神经网络与模糊控制考试题及答案

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神经网络与模糊控制的结合应用

神经网络与模糊控制的结合应用

神经网络与模糊控制的结合应用I. 引言神经网络和模糊控制都是近年来广泛应用于自动控制领域的两种重要技术。

神经网络以其较好的学习能力和预测能力,受到了广泛的关注。

而模糊控制以其强大的非线性建模和很好的抗干扰能力而备受推崇。

为了克服单一控制技术的局限性,研究者开始尝试将神经网络和模糊控制进行结合应用。

II. 神经网络和模糊控制的概述1. 神经网络神经网络是一种学习型系统,其结构可以类比为人类大脑的神经元网络。

神经网络通过学习数据集中的模式,能够从中学习出输入输出之间的映射关系。

神经网络的优点在于其能够进行非线性建模、通用近似和容错性能强等特点。

2. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。

其将模糊逻辑应用于实际系统的控制过程中,达到了比传统控制方法更好的抗干扰能力和系统的非线性动态性能。

III. 神经网络模糊控制器设计及应用1. 神经网络模糊控制结合的优点神经网络模糊控制相较于传统的控制方法,具有较强的非线性建模和很好的抗干扰能力,能够捕捉到很好的系统动态,从而实现控制的效果。

2. 神经网络模糊控制器的建立神经网络模糊控制系统可以分为两个部分,分别是模糊控制器和神经网络控制器。

其中模糊控制器负责实现对系统模糊建模,而神经网络控制器则用于学习模糊控制器的输入输出映射关系。

图1:神经网络模糊控制器的框图3. 神经网络模糊控制器在机器人路径规划中的应用机器人路径规划是一个非常复杂的问题,需要考虑到环境的不确定性以及机器人动力学特性。

神经网络模糊控制器通过学习路径规划时的输入输出映射关系,能够提高路径规划的准确性和鲁棒性。

4. 神经网络模糊控制器在工业过程控制中的应用在工业过程控制中,神经网络模糊控制器可以通过学习过程时的输入输出映射关系,实现对工业过程的自适应控制。

其优点在于能够实现强大的建模能力和很好的自适应性,从而提升了工业过程的控制性能。

IV. 总结神经网络和模糊控制都是近年来比较热门的技术,两者在控制领域的应用也在不断发展。

先进控制基础知识试题

先进控制基础知识试题

先进控制基础知识试题### 先进控制基础知识试题#### 一、选择题(每题2分,共20分)1. 先进控制技术主要解决的是以下哪类问题?A. 简单线性系统控制B. 非线性系统控制C. 离散时间系统控制D. 以上都不是2. 以下哪个不是先进控制技术的特点?A. 鲁棒性B. 适应性C. 线性性D. 预测性3. 模糊控制属于以下哪类控制技术?A. 经典控制B. 现代控制C. 智能控制D. 非线性控制4. 神经网络控制通常用于解决哪类问题?A. 线性系统控制B. 非线性系统控制C. 离散事件系统控制D. 所有上述问题5. 以下哪个算法是用于优化控制参数的?A. PID算法B. 遗传算法C. 卡尔曼滤波D. 状态反馈控制#### 二、填空题(每题2分,共20分)6. 先进控制技术通常包括_______控制、_______控制、_______控制等。

