属函数如图1所示。
试计算以下条件和规则的隶属函数: (a )规则1:If error is zero and chang-in-error is zero Then force is zero 。
均使用最小化操作表示蕴含(using minimum opertor);(b )规则2:If error is zero and chang-in-error is possmall Then force is negsmall 。
(完整版)智能控制-考试题(附答案)
《智能控制》考试试题试题1:针对某工业过程被控对象:0.520()(101)(21)s G s e s s -=++,试分别设计常规PID 算法控制器、模糊控制器、模糊自适应PID 控制器,计算模糊控制的决策表,并进行如下仿真研究及分析:1. 比较当被控对象参数变化、结构变化时,四者的性能;2. 研究改善Fuzzy 控制器动、静态性能的方法。
解:常规PID 、模糊控制、Fuzzy 自适应PID 控制、混合型FuzzyPID 控制器设计 错误!未找到引用源。
. 常规PID 调节器PID 控制器也就是比例、积分、微分控制器,是一种最基本的控制方式。
它是根据给定值()r t 与实际输出值()y t 构成控制偏差()e t ,从而针对控制偏差进行比例、积分、微分调节的一种方法,其连续形式为:01()()[()()]t p d i de t u t K e t e t dt T T dt=++⎰ (1.1) 式中,p K 为比例系数,i T 为积分时间常数,d T 为微分时间常数。
PID 控制器三个校正环节中p K ,i T 和d T 这三个参数直接影响控制效果的好坏,所以要取得较好的控制效果,就必须合理地选择控制器的参数。
Ziegler 和Nichols 提出的临界比例度法是一种非常著名的工程整定方法。
通过实验由经验公式得到控制器的近似最优整定参数,用来确定被控对象的动态特性的两个参数:临界增益u K 和临界振荡周期u T 。
用临界比例度法整定PID 参数如下:表1.1 临界比例度法参数整定公式51015202530354000.20.40.60.811.21.41.61.8Time(s)y (t )051015202530354000.511.5Time(s)y (t )PID 0.6u K 0.5u T 0.125u T据以上分析,通过多次整定,当 1.168p K =时系统出现等幅振荡,从而临界增益 1.168u K =,再从等幅振荡曲线中近似的测量出临界振荡周期 5.384u T =,最后再根据表1.1中的PID 参数整定公式求出:0.701, 2.692,0.673p i d K T T ===,从而求得:比例系数0.701p K =,积分系数/0.260i p i K K T ==,微分系数0.472d p d K K T ==。
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填空题(每空1分,共20分)控制论的三要素是:信息、反馈和控制。
传统控制是经典控制和现代控制理论的统称。
智能控制系统的核心是去控制复杂性和不确定性。
神经元(即神经细胞)是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。
按网络结构分,人工神经元细胞可分为层状结构和网状结构按照学习方式分可分为:有教师学习和无教师学习。
前馈型网络可分为可见层和隐含层,节点有输入节点、输出节点、计算单元。
神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。
1、智能控制是一门控制理论课程,研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器;与自动控制原理和现代控制原理一起构成了自动控制课程体系的理论基础。
2、智能控制系统的主要类型有:分级递阶控制系统,专家控制系统,学习控制系统,模糊控制系统,神经控制系统,遗传算法控制系统和混合控制系统等等。
3、模糊集合的表示法有扎德表示法、序偶表示法和隶属函数描述法。
4、遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的。
自然选择学说包括以下三个方面:遗传、变异、适者生存。
5、神经网络在智能控制中的应用主要有神经网络辨识技术和神经网络控制技术。
6、在一个神经网络中,常常根据处理单元的不同处理功能,将处理单元分成输入单元、输出单元和隐层单元三类。
7、分级递阶控制系统:主要有三个控制级组成,按智能控制的高低分为组织级、协调级、执行级,并且这三级遵循“伴随智能递降精度递增”原则。
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。
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。
IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学)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。
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。
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。
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。
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)18、专家控制的特点:灵活性、适应性和鲁棒性。
19、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。
,它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。
20、模糊控制理论具有一些明显的特点:1,模糊控制不需要被控对象的数学模型2,模糊控制是一种反映人类智慧的智能控制方法3,模糊控制易于被人们接受4,构造容易5,鲁棒性和适应性好。
22、模糊逻辑中有哪些运算?(列出5种)为什么模糊输出向量要进行解模糊计算?1相等2包含3并运算4交运算5补运算因为所获得的推理结果是一个模糊矢量,不能直接用来作为控制量,还必须进行一次转换,求得清晰的控制量输出,即为解模糊计算。
23、Zadeh近似推理方法包含正向推理和逆向推理两类。
24、模糊控制器的设计步骤:1,确定模糊控制器的结构2,定义输入输出模糊集3,定义隶属函数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25、模糊控制系统可划分为单变量模糊控制和多变量模糊控制。
26、神经网络的发展经历了4个阶段:启蒙期、低潮期、复兴期和新连接机制时期。
27、神经元由四部分构成:细胞体、树突、轴突、突触。
28、从生物控制论的观点来看,神经元具有以下功能和特性:兴奋与抑制、学习与遗忘和结构可塑性。
