智能控制导论
智能控制导论综述.doc
智能控制导论综述试题一、名词解释1。
情报2。
自动控制3。
专家控制系统4。
学习控制5。
免疫算法6。
信息7。
智能控制系统8。
专家系统9。
学习控制系统10。
人工免疫系统。
信息论12。
黑板13。
模糊决策14。
学习系统15。
选取操作V.简短回答106。
分级智能机器107的一般分级结构和功能的简要描述。
专家控制器108的设计原理的简要描述。
人形控制器109的智能属性的简要描述。
实现神经网络监督控制110的步骤的简要描述。
真实物体111的特征的简要描述。
建立专家系统112的一般步骤的简要描述。
学习控制113的机制的简要描述。
神经控制系统114的设计内容简述。
人工神经网络的主要学习算法和含义的简要说明。
结构和功能中仿人控制的基本特征简述5-一、名词解释1。
情报2。
自动控制3。
专家控制系统4。
学习控制5。
免疫算法6。
信息7。
智能控制系统8。
专家系统9。
学习控制系统10。
人工免疫系统。
信息论12。
黑板13。
模糊决策14。
学习系统15。
选取操作五、简短回答106。
简要描述分层智能机器107的一般分层结构和功能。
简要描述专家控制器108的设计原则。
简要描述仿人控制器的智能属性109。
简要描述实现神经网络监督控制的步骤110。
简要描述真实物体111的特征。
简要描述建立专家系统的一般步骤112。
简要描述学习控制113的机制。
简述神经控制系统的设计内容114。
简要描述人工神网络的主要学习算法和意义。
在结构和功能5中简要描述仿人控制的基本特征:(1)用常数乘以所有的权重和阈值。
(2)用常数添加所有权重和阈值。
尝试解释网络性能是否会改变117。
简要描述智能控制系统118根据其工作原理的分类。
简要描述基于神经网络专家系统的三种模式119。
简要描述实现学习控制系统所需的三种能力及其含义。
简要描述仿人控制器设计和实现的一般步骤6.论文121。
试解释复合智能控制及其被采用的原因。
试解释模糊控制系统123的工作原理。
试着描述遗传算法的特点，并画出简单遗传算法的框图124。
智能控制导论10
5、什么是模糊命题及其真值？ 模糊命题：含有模糊概念的命题 。 这个电阻温度很高 A点的电平太低 电机转速稍偏高 不好用真/假、是/不是来表示，只能用接近的程度表 示。 模糊命题的真值 若P为模糊命题，P=x，0≤x≤1，x∈[0, 1]，X即为 模糊命题的真值。 x=1 完全真，x=0 完全假，x=0.8 接近真， x=0.1 接近假
4、模糊语言算子 1）语言算子 语言既然是变量，要运算，就要有算子，就像加减乘除、 积分微分等。自然语言中，形如“较”，“很”，“非 常”，“大概”，“倾向于”等等一类修饰词，就称其 为语言算子，分为语气、模糊化、判定化算子。 2）语气算子 A是论域U 的模糊子集，u∈U，若对于任一正实数λ，都 有
R 子 女
父 0.2 0.6
母 0.8 0.1
0.2 0.8 R 0 . 6 0 . 1
S 父
祖父 0.5
祖母 0.7
母
0.1
0
0.5 0.7 S 0.1 0
求孙子、孙女与祖父母的相像关系？
0.2 T RS 0.6 0.2 0.1 0.5 0.1
0.4
0.6 0.8 1
0 0.2 0.4 0.4 0.4 0.4 0 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0 0 0 0 0 0
0.4
0.6 0.8 0.8
0.4
0.6 0.6 0.6
0.4
0.4 0.4 0.4
0.2
0.2 0.2 0.2
0
0 0 0
这就是温度和控制电压之间的模 糊关系，这里可看出，温度最高 就是100℃，若认为100℃是温度 高，则降温最快的方法是输出0v， 0v对应交流0v～，对这条规则， 就是这个输出。
智能控制导论论文(人工神经网络)
智能控制导论论文●系别：●班级：●学号：●姓名：●日期：人工神经网络关键词:人工神经网络、产生、发展、应用内容摘要:人工神经网络是二十世纪科学技术所取得的重大成果之一，是人类认识自然道路上的又一座里程碑。
90年代以来，国际学术界掀起了研究人工神经网络的热潮，但是探讨其哲学思想方面的研究相对薄弱。