7. 鲁棒控制的目的是使控制系统在存在_______时仍能保持稳定。

8. 预测控制的核心思想是利用系统的_______信息来优化控制行为。

9. 模糊逻辑控制通过_______来处理不确定性和模糊性。

10. 神经网络控制能够通过_______学习控制规律。

#### 三、简答题(每题10分,共40分)11. 简述先进控制技术与传统控制技术的区别。

12. 解释什么是自适应控制,并给出一个应用实例。

13. 描述模糊控制系统的基本组成及其工作原理。

14. 阐述神经网络在控制领域中的应用优势。

#### 四、计算题(共20分)15. 假设有一个二阶系统,其传递函数为 \( G(s) = \frac{2}{s^2 + 3s + 2} \)。

请使用PID控制器设计一个控制策略,使得系统输出快速且准确地跟踪给定的参考输入。

#### 五、论述题(共20分)16. 论述在现代工业自动化中,先进控制技术的重要性及其面临的挑战。

注意:请在答题纸上作答,保持字迹清晰,答案准确。

祝您考试顺利!(本试题旨在考察学生对先进控制技术基础知识的掌握程度,包括理论知识和实际应用能力。

智能控制系统考试题库

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

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。

智能控制题目及解答

智能控制题目及解答

1. 神经网络的模型分类,分别画出网络图,简述其特点。

1)前向网络:神经网元分层排列,组成输入层,隐含层和输出层。

每一层的神经元只能接收前一层神经元的输入.输入模式经过各层的顺次变换后,得到输出层数输出。

个神经元之间不存在反馈.感知器和误差反向传播算法中使用的网络都属于这种模型.1).2)2)反馈网络:这种网路结构指的是只有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。

这种模式可用来存储某种模式序列,也可以动态时间序列系统的神经网络建模.3)相互结合型网络:属于网状结构,这种神经网络模型在任意两个神经元之间都可能存在连接.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的状态之中。

从某个初态开始,经过若干次变化,才能达到某种平衡状态,根据网络结构和神经元的特性,还有可能进入周期震荡或混沌状态。

4)混合型网络:是层次型网络和网状结构网络的一种结合。

通过层内神经元的相互结合,可以实现同一层内的神经元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成若干组,让每组作为一个整体来动作. 2. 神经网络学习算法有几种,分别画出网络图,简述其特点。

1)有导师学习:所谓有导师学习就是在训练过程中,始终存在一个期望的网络输出。

期望输出和实际输出之间的距离作为误差度量并用于调整权值.1。

2)无导师学习:网络不存在一个期望的输出值,因而没有直接的误差信息,因此,为实现对网络训练,需建立一个间接的评价函数,一对网络的某种行为趋向作出评价. 3、简述神经网络泛化能力。

答:人工神经网络容许某些变化,如当输入矢量带有噪声时,即与样本输出矢量存在差异时,其神经网络的输出同样能够准确地呈现出应有的输出。

这种能力就成为泛化能力.4、单层BP 网络与多层神经网络学习算法的区别。

1)单层神经网络的Delta 学习算法是通过对目标函数∑==Npp E E1的极小来实现的,其中E 的极小是通过有序地对每一个样本数据的输出误差Ep 的极小化来得到。

