智能控制课程试题1
《智能控制技术》考试试题
《智能控制技术》考试试题（备注：请将本试卷粘贴在答题本内页）一、概念题（每小题5分，共20分）（1）人工神经网络人工神经网络的研究是人工智能、认知科学、神经生理学、非线性动力学等学科的交叉热点。
2．模糊推理知道了语言控制规则中蕴含的模糊关系后，就可以根据模糊关系和输入情况，来确定输出的情况，这就叫“模糊推理”。
3．专家系统专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复制问题。
4．递阶控制对递阶结构的大系统所采用的控制方式。
二、简答题（每小题10分，共40分）1．简述智能控制的发展过程,并说明智能控制的特点。
从20世纪60年代至今，智能控制的发展过程通常被划分3个阶段：萌芽期、形成期和发展期。
智能控制具有以下基本特点：1）应能为复杂系统进行有效的全局控制，并具有较强的容错能力。
2）定性策划和定量控制相结合的多模态组合控制。
3）从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统，以实现预定的目标，并具有自组织能力。
4）同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的数学模型的混合控制过程，系统在信息处理上，既有数学运算，又有逻辑和知识推理。
2．智能控制学科有哪几种结构理论?这些理论的内容是什么?二元结构理论傅京孙曾对几个与自学习控制(learning control)有关的领域进行了研究。
为强调系统的问题求解和决策能力,他用“智能控制系统”来包括这些领域。
他指出“智能控制系统描述自动控制系统与人工智能的交接作用”。
我们可以用式(1.3)和(1.6)以与图1.3来表示这种交接作用,并把它称为二元交集结构。
1.4.2 三元结构理论萨里迪斯于1977年提出另一种智能控制结构,它把傅京孙的智能控制扩展为三元结构,即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交接,如图1.4所示。
萨里迪斯认为,构成二元交集结构的两元互相支配,无助于智能控制的有效和成功应用。
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
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。
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(1) OPEN (2) 最有希翼(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) 含糊控制系统(19) 神经控制系统(20) 学习控制系统1 、D2 、A3 、C4 、B5 、D6、B7、A8、D9、A 10、D1、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、不确定性和不彻底性等,普通无法获得精确的数学模型。
(2) 研究这种系统时,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,而且需要开辟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、不彻底性、含糊性或者不确定性以及不存在已知算法的过程,并以知识进行推理, 以启示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者过程进行组织, 即决策和规划,实现广义问题求解。
工业自动化系统的多元智能控制策略考核试卷
B.在线编程
C.离线编程
D.自动编程
17.以下哪些技术可以用于工业自动化系统中的物体识别？（）
A.条码识别
B.二维码识别
C. RFID
D.机器视觉
18.工业自动化系统中的过程控制系统主要包括哪些部分？（）
A.控制器
B.执行器
C.被控对象
D.传感器
19.以下哪些是工业自动化系统中的驱动技术？（）
工业自动化系统的多元智能控制策略考核试卷
考生姓名：________________答题日期：____年__月__日得分：_________________判卷人：_________________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
11.以下哪种智能控制算法在工业自动化系统中应用较为广泛？（）
A.人工神经网络
B.遗传算法
C.蚁群算法
D.以上都对
12.在工业自动化系统中，以下哪种设备主要用于实现温度控制？（）
A.变频器
B.伺服驱动器
C.温控器
D. PLC
13.工业自动化系统的整体设计步骤中，以下哪一步骤是最先进行的？（）
A.确定控制策略
A.工业相机
B.传感器
C.变频器
D. PLC
20.以下哪种技术不属于工业自动化系统的核心技术？（）
A.传感器技术
B.通信技术
C.数据库技术
D.生物技术
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1.工业自动化系统的主要目的是什么？（）
A.提高生产效率
五、主观题（本题共4小题，每题10分，共40分）
(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 ==。
智能控制习题答案
第一章绪论1 •什么是智能、智能系统、智能控制答：“智能”在美国Heritage词典定义为“获取和应用知识的能力”。
“智能系统”指具有一定智能行为的系统，是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。
“智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素，使之具有某种智能性；也是基于认知工程系统和现代计算机的强大功能，对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。
2 •智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么答：智能控制系统的类型：集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、学习控制系统等。
各自的特点有：集散控制系统：以微处理器为基础，对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。
该系统将若干台微机分散应用于过程控制，全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控，实现最优化控制，整个装置继承了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点，克服了常规仪表功能单一，人机联系差以及单台微型计算机控制系统危险性高度集中的缺点，既实现了在管理、操作和显示三方面集中，又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。
人工神经网络：它是一种模范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尖系，从而达到处理信息的目的。
专家控制系统：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，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。
可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。
这种结构的特点是：1 •上、下级是隶属矢系，上级对下级有协调权，它的决策直接影响下级控制器的动作。
2- 信息在上下级间垂直方向传递，向下的信息有优先权。
同级控制器并行工作，也可以有信息交换，但不是命令。
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。
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3
as being
we are very quick to
2 3
reduce our confidence that it is “possmall” ,but if we move to the right of that e(t) is “possmall” diminishes at a slower rate.