29、神经网络的分类:1,前向网络2,反馈网络3,自组织网络30、神经网络特征: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或光学集成电路系统实现,或用现有的计算机技术实现5,能进行学习,以适应幻境的变化。
31、神经网络三要素:神经元的特性、神经元之间相互连接的拓扑结构、为适应幻境而改善性能的学习规则。
32、神经网络的研究领域:1,机遇神经网络的系统辨识2,神经网络控制器3,神经网络与其他算法相结合4,优化算法二、判断题:(每题1分,共10分)对反馈网络而言,稳定点越多,网络的联想与识别能力越强,因此,稳定点的数据目越多联想功能越好。
(错)简单感知器仅能解决一阶谓词逻辑和线性分类问题,不能解决高阶谓词和非线分类问题。
(对)BP算法是在无导师作用下,适用于多层神经元的一种学习,它是建立在相关规则的基础上的。
(错)在误差反传训练算法中,周期性函数已被证明收敛速度比S型函数慢。
(错)基于BP算法的网络的误差曲面有且仅有一个全局最优解。
(错)对于前馈网络而言,一旦网络的用途确定了,那么隐含层的数目也就确定了。
(错)对离散型HOPFIELD网络而言,如权矩阵为对称阵,而且对角线元素非负,那么网络在异步方式下必收敛于下一个稳定状态。
(对)对连续HOPFIELD网络而言,无论网络结构是否对称,都能保证网络稳定。
(错)竞争学习的实质是一种规律性检测器,即是基于刺激集合和哪个特征是重要的先验概念所构造的装置,发现有用的部特征。
(对)人工神经元网络和模糊系统的共同之处在于,都需建立对象的精确的数学模型,根据输入采样数据去估计其要求的决策,这是一种有模型的估计。
(错)智能控制与传统控制的特点。
传统控制:经典反馈控制和现代理论控制。
它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。
适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制:以上问题用智能的方法同样可以解决。
智能控制是对传统控制理论的发展,传统控制是智能控制的一个组成部分,在这个意义下,两者可以统一在智能控制的框架下。
智能控制系统的结构一般有哪几部分组成,它们之间存在什么关系?答:智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成:人工智能(AI):是一个知识处理系统,具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。
自动控制(AC):描述系统的动力学特性,是一种动态反馈。
运筹学(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。
智能控制的基本特点(1)分层递阶的组织结构;(2)多模态控制;(3)自学习能力;(4)自适应能力;(5)自组织能力;(6) 优化能力试画出三层BP网络结构图,并阐述BP网络算法的进本思想,最后论述对BP网络算法的改进。
参考答案:学习的基本思想是:误差反传算法调整网络的权值,使网络的实际输出尽可能接近期望的输出。
改进1 :增加动量项:提出的原因:标准BP算法只按t时刻误差的梯度降方向调整,而没有考虑t时刻以前的梯度方向,从而常使训练过程发生振荡,收敛缓慢。
基本思想:从前一次权值调整量中取出一部分迭加到本次权值调整量中。
其作用是动量项反映了以前积累的调整经验,对于t时刻的调整起阻尼作用。
当误差曲面出现骤然起伏时,可减小振荡趋势,提高训练速度。
改进2:自适应调节学习率:提出的原因:标准BP算法中,学习率η也称为步长,确定一个从始至终都合适的最佳学习率很难。
平坦区域内,η太小会使训练次数增加;在误差变化剧烈的区域,η太大会因调整量过大而跨过较窄的“坑凹”处,使训练出现振荡,反而使迭代次数增加。
基本思想:自适应改变学习率,使其根据环境变化增大或减小。
改进3:引入陡度因子:提出的原因:误差曲面上存在着平坦区域。
权值调整进入平坦区的原因是神经元输出进入了转移函数的饱和区。
基本思想:如果在调整进入平坦区后,设法压缩神经元的净输入,使其输出退出转移函数的不饱和区,就可以改变误差函数的形状,从而使调整脱离平坦区。
一、比较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。
智能控制是控制理论发展的高级阶段,其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。
它主要用来解决那些传统控制方法难以解决的复杂系统的控制问题。
二、智能控制系统的结构一般有哪几部分组成,它们之间存在什么关系?答:智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成:人工智能(AI):是一个知识处理系统,具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。
自动控制(AC):描述系统的动力学特性,是一种动态反馈。
运筹学(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。
三、智能控制系统有哪些类型,各自的特点是什么?答:1)、专家控制系统专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验。
它具有启发性、透明性、灵活性、符号操作、不一确定性推理等特点。
2)、神经控制系统神经网络具有某些智能和仿人控制功能。
学习算法是神经网络的主要特征。
3)、模糊控制系统在被控制对象的模糊模型的基础上,运用模糊控制器近似推理手段,实现系统控制的一种方法模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标。
4)遗传算法遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的,模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法。
四、模糊控制器的组成?五、神经网络分类、特点、区别?答:根据神经网络的连接方式,神经网络可分为:1)前向网络:神经元分层排列,组成输入层、隐含层、输出层。
每一层的神经元只接受前一层神经元的输入。
在各神经元之间不存在反馈。
2)反馈网络:该网络是一种反馈动力学习系统,需要工作一段时间才能达到稳定。
3)自组织网络:神经网络在接受外界输入时,网络将会分成不同的区域,不同的区域具有不同的响应特性,即不同的神经元以最佳方式相应不同性质的信号激励,从而形成一种拓扑意义上的特征图,该图实际上是一种非线性映射。
六、神经网络控制按结构分类,特点?答:1)神经网络监督控制:不仅可以确保控制系统的稳定系和鲁棒性,而且可有效的提高系统的精度和自适应能力。
2)神经网络直接逆控制:神经网络直接逆控制的可用性在相当程度上取决于逆模型的准确精度。
由于缺乏反馈,简单连接的直接逆控制缺乏鲁棒性。
3)神经网络自适应控制:分为神经自校正控制和神经网络模型参考自适应控制两种。