神经网络设计知识测试 选择题 45题

神经网络设计知识测试 选择题 45题

1. 神经网络中的激活函数的主要作用是什么?A. 增加网络的复杂性B. 计算损失值C. 引入非线性特性D. 调整权重2. 在卷积神经网络(CNN)中,卷积层的主要功能是什么?A. 降低数据维度B. 提取图像特征C. 增加数据维度D. 计算梯度3. 反向传播算法在神经网络中的作用是什么?A. 初始化权重B. 计算前向传播C. 更新权重D. 选择激活函数4. 下列哪项不是神经网络的常见类型?A. 循环神经网络(RNN)B. 自组织映射(SOM)C. 决策树D. 长短期记忆网络(LSTM)5. 在神经网络训练过程中,什么是过拟合?A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现不佳D. 模型在训练和测试数据上都表现良好6. 下列哪项是防止神经网络过拟合的常用方法?A. 增加网络层数B. 减少训练数据C. 使用正则化D. 增加学习率7. 在神经网络中,什么是梯度消失问题?A. 梯度变得非常大B. 梯度变得非常小C. 梯度保持不变D. 梯度变为零8. 下列哪项是解决梯度消失问题的有效方法?A. 使用Sigmoid激活函数B. 使用ReLU激活函数C. 增加网络层数D. 减少训练数据9. 在神经网络中,什么是批量归一化(Batch Normalization)?A. 一种初始化权重的方法B. 一种正则化技术C. 一种加速训练过程的方法D. 一种计算损失的方法10. 下列哪项是神经网络中的损失函数?A. ReLUB. SigmoidC. Cross-EntropyD. Tanh11. 在神经网络中,什么是交叉熵损失函数?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种用于分类任务的损失函数D. 一种用于回归任务的损失函数12. 下列哪项是神经网络中的优化算法?A. K-meansB. AdamC. PCAD. SVM13. 在神经网络中,什么是Adam优化算法?A. 一种初始化权重的方法B. 一种计算梯度的方法C. 一种自适应学习率的优化算法D. 一种正则化技术14. 在神经网络中,什么是学习率?A. 网络层数B. 权重更新步长C. 激活函数D. 损失函数15. 下列哪项是调整学习率的有效方法?A. 增加网络层数B. 使用学习率衰减C. 减少训练数据D. 增加激活函数16. 在神经网络中,什么是Dropout?A. 一种初始化权重的方法B. 一种正则化技术C. 一种计算梯度的方法D. 一种激活函数17. 下列哪项是神经网络中的正则化技术?A. L1正则化B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数18. 在神经网络中,什么是L2正则化?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种正则化技术D. 一种激活函数19. 下列哪项是神经网络中的初始化方法?A. Xavier初始化B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数20. 在神经网络中,什么是Xavier初始化?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数21. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. 准确率B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数22. 在神经网络中,什么是准确率?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数23. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. 召回率B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数24. 在神经网络中,什么是召回率?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数25. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. F1分数B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数26. 在神经网络中,什么是F1分数?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数27. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. 精确率B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数28. 在神经网络中,什么是精确率?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数29. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. ROC曲线B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数30. 在神经网络中,什么是ROC曲线?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数31. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. AUCB. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数32. 在神经网络中,什么是AUC?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数33. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. 均方误差(MSE)B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数34. 在神经网络中,什么是均方误差(MSE)?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数35. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. 均方根误差(RMSE)B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数36. 在神经网络中,什么是均方根误差(RMSE)?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数37. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. 平均绝对误差(MAE)B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数38. 在神经网络中,什么是平均绝对误差(MAE)?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数39. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. 决定系数(R^2)B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数40. 在神经网络中,什么是决定系数(R^2)?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数41. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. 混淆矩阵B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数42. 在神经网络中,什么是混淆矩阵?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数43. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. 精确召回曲线B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数44. 在神经网络中,什么是精确召回曲线?A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数45. 下列哪项是神经网络中的评估指标?A. 准确率-召回率曲线B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数答案1. C2. B3. C4. C5. C6. C7. B8. B9. C10. C11. C12. B13. C14. B15. B16. B17. A18. C19. A20. C21. A22. B23. A24. B25. A26. B27. A28. B29. A30. B31. A32. B33. A34. B35. A36. B37. A38. B39. A40. B41. A42. B43. A44. B45. A。

研究生神经网络试题A卷参考答案

研究生神经网络试题A卷参考答案

研究生神经网络试题A卷参考答案一、简答题1. 神经网络的基本原理是什么?神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作方式的计算模型。

它由大量的节点(神经元)和连接它们的边(突触)构成。

每个神经元接收多个输入信号,并通过激活函数进行处理后,将输出信号传递给其他神经元。

通过多层的神经元连接,神经网络能够对复杂的非线性问题进行建模和求解。

2. 神经网络训练的过程及原理是什么?神经网络的训练过程分为前向传播和反向传播两个阶段。

在前向传播过程中,将输入信号通过网络的各层神经元传递,并经过激活函数的作用,最终得到输出结果。

在反向传播过程中,通过与真实输出值的比较,计算网络输出的误差,然后将误差逆向传播回网络,根据误差进行权重和偏置的调整,以减小误差。

反复进行前向传播和反向传播的迭代训练,直到达到预定的训练精度或收敛条件。

3. 神经网络的主要应用领域有哪些?神经网络广泛应用于各个领域,包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译、推荐系统等。

在图像识别领域,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。

在自然语言处理领域,循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)在语言模型、机器翻译和文本生成等方面表现出色。

此外,神经网络还可以用于金融预测、智能控制和模式识别等其他领域。

4. 神经网络中的激活函数有哪些常用的?它们的作用是什么?常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数。

