2011-12学年第1学期_ 智能控制试题B
2011-2012第一学期《智能控制技术基础》试卷试卷A标准答案
2、已知模糊关系矩阵 R
0.8 0.6 0.3 0.7 0.7 0.5 ，Q ，S ，试计算模糊关系合成矩阵 R Q S ，以及 R Q S 。 0.3 0.5 0.1 0.4 0.2 0.6
解： R Q
0.8 0.6 0.3 0.7 0.8 0.3 0.6 0.1 0.3 0.5 0.1 0.4 0.3 0.3 0.5 0.1
0.8 0.6 0.3 0.7 0.3 0.6 R Q 0.3 0.5 0.1 0.4 0.1 0.4
R
0.3 0.6 0.7 0.5 0.3 0.7 0.6 0.2 Q S 0.1 0.4 0.2 0.6 0.1 0.7 0.4 0.2
B, A B, A,B 。
B
0.9 0.4 0.5 0 0.9 0.7 0.6 0.3 „„6 分 ，A B x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4
A
0.1 0.3 0.4 0.7 0.1 0.6 0.5 1 ，B „„4 分 x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4
0.2 0.5 0.7
1 0.2 0.5 0.7 0.8 0.2 0.5 0.5 0.5 0.3 0.3 0.3 0.3 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0 A B ' 0.5 1 0.96 0.75 0.51 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0 0.7 0.7 0.7 0.7 0.51 0 1 1 0.96 0.75 0.51 0 0
(完整版)智能控制题目及解答
智能控制题目及解答第一章绪论作业作业内容1．什么是智能、智能系统、智能控制？2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么?3．比较智能控制与传统控制的特点.4．把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学）、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集,其根据和内涵是什么？5．智能控制有哪些应用领域?试举出一个应用实例，并说明其工作原理和控制性能.1 答：智能：能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动的能力，即像人类那样工作和思维。
智能系统：是指具有一定智能行为的系统，对于一定的输入,它能产生合适的问题求解相应。
智能控制：智能控制是控制理论、计算机科学、心理学、生物学和运筹学等多方面综合而成的交叉学科，它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理和自适应的能力。
是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能和遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。
2 答：（1）人作为控制器的控制系统：人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。
（2）人—机结合作为作为控制器的控制系统：机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务。
（3）无人参与的自组控制系统:为多层的智能控制系统，需要完成问题求解和规划、环境建模、传感器信息分析和低层的反馈控制任务.3 答：在应用领域方面，传统控制着重解决不太复杂的过程控制和大系统的控制问题;而智能控制主要解决高度非线性、不确定性和复杂系统控制问题。
在理论方法上，传统控制理论通常采用定量方法进行处理，而智能控制系统大多采用符号加工的方法；传统控制通常捕获精确知识来满足控制指标,而智能控制通常是学习积累非精确知识;传统控制通常是用数学模型来描述系统，而智能控制系统则是通过经验、规则用符号来描述系统。
在性能指标方面，传统控制有着严格的性能指标要求，智能控制没有统一的性能指标，而主要关注其目的和行为是否达到。
智能控制技术试卷
一、选择题1、蔡自兴教授提出智能控制系统的四元结构，认为智能控制是人工智能、控制理论、系统理论和运筹学四种学科的交叉。
2、专家是指在某一专业领域内其专业知识与解决问题的能力达到很高水平的学者。
3、专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次，即数据级、知识库级和控制级。
4、不确定性知识的表示有三种:概率、确定性因子和模糊集合。
5、Hebb学习规则是一种无教师的学习方法，它只根据神经元连接间的激活水平改变权值，因此这种方法又称为相关学习和并联学习。
6、交叉运算是两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两个新的个体。
二、判断题1、IEEE控制系统协会把智能控制归纳为：智能控制系统必须具有模拟人类学习和自适应的能力。
（T ）2、不精确推理得出的结论可能是不确定的，但会有一个确定性因子，当确定性因子超过某个域值时，结论便不成立。
（ F ）3、一般的专家系统由知识库、推理机、解释机制和知识获取系统等组成。