我们知道，任何一门影响巨大、意义深远的科学技术，其发展过程必然揭示了科学技术发展的基本规律以及影响其发展的主要因素。
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。
人工神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量处理单元组成的非线性大规模自适应动力系统，具有学习能力、记忆能力、计算能力以及智能处理能力，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能。
同时，人工神经网络具有非线性、非局域性、非定常性、非凸性等特点，因此在智能控制、模式识别、计算机视觉、自适应滤波和信号处理、非线性优化、自动目标识别、连续语音识别、声纳信号的处理、知识处理、智能传感技术与机器人、生物医学工程等方面都有了长足的发展。
人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。
生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。
智能控制导论论文（简述智能控制的发展与应用）
智能控制导论论文（简述智能控制的发展与应用）智能控制导论论文●系别：●班级：●姓名：●学号：●日期：简述智能控制的发展与应用摘要：本文主要介绍了智能控制技术的主要方法，并介绍了智能控制在各行各业中的应用。
关键字：发展智能控制应用一、简述：应用随着人们生活水平的提高，人们对智能控制的需求与日俱增。
智能控制五花八门，从工业控制到日常生活的边边角角都有智能控制的身影。
中国智能控制发展非常迅速，业内竞争也异常激烈。
同时随着计算机应用的普及和软应用的发展，室内灯光控制技术已经不含太多的技术机密。
已经有很多公司可以根据客户需求定制控制系统。
同时智能控制还会进一步深入发展，并且和互联网及通讯技术相结合，形成一种双向互动控制，智能水平就更高了！随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
智能控制的核心是如何设计和开发能够模拟人类职能的机器，是控制系统达到更高的目标。
二、智能控制的概念智能控制（intelligent controls），在无人干预的情况下能自主地驱动智能器实现控制目标的自动控制技术。
对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。
定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。
因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。
此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。
高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。
为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。
智能控制导论课程论文-_关于仿人智能控制的研究_
智能控制导论课程论文题目：_______关于仿人智能控制的研究_____教务处制目录摘要 (3)一，关于仿人智能控制的简介 (3)二，仿人智能的应用目的及其价值 (3)三，仿人智能控制的基础研究 (3)四，仿人智能的发展研究方向 (4)1，工业机器人的仿人智能控制 (4)2，双足机器人动态步行仿人智能控制 (5)3，基于ＡＲＭ的仿人机器人及其控制平台研究 (8)五，结论：仿人智能控制的研究与实现 (10)引用查阅文献 (10)关于仿人智能控制（HISC）的研究摘要：针对现代社会的发展，人类用到的智能控制越来越多，涉及的范围广，专业的研究非常深入。
但人类发现不可能缺少人类去进行的一些控制时，就需要到仿人智能控制了。
仿人智能控制在很久以前就有人开始进行研究，并取得一定的成果，例如79年周其鉴教授提出了仿人智能控制的基本算法。
仿人智能控制是非常的复杂的，所以一般都是专攻的方法去进行开发其控制的方向。
仿人智能控制在现行社会中非常重要，能代替人类解决问题的同时效率也比人类要高，所以仿人智能控制在未来将会更加的重要，影响更加大。