our confidence
2. 画出遗传模型参考自适应控制器 （Genetic model reference adaptive controller） 的结构图：
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分数 四、计算题： （第 1 题 12 分，第 2 题 9 分，共 21 分） 1. 一个模糊系统的输入和输出的隶属函数如图 1 所示。 当 e(t ) 0, 试计算以下条件和规则的隶属函数：
is still “possmall” and only when you get sufficiently far from do we lose our confidence 2 2
that it is “possmall”； （ b ） For other applications you may not readily accept values far away from “poslarge”； （ c ） We represent that we believe that as e(t) moves to the left of
评卷人
2． Please specify some set-theoretic and logical operations on fuzzy sets（at least 4 kinds）.
3． 模糊逻辑与随机事件的联系与区别。
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4． 给出典型的神经元模型。
5． 人工神经网络有哪些学习方法？简述之。
2. 试画出 5 输入、3 个输出、蕴含层有 10 个神经元的 3 层 BP 网络，并说明 BP 网络的优 点。
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。 和 构成。
6. 在一个神经网络中，基本单元神经元的三个基本要素是： 和 。
7. 国内外学者提出了许多面向对象的神经网络控制结构和方法。从大类上看， 神经网络通 常可以分为： 和 、 。 、
分数 二、简答题： （每题 5 分，共 35 分） 1． 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。
智能控制 课程试题 1
题号 分数 合分人： 复查人：
分数 一、填空题（每空 1 分，共 24 分） 1．智能控制系统的主要类型有： 、 2．模糊控制应用的领域有 、 、 、 、 和 和 和 、 。 等。 评卷人一二来自三四五
六
七
总分
3．智能控制的研究对象具备的特点有： 。 4. 解（去）模糊的两大类方法是 5. 生物神经元由 、 和
评卷人
d e(t ) 8 32 , dt
（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。 均使用 乘积操作表示蕴含(using product opertor)；
2 “ po slarge ”
4
8
1 6
8
4
d e d t
t , r a d .
-1 0 -2 “ negl arge” “ n egsmal l” “ ze ro”
1 “ poss mall”
2 “ po slarge ”
- 30
-20
-10
10
20
30
u
t , N
-1 0 -2 “ negla rge” “ negsma ll” “ zero” 1 “ p ossmal l” 2 “ poslar ge”
2
4
4
2
e
t , r a
d .
-1 0 -2 “ ne glarge ”“ ne gsmall ” “ zero”
1 “ poss mall”
6． 什么是函数模糊系统？
7. 试举例说明模糊系统可以作为通用近似器使用。
分数 三、作图题： （每图 4 分，共 20 分）
评卷人
1. Please draw the membership functions which were defined by the following descriptions: （ a ） Someone may be able to argue that we are absolutely certain that any value of e(t) near