（T ）4、人机接口是专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户间进行交互的界面，由一组程序及相应的硬件组成，用于完成知识获取工作。
（ F ）5、Hopfield神经网络是反馈神经网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。
（F ）6、知识是将有关的信息进一步关联在一起，形成了更高层次含义的一种信息结构，信息与关联是构成知识的两个基本要素。
（T ）7、建造知识库涉及知识库建造的两项主要技术是知识获取和知识存放。
（F ）8、模糊控制系统往往把被控量的偏差（一维）、偏差变化（二维）以及偏差的变化率（三维）作为模糊控制器的输入。
（T ）9、RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程是类似的，两者的主要区别在于使用了相同的激励函数。
（F ）10、应用遗传算法求解问题时，在编码方案、适应度函数及遗传算子确定后，算法将利用进化过程中获得的信息自信组织搜索。
（T ）三、简答题1.分别说明专家系统与专家控制系统？答：专家系统就是利用存储在计算机内的某一特定领域内人类专家的知识，来解决过去需要人类专家才能解决的现实问题的计算机系统。
《智能控制》课程考试试题B及答案
《智能控制》课程考试试题B《智能控制》课程考试试题B参考答案一、填空题(1) 高级机器人 (2) 智能规划与调度 (3) 自动制造系统 (4) 故障检测与诊断 (5) 小深(Deep Junior)(6) 卡斯帕洛夫(Kasparov) (7) 硬件 (8) 软件 (9) 智能 (10) 智能化(11) 选择模糊控制器的结构 (12) 选取模糊控制规则 (13) 确定模糊化的解模糊策略,制定控制表 (14) 确定模糊控制器的参数(15) 傅京孙 (16) 萨里迪斯 (17) 蔡自兴(18) 生物的进化机制 (19) 进化计算 (20) 反馈机制二、选择题1、C2、A3、A4、C5、D6、D7、B8、C9、A 10、C三、问答题1、答:在研究了智能控制的二元、三元结构理论、知识、信息和智能的定义以及各相关学科的关系之后。
蔡自兴教授提出了四元智能控制结构,把智能控制看作是自动控制、人工智能、信息论和运筹学四个学科的交集,如图1所示,其关系可用下式来描述。
IC = AI ∩ CT ∩ IT ∩ OR图1 智能控制的四元结构把信息论作为智能控制结构的一个子集是基于下列理由的:(1) 信息论是解释知识和智能的一种手段;(2) 控制论、系统论和信息论是紧密相互作用的;(3) 信息论已成为控制智能机器的工具;(4) 信息熵成为智能控制的测度;(5) 信息论参与智能控制的全过程,并对执行级起到核心作用。
2、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。
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。
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。
分数
评卷人
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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实用标准文案
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
评卷人
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4． 给出典型的神经元模型。
智能控制题库
1. 试说明智能控制的的基本特点是什么？（1）学习功能（1分）（2）适应功能（1分）（3）自组织功能（1分）（4）优化能力（2分）2、试简述智能控制的几个重要分支。
专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法。
3、试说明智能控制研究的数学工具。
智能控制研究的数学工具为：（1）符号推理与数值计算的结合；（2）离散事件与连续时间系统得结合；（3）模糊集理论；（4）神经网络理论；（5）优化理论4.智能控制系统有哪些类型，各自的特点是什么？（1）专家控制系统（1分）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）模糊控制系统（1分）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与性能指标。
（3）神经控制系统（1分）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。
5、简述专家控制与专家系统存在的区别。
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。
6、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。
把智能控制扩展为三元结构，即把人工智能、自动控制和运筹学交接如下表示：（2分）∩∩一运筹学（）一智能控制( );一人工智能( );一自动控制( );∩一表示交集.8. 简述智能控制系统较传统控制的优点。
在传统控制的实际应用遇到很多难解决的问题，主要表现以下几点：（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。
