1、1一、 填空题（每空 1 分，共 20 分）1、控制论的三要素是：信息、反馈和控制。2、传统控制是 经典控制 和 现代控制理论 的统称。3、智能控制系统的核心是去控制 复杂性 和不确定性。4、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。5、按网络结构，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。6、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 。7、神经网络工作过程由工作期和学习期两个阶段组成。一 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
2、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。二 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。2三 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。四 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。五 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 。六 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
3、出单元 和 隐层单元 三类。七 7.八 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。九 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。十 智能控制的研究对象具备以下的一些特点： 不确定3性的模型 、 高度的非线性 、 复杂的任务要求 。十一 IC(智能控制)=AC(自动控制)AI( 人工智能) OR(运筹学)十二 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
4、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。十三 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。十四 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 。十五 智能控制的特点：1，学习功能 2，适应功能 3，自组织功能 4，优化功能十六 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。9、 智能控制的应用领域，例
5、如 智能机器人控制 、 计4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
6、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。十七 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5输出，即为解模糊计算。十八 23、Zadeh 近似推理方法包含 正向推理 和 逆向推理 两类。十九 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，反模糊化二十 25、模糊控制系统可划
7、分为 单变量模糊控制 和 多变量模糊控制 。二十一 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 。二十二 27、神经元由四部分构成： 细胞体 、 树突 、 轴突 、 突触 。二十三 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。二十四 29、神经网络的分类：1 ，前向网络 2，反馈网络 3，自组织网络二十五 30、神经网络特征：1 ，能逼近任意非线性函数62，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
8、适应幻境的变化。二十六 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 。二十七 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）1 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）2 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）3 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）74 在误
9、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）5 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）6 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）7 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）8 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）9 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）10 人工神经元网络和模糊系统的共同之处在
10、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。 8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
11、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9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，
12、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 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， 太小会使训练次数增加；在误差变化剧烈的区域，10 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。二、 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。
