2013智能控制試卷A答案剖析(共9頁)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上2010級(jí) 智能控制 課程試題 A題號(hào)一二三四五六七總分分?jǐn)?shù)（智能控制課程實(shí)行成績(jī)綜合評(píng)定。平時(shí)作業(yè)10分，實(shí)驗(yàn)10分，設(shè)計(jì)10分，期末考試70分。本試卷卷面成績(jī)70分）合分人： 復(fù)查人： 一、填空題（每空 1 分，共 21分）分?jǐn)?shù)評(píng)卷人1分級(jí)遞階智能控制主要有三個(gè)控制級(jí)組成，按智能控制的高低分為 組織級(jí) 、 協(xié)調(diào)級(jí) 和 執(zhí)行級(jí) 。2As you design a fuzzy controller, there are standard choices for the fuzzification and defuzzification interfaces. More

2、over, most often the designer settles on an inference mechanism and may use this for many different processes. Hence, the main part of the fuzzy controller that we focus on for design is the rule-base.3The general form of the linguistic rules is If premise Then consequent .4If a fuzzy system has two

3、 inputs and single output, we have ten membership functions on each universe of discourse, then there are 100 possible rules.5It has four main parts in Fuzzy Model Reference Learning Control : the plant, the fuzzy controller to be tuned, the reference model, and the learning mechanism.The learning m

4、echanism consists of two parts: a "fuzzy inverse model" and a "knowledge-base modifier."6In a base-2 genetic algorithm, we could mutate to ，where the fourth bit was mutated. 7 BP學(xué)習(xí)算法實(shí)際包含了“輸入模式正向傳播”和“誤差逆?zhèn)鞑ァ边^程反復(fù)交替進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，最終達(dá)到網(wǎng)絡(luò)的全局誤差向極小值收斂（即實(shí)際輸出逐漸逼近希望輸出）而結(jié)束學(xué)習(xí)過程。8多層前饋網(wǎng)絡(luò)一般分為三層：輸入層、隱含層

5、和輸出層。9按照專家控制器在整個(gè)過程控制中的作用形式可分為直接式專家控制器 和 間接式專家控制器 兩類。 二、簡(jiǎn)答題：（共 24 分）分?jǐn)?shù)評(píng)卷人1 試說明智能控制的三元結(jié)構(gòu)，并畫出展示它們之間關(guān)系的示意圖。（3分）答：人工智能（AI）：是一個(gè)知識(shí)處理系統(tǒng)，具有記憶、學(xué)習(xí)、信息處理、形式語言、啟發(fā)式推理等功能。自動(dòng)控制（AC）：描述系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性，是一種動(dòng)態(tài)反饋。運(yùn) 籌 學(xué)（OR）：是一種定量?jī)?yōu)化方法，如線性規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、調(diào)度、管理、優(yōu)化決策和多目標(biāo)優(yōu)化方法等。2 智能控制和傳統(tǒng)控制具有緊密的結(jié)合與交叉綜合，主要表現(xiàn)在哪些方面。（3分）答：（1）智能控制常常利用傳統(tǒng)控制來解決“低層”的控制問

6、題。（2）將傳統(tǒng)控制和智能控制進(jìn)行有機(jī)結(jié)合可形成更為有效的智能控制方法。（3）對(duì)數(shù)字模型基本成熟的系統(tǒng)，采用在傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型控制的基礎(chǔ)上增加一定的智能控制手段的方法，而不應(yīng)采用純粹的智能控制。3 Please specify the common fuzzy operations in fuzzy logic (at least 3 kinds operations )。（3分）答：Fuzzy Subset、Fuzzy Complement、Fuzzy Intresection(AND)、Fuzzy Union(OR)、Fuzzy Cartesian Product4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些學(xué)習(xí)算法

7、。（3分）答：有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)5 前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么特點(diǎn)？(3分)請(qǐng)列出三種常見的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?(3分)答：多層前饋網(wǎng)絡(luò)一般分為輸入層、隱含層（或稱中間層，可以有若干層）和輸出層。網(wǎng)絡(luò)從輸入層到輸出層通過單向連接流通，只有前后相鄰兩層之間神經(jīng)元是相互全連接，從上一層接收信號(hào)輸送給下一層神經(jīng)元，同層的神經(jīng)元之間沒有連接，各神經(jīng)元之間也沒有反饋。前饋網(wǎng)絡(luò)是一種靜態(tài)的非線性映射，大部分前饋網(wǎng)絡(luò)都是學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，比較適用于模式識(shí)別、分類和預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)問題。常見的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有：多層感知器（MLP）、誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)（BP）、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF）6. Please specify tw