(1分)（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。
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（勤奋、求是、创新、奉献）
2011～2012学年第2学期考试试卷B
学院班级姓名__________ 学号___________
《智能控制系统》课程试卷
（本卷考试时间90 分钟）
一．
1．写出4种专家系统的知识表示方法。
逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法
2．递阶智能系统的智能程度分布一般要遵循什么原则。
随着智能程度的提高，精度下降
3．写出宽度优先搜索和深度优先搜索的根本区别？
深度优先与宽度优先算法最根本的不同在于：扩展的后继节点放在OPEN表的前端。
4．何谓多层前向神经网络？
具有分层的结构，通常包括输入层、隐层（也称中间层）和输出层。
每一层的神经元只接受上一层神经元的输入，并且该层神经元的输出送给下一层的各个神经元。
5．写出3种模糊输出向量的解模糊方法
重心法、最大隶属度法、取中位数判决法
6． 写出基本遗传算法的3个基本操作
选择、交叉、变异
二、简答题（共24分，每题6分）
1、下式是永真蕴含式吗？如是请证明之。
┐Q ∧ (P →Q)⇒ ┐P
证明：（1）┐Q ∧ (P →Q)为T 推出┐P 为T
┐Q ∧ (P →Q)为T 推出┐Q 且(P →Q)为T →Q 为F 且(P →Q)为T 分情况讨论p F-----------------p T ---⎧⎨⎩为显然不成立
为成立
（2）┐P 为F 推出┐Q ∧ (P →Q)为F →P 为T 推出┐Q ∧ (P →Q)为F
分情况讨论Q F-----------------Q T -------⎧⎨⎩为成立
为成立
(3)真值表法
2、简述隶属度函数建立的一般准则？
表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合
变量所取隶属度函数通常是对称和平衡的
隶属度函数要符合人们的语义顺序，避免不恰当的重叠
3、简述BP算法中工作信号正向传播、误差信号反向传播过程
工作信号正向传播：输入信号从输入层经隐层，传向输出层，在输出端产生输出信号，这是信号的正向传播。
在信号向前传递过程中网络的权值是固定不变的，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。
如果在输出层不能得到期望的输出，则转入误差信号反向传播。
（2）误差信号反向传播：网络的实际输出与期望输出之间差值即为误差信号，误差信号由输出端开始逐层向前传播，这是误差信号的反向传播。
在误差信号反向传播的过程中，网络权值由误差反馈进行调节，通过权值的不断修正使网络的实际输出更接近期望输出。
4、简述专家系统组成以及各组成部分作用。
(1) 知识库，用于存储某领域专家系统的专门知识,包括事实、可行操作与规则等。
(2) 综合数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据(信息),即被处理对象的一些当
前事实。
(3) 推理机，用于记忆所采用的规则和控制策略的程序,使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作。
推理机能
够根据知识进行推理和导出结论,而不是简单地搜索现成的答案。
(4) 解释器，向用户解释专家系统的行为,包括解释推理结论的正确性以及系统输出其它候选解的原因。
(5) 接口，使系统与用户进行对话,使用户能够输入必要的数据、提出问题和了解推理过程及推理结果等。
系统
则通过接口,要求用户回答提问,并回答用户提出的问题,进行必要的解释。
三．计算题（共21分，第1题10分，第2题11分）
1
父母和祖父、祖母的相似程度为
R=0.70.50.4
0.8⎛⎫
⎪⎝⎭ S=0.6
0.40.6
0.3⎛⎫
⎪⎝⎭
R S=0.70.50.4
0.8⎛⎫
⎪⎝⎭ 0.6
0.40.6
0.3⎛⎫ ⎪⎝⎭=()()()()()()
()()0.70.60.50.60.70.40.50.30.40.60.80.60.40.40.80.3∧∨∧∧∨∧⎛⎫
⎪∧∨∧∧∨∧⎝⎭
=0.60.50.40.30.40.60.40.3∨∨⎛⎫ ⎪∨∨⎝⎭=0.6
0.40.6
0.4⎛⎫
⎪⎝⎭
2、写出网络输出y 的表达式，其中隐层神经元采用Sigmoid 传递函数，输出层神经元采用y = x 线性传递函数，输入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图所示。
2
x 1
x
四．推理题（共37分，第1题17分，第2题20分）
1、假设一个系统，当输入A时，输出为B，否则输出为C，且
A=0/1+0.1/2+0.4/3+0.7/4
B=1/1+0.7/2+0.3/3+0/4
C=0.8/1+0.6/2+0.4/3+0.2/4
已知当前输入A׳=0.1/1+0.2/2+0.4/3+1/4，求输出D（要求用玛达尼推理法，写出推理过程）。
2
规则：（1）从空格左边开始顺时针旋转；（2）不许斜向移动；（3）也不许移回先辈节点。
假设代价函数为()()()f n d n w n =+，其中()d n 表示当前节点所在层的深度，()w n 表示“不在位”数字的个数， 试利用A 算法求取初始状态到目标状态的路径，并在相应的节点旁标注节点扩展的顺序。
初始状态
目标状态。