它们的作用是在神经网络中引入非线性,增加网络的表达能力。

sigmoid函数将输入映射到0和1之间,主要用于二分类问题。

ReLU函数在输入大于0时返回该值,否则返回0,可以有效地缓解梯度消失问题,目前在深度学习中得到广泛应用。

tanh函数将输入映射到-1和1之间,具有对称性,使得网络的输出更加均匀。

5. 神经网络中的损失函数有哪些常用的?它们的作用是什么?常用的损失函数包括均方误差损失函数(MSE)、交叉熵损失函数和对数损失函数。

神经网络基础单元测试与答案

神经网络基础单元测试与答案

一、单选题1、下面哪种结果不是利用机器学习算法从数据中得到的?A.常识B.神经网络C.回归模型D.规则正确答案:A2、有关神经网络训练时使用的学习率参数说法错误的是?A.学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。

B.学习率可以与其他网络参数一起训练,对降低代价函数是有利的。

C.学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。

D.网络训练时刚开始学习率可以大一些,以便提高学习速度,随后应减少学习率,以免引起学习震荡。

正确答案:C3、下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法?A.dropoutB.L2正则化C.增加学习率D.提前终止正确答案:C4、下面有关神经网络的说法,错误的是?A.神经网络神经元的输出都是传给其他神经元,不能再反馈回来B.神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整,使得代价函数极小化C.神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数D.均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数(损失函数)正确答案:A5、关于训练样本的描述中,正确的说法是哪个?A.增加数据可以减少模型方差B.样本越多,模型训练越快,性能越好C.样本越少,模型的方差越大D.如果模型性能不佳,可增加样本多样性进行优化正确答案:C6、有关BP神经网络的说法,错误的是哪个?A.易陷入局部极小值B.训练次数多,学习效率低,收敛速度慢C.训练时新样本的加入对已经学习的结果没什么影响D. 隐层节点的选取缺乏理论指导正确答案:C7、有关神经网络参数初始化的说法错误的是哪个?A.Xavier初始化可以减少梯度消失B.合适的权重初始化可以加快神经网络的训练和效果C.使用正态分布初始化,但权重取太大或太小都会影响网络的训练D.权重和偏置都可以取全零初始化正确答案:D8、有关BP网络的说法,哪个是错误的?A.在使用梯度下降时,加上冲量项会减少训练的速度,但可能会减少陷入局部极小值的可能B.与批量梯度下降法相比,使用小批量梯度下降法可以提高训练速度,但达到全局最优解可能需要更多的迭代次数C.神经元的激活函数选择影响神经网络的训练过程和最终性能D.交叉熵也可以作为回归预测问题的损失函数正确答案:D9、sigmoid激活函数y=1/(1+)的导数是以下哪一个?A.y(1-y)B.1-lnxC.1-D.1+lnx正确答案:A10、梯度消失问题的认识哪个是正确的?A.隐层的权重取值太小不容易导致梯度消失B.神经元处于Sigmoid等激活函数的饱和区工作C.隐藏层神经元的个数太多导致D.隐藏层太多时,可能导致靠近输入层的权重的偏导数太小而得不到更新正确答案:D11、有关数据预处理对神经网络的影响,以下哪个说法是错误的?A.连续性属性可以采用最小最大值归一化,减少数值过大和不同属性量纲不同对网络的影响B.BP神经网络的输入属性不需要筛选,因为网络本身有特征获取能力C.预处理与否对神经网络的训练速度和分类准确率影响比较大D.对于非数值型的属性,可以使用独热(onehot)编码或模糊化转换成数值正确答案:B12、下面关于单个神经元输入输出正确的是哪个?A.一个神经元可以拥有多个输入但只有一个输出B. 一个神经元只能拥有一个输入但可以有多个输出C.一个神经元只能拥有一个输入和一个输出下面关于单个神经元输入输出正确的是?D. 一个神经元可以有多个输入和多个输出正确答案:D13、一个含有2个隐层的BP神经网络,神经元个数都为20,输入和输出节点分别有8和5个节点,这个网络的权重和偏置数分别是多少?A.3200,45B.660,45C.3000,32D.16000,48正确答案:B14、以下不属于超参的是哪个因素?A.mini-batch的样本数B.输出编码形式C.学习步长(率)和冲量引子D.激活函数正确答案:B二、多选题1、有关神经网络训练过程的说法,正确的是?A.神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果影响B.分析问题确定后,神经网络合适的结构就可以确定C.使用增加训练次数的方法不一定可以减少代价函数的取值D.对神经网络训练的优化需要综合考虑激活函数、网络结构、权重更新方法等多种因素正确答案:A、C、D2、激活函数通常具有以下哪些性质?A.计算简单B.非线性C.单调性D.可微性正确答案:A、B、C、D3、关于模型参数(权重值)的描述,正确的说法是哪些?A.在训练神经网络过程中,参数不断调整,其调整的依据是基于损失函数不断减少B.每一次Epoch都会对之前的参数进行调整,迭代次数越多,损失函数一般越小C.模型参数量越多越好,但没有固定的对应规则D.训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中正确答案:A、B、D4、减少神经网络过拟合的说法,以下哪些是正确的?A.通过正则化可以减少网络参数的取值或个数,一定程度可能减少过拟合B.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量C.通过增加数据扰动的数据增强增加了神经网络的过拟合D.利用L1或L2正则化可以使权重衰减,从而一定程度上减少过拟合正确答案:A、B、D5、有关数据增强的说法正确是哪些?A.数据增强会增加样本的个数,因此可能会减少过拟合B.对于分类问题,数据增强是减少数据不平衡的一种方法。

