春西南大学《智能控制》.docx
《春西南大学《智能控制》.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《春西南大学《智能控制》.docx（9页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
春西南大学《智能控制》
1、遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不要求函数连续，也不要求函数可微，既可以是数学解析式所表示的显函数，又可以是映射矩阵甚至是神经网络的隐函数，因而应用范围较广。
1.rA.”
c
2.B.x
2、遗传算法直接以目标函数作为搜索信息。
1.「A.”C
C
2.B.x
3、BP网络的主要缺点之一是待寻优的参数多，收敛速度慢。
1.「A.2
c
2.B.x
4、高斯型隶属函数的MATLAB表达式是gaussmf（4®c]）.
1.「A.2
c
2.B.x
5、瑞典学者KJAstrom在1983年首先把人工智能中的专家系统引入智能控制领域，于1986年提
出“专家控制”的概念，构成一种智能控制方法。
1.「A.2
r
2.B.x
6、一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是学习功能、适应功能、自组织功能和优化能力。
1.「A.、V
7、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、广义钟形隶属函数、S形隶
属函数、梯形隶属函数、三角形隶属函数和Z形隶属函数。
1.「aW/
r
2.B.x
8、由产生式规则表示的专家系统又称为基于规则的系统或产生式系统。
1.「aWU
C
2.B.x
9、确定隶属函数的方法大致有模糊统计法、主观经验法和神经网络法。
1.raW/
c
2.B.x
10、常用的知识表示方法为：
产生式规则，框架，语义网络，过程。
其中产生式规则是专家系统最
流行的表达方法。
1.「aWU
C
2.B.x
11、普通集合可用特征函数表示，模糊集合可用隶属函数表示。
1.raW/
c
2.B.x
12、专家控制在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。
1.「aW/
c
2.B.x
13、按模糊控制的线性特性分类分为线性模糊系统和非线性模糊系统。
14.模糊控制中，常用的语言变量值用NB、NS、等表示，其中NB代表负大。
1.「a.4U
C
2.B.x
15、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。
1.「
C
2.B.x
16、PID专家控制利用专家经验来设计PID参数。
1.ranV
r
2.B.x
17、综合目前的各种分类方法，可将神经网络控制的结构归结为以下七类：
神经网络监督控制、神经网络直接逆控制、神经网络自适应控制、神经网络内模控制、神经网络预测控制、神经网络自适应评判控制、神经网络混合控制。
1.rA.、V
c
2.B.x
18、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二进制编码。
1.r
r
2.B.x
19、近年来，进化论、神经网络、模糊数学和专家系统等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力，并由此产生了各种智能控制方法。
I.「
20、专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为判断性规则、控制性规则和数据。
1.「aWU
C
2.B.x
21、将神经网络作为被辨识系统的模型，可在已知常规模型结构的情况下，估计模型的参数。
1.「aW/
r
2.B.x
22、函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的常用算例。
尤其是对非线
性、多模型、多目标的函数优化问题，采用其他优化方法较难求解，而遗传算法却可以得到较好的结果。
1.raW/
c
2.B.x
23、神经网络可以多输入、多输出。
1.「aW/
r
2.B.x
24、广义钟形隶属函数的Matlab表达式是gbellmf（x,[a,b,c]）.
1.「aWU
r
2.B.x
25、遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲目地穷举或完全随机搜索。
1.「A'V
c
2.B.x
26、最大隶属度法不考虑输出隶属度函数的形状，只考虑最大隶属度处的输出值。
因此，难免会丢
失许多信息。
它的突出优点是计算简单。
在一些控制要求不高的场合，可采用最大隶属度法。
27、确定隶属函数的方法除了神经网络法外还有模糊统计法和主观经验法。
1.「a7%
C
2.B.x
28、根据神经网络的连接方式，神经网络的3种形式为：
前向网络、反馈网络和自组织网络。
1.「
C
2.B.x
29、与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分神经网络自校正控制和神经网络模型参考自
适应控制两种。
1.「A.2
c
2.B.x
30、随动模糊控制系统是指系统的指令信号为时间函数，要求系统的输出高精度、快速地跟踪系统输
入。
也称为“模糊控制跟踪系统”或“模糊控制伺服系统，
1.「A.、V
c
2.B.x
31、在专家控制的两种类型中，直接型专家控制需要在线、实时控制。
1.CA.”