本文将会介绍仿人智能控制的基本算法，以及3种在仿人智能控制中起重要作用的专攻方向作为例子。
一，关于仿人智能控制的简介在普通印象中，仿人智能就是模仿人类的行为动作。
但事实上仿人智能里面不仅仅只是仿人动作的仿生学，还包括人类的智能思考及反应等的人类思维层面的模仿。
仿人智能中，人类的智能思考及反应动作等都被应用于军事，工业或民用中。
而仿人智能的复杂程度难以想象，所以只能通过人类的研究来解锁他在机械中的应用。
现有仿人机器人系统的主要缺陷是对环境的适应性和学习能力的不足。
机器的智能来源于与外界环境的相互作用，同时也反映在对作业的独立完成度上。
机器人学习控制技术是实现仿人机器人在结构和非结构环境下实现智能化控制的一项重要技术。
但是由于受到传感器噪音，随机运动，在线学习方式以及训练时间的限制，学习控制的实时性还不能令人满意。
智能控制导论实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解智能控制的基本概念和原理；2. 掌握智能控制系统的组成和结构；3. 熟悉MATLAB编程技术及SIMULINK仿真平台的使用；4. 通过实验验证智能控制算法在解决实际问题中的应用效果。
二、实验原理智能控制是自动控制理论的最新研究阶段，它结合了人工智能、专家系统、模糊逻辑、神经网络等技术，实现对复杂系统的有效控制。
智能控制的特点是无需建立被控对象的精确数学模型，具有自适应、自学习、自组织等能力。
三、实验内容1. 智能控制系统组成及结构分析；2. 专家控制系统设计；3. 模糊控制系统设计；4. 神经网络控制系统设计；5. 智能控制算法在SIMULINK仿真平台上的实现；6. 实验结果分析。
四、实验步骤1. 熟悉智能控制系统的基本概念和原理；2. 设计专家控制系统，包括知识库、推理机、解释器等模块；3. 设计模糊控制系统，包括模糊化、模糊推理、解模糊等模块；4. 设计神经网络控制系统，包括网络结构、学习算法、权值调整等模块；5. 在SIMULINK仿真平台上搭建智能控制系统，并进行仿真实验；6. 分析实验结果，验证智能控制算法的有效性。
五、实验结果与分析1. 专家控制系统：通过设计知识库、推理机、解释器等模块，实现了对特定问题的智能决策。
实验结果表明，专家控制系统具有较高的准确性和可靠性。
2. 模糊控制系统：通过模糊化、模糊推理、解模糊等模块，实现了对被控对象的模糊控制。
实验结果表明，模糊控制系统具有较好的鲁棒性和适应性。
3. 神经网络控制系统：通过设计网络结构、学习算法、权值调整等模块，实现了对被控对象的神经网络控制。
实验结果表明，神经网络控制系统具有较高的学习能力和泛化能力。
4. 智能控制算法在SIMULINK仿真平台上的实现：通过在SIMULINK仿真平台上搭建智能控制系统，验证了智能控制算法在解决实际问题中的应用效果。
实验结果表明，智能控制系统具有较高的控制性能。
六、实验总结通过本次实验，我们对智能控制的基本概念、原理、技术与应用有了更深入的了解。
智能控制导论报告BP神经网络模糊控制
智能控制导论实验报告2012-01-09姓名：常青学号：0815321002班级：08自动化指导老师：方慧娟实验一：模糊控制器设计与实现一、实验目的1.模糊控制的特征、结构以及学习算法2.通过实验掌握模糊自整定PID的工作原理二、实验内容已知系统的传递函数为：1/(10s+1)*e(-0.5s)。
假设系统给定为阶跃值r=30，系统初始值r0=0.试分别设计(1)常规的PID控制器；(2)常规的模糊控制器；(3)比较两种控制器的效果；(4)当通过改变模糊控制器的比例因子时，系统响应有什么变化？三、实验设备Matlab7.0软件/SIMULINK四、实验原理1.模糊控制模糊逻辑控制又称模糊控制，是以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略，模糊控制是一种非线性控制。
图1-1是模糊控制系统基本结构，由图可知模糊控制器由模糊化，知识库，模糊推理和清晰化（或去模糊化）四个功能模块组成。
针对模糊控制器每个输入，输出,各自定义一个语言变量。
因为对控制输出的判断，往往不仅根据误差的变化，而且还根据误差的变化率来进行综合评判。