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一、填空题1、模糊控制器由模糊化接口、解模糊接口、知识库和模糊推理机组成2、一个单神经元的输入是 1.0 ,其权值是 1.5,阀值是-2,则其激活函数的净输入是-0.5 ,当激活函数是阶跃函数,则神经元的输出是 13、神经网络的学习方式有导师监督学习、无导师监督学习和灌输式学习4、清晰化化的方法有三种:平均最大隶属度法、最大隶属度取最小/最大值法和中位数法,加权平均法5、模糊控制规则的建立有多种方法,是:基于专家经验和控制知识、基于操作人员的实际控制过程和基于过程的模糊模型,基于学习6、神经网络控制的结构归结为神经网络监督控制、神经网络直接逆动态控制、神网自适应控制、神网自适应评判控制、神网内模控制、神网预测控制六类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、反馈和控制。

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部分为和。

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。

判断性规则控制性规则数据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。

特征、隶属18.某省两所重点中学在(x 1~x 5)五年高考中,考生“正常发挥”的隶属函数分别为0.85、0.93、0.89、0.91、0.96和0.92、0.96、0.87、0.93、0.94。

则在研究该省重点中学高考考生水平发挥的状况时,论域应为X = ,若分别用A %、B %表示两个学校考试“正常发挥”的状况,则用序偶表示法分别表示为A =% ,B =%;“未正常发挥”模糊子集(用行向量表示)分别为 和 ;而该省两所重点中学每年高考考生“正常发挥”的模糊子集应该是 (用Zadeh 法表示)。

{}12345,,,,X x x x x x =,{}12345(,0.85),(,0.93),(,0.89),(,0.91),(,0.96)A x x x x x =:{}12345(,0.92),(,0.96),(,0.87),(,0.93),(,0.94)B x x x x x =:[0.15,0.07,0.11,0.09,0.04]A =:,[0.08,0.04,0.13,0.07,0.06]B =:123450.850.930.870.910.94x x x x x ++++ 19.确定隶属函数的方法大致有 、 和 。

19、模糊统计法 主观经验法 神经网络法20.在模糊控制中应用较多的隶属函数有6种,它们分别为高斯型隶属函数、 、、 、 和 。

20、广义钟形隶属函数 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21.在天气、学问、晴朗、表演和渊博中可作为语言变量值的有 和 。