8、o ways to terminate a genetic algorithm,?（3分）答：（1）Stop the algorithm after generating generation （2）Stop the algorithm once fitness function takes on a value above some fixed value.7. 簡(jiǎn)述蟻群算法的基本思想？（3分）答：用螞蟻的行走路線表示待求解問題的可行解，每只螞蟻在解空間中獨(dú)立地搜索可行解，解的質(zhì)量越高，在“行走路線”上留下的信息素越多，隨著算法的推進(jìn)，代表較好解的路線上的信息素增多，選擇它的螞蟻也逐漸增多，

9、最終整個(gè)蟻群在正反饋的作用下集中到代表最優(yōu)解的路線上，也就找到了最優(yōu)解。三、作圖題（共16 分）分?jǐn)?shù)評(píng)卷人1. Please write out the proper rules which can capture the experts knowledge about how tocontrol the inverted pendulum to balance the pendulum in the upright position when it is in the three positions shown in the Figure 1（6分）。Error positive: left

10、 ; negative: right; Change-in-error positive: counterclockwise; negative: clockwise; Force positive: right ; negative: left; large small（a）Rule 1 If error is neglarge and change-in-error is neglarge Then force is poslarge（b）Rule 2 If error is zero and change-in-error is negsmall Then force is possma

11、ll（c）Rule 3 If error is poslarge and change-in-error is negsmall Then force is negsmall2. 試畫出一個(gè)與兩輸入、兩規(guī)則的T-S型模糊模型等效的ANFIS.（4分）3. 試畫出一個(gè)4-7-2 BP 網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖，說明節(jié)點(diǎn)函數(shù)和學(xué)習(xí)過程。（6分）X1y1y2X4X3X2隱層中的神經(jīng)元一般均采用S 型函數(shù)作為激勵(lì)函數(shù)，輸出層神經(jīng)元可以根據(jù)實(shí)際情況選擇線性激勵(lì)函數(shù)，則整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸出可以取任意值；輸出層神經(jīng)元如果同樣選擇S 型函數(shù)作為激勵(lì)函數(shù)，則整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸出就限定在一個(gè)較小的范圍內(nèi)。BP 網(wǎng)絡(luò)采用BP 學(xué)習(xí)算法。B

12、P 學(xué)習(xí)算法屬于有教師監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式，訓(xùn)練模式提供給BP網(wǎng)絡(luò)后，輸入信號(hào)先向前傳播到隱節(jié)點(diǎn)，經(jīng)過激勵(lì)函數(shù)之后，把隱節(jié)點(diǎn)的輸出信息傳播到輸出節(jié)點(diǎn)，給出輸出響應(yīng)結(jié)果。然后再按照減小希望輸出與實(shí)際輸出誤差的方向，從輸出層向隱含層逐層修正網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，直至回到輸入層，如此反復(fù)直到誤差達(dá)到最小，因此得名“誤差反向傳播算法”。四、計(jì)算題：9分分?jǐn)?shù)評(píng)卷人1. The membership functions of the inputs and output of a fuzzy system were shown in Fig . 2.Table 1 represents abstract knowle

13、dge that the expert has about how to control the plant When and , we use center-average defuzzification, product for premise and implication. Please calculate the output of the fuzzy controller at the current time。Table 1 abstract knowledge that the expert has about how to control the plant“force” u

14、“change-in-error” -2-1012“error” e-222210-12210-10210-1-2110-1-2-220-1-2-2-2Fig . 2 The membership functions of the inputs and output of a fuzzy system解：由得，由得由此只激活的規(guī)則為：Rule 1 ：If e(t) is zero and d(e(t)/dt is zero ,then u(t) is zero Rule 2 ：If e(t) is zero and d(e(t)/dt is posmall ,then u(t) is negsmallRule 3 ： If e