所以在模糊控制器的设计中，通常取系统的误差值e 和误差变化率ec 为模糊控制器的两个输入，则在e 的论域上定义语言变量“误差E”，在ec 的论域上定义语言变量“误差变化EC”；在控制量u 的论域上定义语言变量“控制量U”。
通过检测获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e，对误差取微分得到误差变化率ec，再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量，模糊输入变量根据预先设定的模糊规则，通过模糊逻辑推理获得模糊控制输出量，该模糊输出变量再经过去模糊化处理转换为分明集控制输出量。
2.PID 控制在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID 控制。
PID 控制器是一种线性控制器。
它根据给定值与实际输出值之间的偏差来控制的。
其传递函数的形式是：)11()(s T k s G D I p ++=，PID 控制原理框图如图1-2所示。
智能控制导论智慧树知到课后章节答案2023年下昆明理工大学
智能控制导论智慧树知到课后章节答案2023年下昆明理工大学昆明理工大学第一章测试1.智能控制最大的优点在于不需要精确的数学模型。
A:对 B:错答案:对2.傅京孙提出了智能控制的二元论，包括了人工智能和自动控制。
A:错 B:对答案:对3.智能控制在任何场合下的控制效果都一定比经典控制理论中的要好。
A:错 B:对答案:错4.智能控制主要用于解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题。
A:对 B:错答案:对5.智能控制理论的学习属于自动控制任务中解决信号难以检测的问题。
A:对 B:错答案:错6.以下特点不属于智能控制的是（）A:优化能力 B:适应能力 C:学习功能 D:实时性高答案:实时性高7.智能控制的重要分支不包括（）A:专家控制 B:自适应控制 C:模糊控制 D:神经网络控制答案:自适应控制8.智能控制的任务在于设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理和决策等功能。
A:对 B:错答案:对9.智能控制研究对象的特点不包括（）A:快速计算 B:不确定性模型 C:复杂的控制要求 D:高度非线性的模型答案:快速计算10.1987年1月，在美国举行了第一届国际智能控制大会，标志着智能控制领域的形成。
A:对 B:错答案:对第二章测试1.专家系统其实就是一段计算机程序，该程序具备某领域内专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。
A:错 B:对答案:对2.专家控制分为直接型专家控制器和间接型专家控制器，专家PID控制器属于间接型。
A:对 B:错答案:错3.以下不属于专家控制的特点的是（）A:鲁棒性B:适应性C:灵活性D:网络结构答案:网络结构4.专家系统结构中的关键部分为知识库和推理机。
A:错 B:对答案:对5.常用的知识表达方法为：产生式规则、框架、语义网络、过程。
A:对 B:错答案:对6.推理机中的正向推理是从结果中得到原始数据和已知条件。
A:错 B:对答案:错7.专家控制的规则库一般采用产生式规则表示，IF 控制局势THEN 操作结论。
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一个正规模糊神经网络（RFNN)为一具有模糊信号和/或模糊权值的神经 网络。 混合模糊神经网络（HFNN）是一类FNN，它组合模糊信号和神经网络 权值，应用加、乘等 操作获得神经网络输入。
第8章 复合智能控制 4
8.2 模糊神经控制复合控制原理 FNN学习算法
模糊反向传播算法 基于a分割的反向传播算法 遗传算法 其他算法（模糊混沌算法）
9
8.4.1 专家模糊控制系统结构
通过专家控制器EC和模糊控制器FC两种技术的集成 形成一种新的控制系统 ── 专家模糊控制系统
具有辨识能力的专家模糊控制系统的结构
数据库 知识库 测量与辨识 推理机
EC
x
＋ －
K1 K2 控制表
y
K3 过程