21、晴朗、渊博23.模糊控制是以 、 、和 为基础的一种智能控制方法。

模糊集理论,模糊语言变量,模糊逻辑推理24.模糊控制的数学基础为 。

24、模糊集合25.模糊控制中,常用的语言变量值用²PM,±PS ,²NM ,²NO 等表示,其中²PM 代表 , ²NO代表 。

25、正中、负零 26. 在模糊控制中,模糊推理的结果是 量。

26、模糊27. 在模糊控制中,解模糊的结果是 量。

确定量28. 基本模糊控制器的组成包括知识库以及 、 和 。

模糊化接口、推理机、解模糊接口29. 在模糊控制中,实时信号需要 才能作为模糊规则的输入,从而完成模糊推理。

29、模糊化30.模糊控制是建立在基础之上的,它的发展可分为三个阶段,分别为、、和。

30、人工经验模糊数学发展和形成阶段产生了简单的模糊控制器高性能模糊控制阶段31.模糊集合逻辑运算的模糊算子为、和。

31、交运算算子并运算算子平衡算子32.在温度、成绩、暖和、口才和很好中可作为语言变量值的有和32.暖和、很好33.在水位、压力、暖和、表演、中年人和比较好中可作为语言变量值的有、和。

33、暖和、中年人和比较好34.在水位、寒冷、温度、表演和偏高中可作为语言变量值的有和。

34.寒冷、偏高35. 模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的总结成一系列以“”形式表示的控制规则。

35、控制策略“IF条件THEN 作用”36.神经网络的发展历程经历了4个阶段,分别为、、和。

36、启蒙期、低潮期、复兴期、新连接机制期37.神经元由4部分构成,它们分别为、、和突触。

37、细胞体、树突、轴突38.根据神经网络的连接方式,神经网络的3种形式为:、和。

38、前向网络反馈网络自组织网络39.神经网络的3个要素为:、和。

39、神经元的特性拓扑结构学习规则41.目前神经网络的学习算法有多种,按有无导师分类,可分为、和。

41、有导师学习无导师学习再励学习42.神经网络的研究主要分为3个方面的内容,即、和。

42.神经元模型、神经网络结构、神经网络学习算法43.神经网络的学习过程主要由正向传播和反向传播两个阶段组成。

44.神经网络控制是将和相结合而发展起来的智能控制方法。

神经网络,控制理论45. 遗传算法的主要用途是。

45、寻优(优化计算)46.常用的遗传算法的染色体编码方法有二种,它们分别为实数编码和。

46、二进制编码47.遗传算法的3种基本遗传算子、和。

47、比例选择算子单点交叉算子变异算子48.遗传算法中,适配度大的个体有被复制到下一代。

更多机会49. 遗传算法中常用的3种遗传算子(基本操作)为、、和。

49、复制、交叉和变异二、简答题: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及性能指标。

➢(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。

(4)遗传算法(2分)遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法,是基于进化论在计算机上模拟生命进化论机制而发展起来的一门学科. 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,在智能控制领域有广泛的应用。

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)IC=AI∩AC∩OROR一运筹学(Operation research)IC一智能控制( intelligent control);Al一人工智能(artificial intelligence);AC一自动控制(automatic Colltrol);∩一表示交集.7.比较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。

(2分)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。

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。

(1分)(3)针对实际系统往往需要进行一些比较苛刻的线性化假设,而这些假设往往与实际系统不符合。

(1分)(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,如机器人控制、CIMS、社会经济管理系统等复杂任务无能为力。

(1分) 智能控制将控制理论的方法和人工智能技术灵活地结合起来,其控制方法适应对象的复杂性和不确定性,能够比较有效的解决上述问题,具有较大的优越性。

( 1分)9、智能控制与传统控制的主要区别如何?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,能够解决传统控制方法难以解决的复杂系统的控制问题,如:对象的不确定性、高度的非线性和复杂的任务要求。

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。

10.在模糊控制器的设计中,常用的反模糊化的方法有哪几种?最大隶属度法、中心法和加权平均法。

11.简述将模糊控制规则离线转化为查询表形式的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。

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