r
2.B.x
32、所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合。
1.「
c
2.B.x
33、目前神经网络的学习算法有多种，按有无导师分类，可分为有导师学习、无导师学习和再励学习。
r
2.B.x
34、智能控制中的三元论指的是：
运筹学、人工智能和自动控制。
1.「a7一
c
2.B.x
35、模糊控制是建立在人工经验基础之上的控制方法。
1.「aW/
c
2.B.x
36、目标函数存在多个极值点，按梯度下降法进行学习，很容易陷入局部极小值，这也是BP网络的主要缺点之一。
1.「A'V
c
2.B.x
37、神经元具有兴奋与抑制、学习与遗忘的功能。
1.「aW/
c
2.B.x
38、专家PID控制是一种直接型专家控制器。
1.「aWU
C
2.B.x
39、在模糊交运算算子中，模糊交算子的表达式为
1.「A'V
c
2.B.x
40、误差反向传播的BP算法简称BP算法，其基本思想是梯度下降法。
它采用梯度搜索技术，以期
使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值为最小。
1.「aWU
C
2.B.x
41、利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测模
型，实现非线性系统的建模和辨识。
1.「aWU
C
2.B.x
42、模糊控制器是模糊控制系统的核心，
1.raW/
c
2.B.x
43、遗传算法（GeneticAlgorithm,简称GA）是人工智能的一个重要分支，是基于自然选择和基因
遗传学原理的搜索算法，是基于达尔文进化论，在计算机上模拟生命进化论机制而发展起来的一门学科。
1.「aWU
C
2.B.x
44、理论上，神经网络能逼近任意非线性函数。
1.rAW/
c
2.B.x
45、遗传操作包括选择运算、交叉运算及变异运算三个基本这三个基本遗传算子。
1.「aW/
c
2.B.x
46、模糊控制中，常用的语言变量值用NB、NM、NZ、PM等表示，其中PV代表正中，NZ代表零负。
47、神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成，分别是自适应评判网和控制选择网络。
1.「a7%
C
2.B.x
48、S形函数sign】f（x,[ac]）由参数a和c决定，其中参数a的正负符号决定了S形隶属函数的开口朝
左或朝右，用来表示“正大”或“负大”的概念。
1.「A.2
c
2.B.x
49、PID专家控制的实质是，基于受控对象和控制规律的各种知识，无需知道被控对象的精确模型。
1.「A.2
r
2.B.x
50、传统控制方法包括经典控制和现代控制。
1.「
c
2.B.x
51、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
不确定性、高度的非线性和复杂的任务要求。
1.ra"
r
2.B.x
交叉体现了自然界中信息交换的思想。
交叉有一点交叉、多点交叉、还有一致交叉、顺序交叉和周期交叉.
C
2.B.x
53、傅京逊所提出智能控制的概念归纳出的3种类型智能控制系统是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和无人参与的自主控制系统。
1.ra'Uc
2.B.x
54、Hebb学习规则是一种无导师的学习方法。
1.「aW/
c
2.B.x
55、遗传算法具有并行计算的特点。
1.「aWUc
2.B.x
56、三角形隶属函数的Matlab表达式是trimf（x,[a,b,c]）o
1.「A'V
c
2.B.x
57、在遗传算法中，为了在尽可能大的空间中获得质量较高的优化解，必须采用变异操作。
1.「aW/
c
2.B.x
58、模糊控制按静态误差是否存在分类分为有差模糊控制系统和无差模糊控制系统。
I.「
59、知识库由数据库和规则库两部分构成。
I.CA.、V
60、Delta（8）学习规则是一种有导师学习方法。
升级会员 