FC
8.4 专家模糊复合控制器
10
8.5 小结 本章讨论复合智能控制问题。所谓复合智能控 制指的是智能控制手段（方法）与经典控制和/ 或现代控制手段的集成，还指不同智能控制手 段的集成，但不包括智能控制手段与非智能控 制手段的集成。
智能控制导论
国家精品课程配套教材
蔡自兴
1
智能控制教学课件 第8章 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 复合智能控制
复合智能控制概述 模糊神经复合控制原理 模糊神经复合控制系统举例 专家模糊复合控制器 小结
智能系统与智能软件研究所
2
8.1 复合智能控制概述 复合智能控制指的是智能控制手段（方法）与 经典控制和/或现代控制手段的集成，还指不同 智能控制手段的集成，但不包括智能控制手段 与非智能控制手段的集成。 模糊智能控制与其他智能控制（简称模糊智能 复合控制）构成的复合控制包括模糊神经控制、 模糊专家控制、模糊进化控制和模糊学习控制 等。
8.3 模糊神经复合控制系统举例
8
8.4 专家模糊复合控制器 8.4.1 专家模糊控制系统结构 模糊控制具有超调小、鲁棒性强和对系统非线 性好的适应性等优点，因此，模糊控制是一种 有效的控制策略。但也存在一些缺点
由于简单的模糊信息处理，使控制系统的进度较低 模糊控制器结构和知识表示形式两方面存在单一性 当系统非线性的程度比较高时，所建造的模糊控制 规则会变得不完全或不确定
FMN Ym(t) e(t) y(t) 传感器 y(t)
图中，FC把调节偏差e(t)映射为控制作用u(t),过程的输出信号y(t)由测量传感 器检测，基于神经网络的过程由PMN网络表示，过程输出和传感器输出用同 一y(t)表示 模糊控制器FC可由解析公式表示 U(t)=б{a(t)b(t)E(t)+[1-a(t)b(t)]EC(t)+[1-b(t)]ER(t)}
第8章 复合智能控制
3
8.2 模糊神经控制复合控制原理
要使一个 系统能够像人类一样处理认知的不确定性，可以把模糊逻辑与 神经网络集成起来，形成新的研究领域，即模糊神经网络（FNN） FNN的 概念与结构
x1
W11
1
1
V1
Vk Vk 1
输出
W1k k
Y
W21
x2
2
W2k
W2k
W1k k
隐含层
输入
三层前馈神经网络FNN3
8.2节介绍了模糊神经网络的作用原理，然后探讨了 模糊神经复合控制的各种方案 8.3节介绍弧焊过程的自学习模糊神经控制系统 8.3节讨论了专家模糊控制器的结构，举例介绍了一 种专家模糊控制系统
第8章 复合智能控制
Байду номын сангаас
11
FNN的逼近能力
基于模糊运算和 扩展原理的RFNN不可能成为通用 近似器，而HFNN因为无需以标准模糊运算为基础 而能够成为通用近似器。
第8章 复合智能控制
5
8.3 模糊神经复合控制系统举例
8.3.1 自学习模糊神经控制模型 自学习模糊神经控制系统原理图
xd + e(t) FC u(t) 不确定过程 y(t)
PMN模型的映射关系 ym(t+1)=fm(u(t),u(t-1),…,u(t-m);ym(t),…,ym(t-n))
6
8.3.2 自学习模糊神经控制算法
模糊控制器 FC和神经网络模型PMN的学习算法 N Je= [xd-y(t+1)]2/2 t 1 模糊误差指标 N Jε = ε2(t+1)/2= [y(t+1)-ym(t+1)2/2
焊接过程的建模与仿真
建立一个用于控制脉冲TIG弧焊的焊槽动力学模型，输入和输出 分别为焊接电流和焊槽顶缝宽度
控制弧焊过程的实验结果。
热传递情况改变时焊接试样的控制结果显示图8.3的自学习模 糊神经控制方案适于控制脉冲TIG弧焊速度与焊槽的动态过程 控制精度主要完成控制算法和图像处理周期的影响，并可由 硬件实现神经网络的并行处理和提高计算速度来改善
N t 1
t 1
PMN模型学习算法。可用离线学习算法和在线学习算 法来 修改PMN网络的参数 FC校正参数a(t)、b(t)的自适应修改
8.3 模糊神经复合控制系统举例
7
8.3.3 弧焊过程自学习模糊神经控制系统
弧焊控制系统的结构
系统由一台IBM-PC/AT 386个人计算机、一台摄像机、一个图形 接口、一台监视器和一台交直流脉冲弧焊电源组成