《智能控制》復(fù)習(xí)提綱

1、智能控制課程復(fù)習(xí)提綱自動(dòng)控制的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：經(jīng)典控制論、現(xiàn)代控制論和智能控制。請(qǐng)分別陳述上述 三個(gè)階段的研究對(duì)象的特點(diǎn)、數(shù)學(xué)工具和數(shù)學(xué)模型、主要研究?jī)?nèi)容和主要研究成果。智能控制系統(tǒng)的主要功能特點(diǎn)包括：學(xué)習(xí)功能、適應(yīng)功能和組織功能。請(qǐng)分別陳述上述三 個(gè)功能特點(diǎn)的具體含義。請(qǐng)列舉2個(gè)智能控制應(yīng)用的例子，并說(shuō)明被控對(duì)象的特點(diǎn)和所使用的數(shù)學(xué)工具。預(yù)測(cè)控制算法包括以下三個(gè)步驟：建立預(yù)測(cè)模型、滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化和反饋校正。請(qǐng)分別陳述 上述三個(gè)步驟的具體過(guò)程。設(shè)論域U = x ,x ,x,x ，A和B是論域上的兩個(gè)模糊集合，已知： TOC o 1-5 h z 1234A = 0.3, x + 0.5 x +

2、 0.7, x + 0.4 x B = 0.5. x +1 x + 0.8x12 3, 4，1 23請(qǐng)分別計(jì)算：A，B，A D B和B。設(shè)論域U = x ,x ,x ,x ,x ，A和B是論域上的兩個(gè)模糊集合，已知：12345A = 02 x + 0.4 x + 0.9x + 0.5.xB = 0.1 x + 0.7.x +1.0 x + 0.3 x,12,3 5， 1 3 4 5請(qǐng)分別計(jì)算：A ,B，A+B，AB和AB。已知輸入的模糊集合A和輸出的模糊集合B：A = 1.0：a + 0.8 a + 0.5.a + 02a + 0.0 a B = 0.7.b +1.0,% + 0.6.% +

3、0.0%12 345， 12 3 4，1）請(qǐng)計(jì)算A到B的模糊關(guān)系R。C、A = 0.4/a + 0.7/a +1.0/a + 0.6/a + 0.0/aB2） 若輸入12345，求輸出。有模糊控制規(guī)則如下：“如果溫度低，則將風(fēng)門(mén)開(kāi)大”1。設(shè)溫度和風(fēng)門(mén)開(kāi)度的論域?yàn)?，2,3，4，5?！皽囟鹊汀?=1/1+0.6/2+0.3/3+0.0/4+0/5，風(fēng)門(mén)大” =0/1+0.0/2+0.3/3+0.6/4+1/5。已 知“溫度較低” =0.8/1+1/2+0.6/3+0.3/4+0/5，請(qǐng)用模糊推理確定風(fēng)門(mén)開(kāi)度。請(qǐng)給出神經(jīng)元智能控制中，神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)，并給出輸入和輸出關(guān)系的公式。已知雙輸入單輸

4、出的模糊系統(tǒng)的輸入量為x和y，輸出量為z，其輸入輸出關(guān)系模糊規(guī)則 如下:R1： ifRifx is A and y is B then z is C若已矢口 x is A and y is B求輸出量z。以下為已知：Ai=+a *12+aB11.0=一 + b10.6b20.2+ b3，C =11.0 0.4+ c c0.0c3，A =20.0a10.5+ a210 B a2 3，0.2=+b10.6+ b21.0b3C20.0=+ c10.4c21.0 + - c3 ，A =0.5a11.0 +a20.5a3，B，=0.6b11.0+ 一 + b20.6 b3。，3 ，x is A and

5、y is B then z is C請(qǐng)寫(xiě)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制中，誤差反向傳播算法的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)過(guò)程。Hunt在1991年將內(nèi)?？刂仆茝V到非線(xiàn)性系統(tǒng)，提出了非線(xiàn)性系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)?？刂?， 核心思想是控制器逼近被控對(duì)象動(dòng)態(tài)逆。請(qǐng)畫(huà)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)?？刂频目刂葡到y(tǒng)框圖。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制就是利用作為對(duì)象辨識(shí)模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生預(yù)測(cè)信號(hào)，然后采用優(yōu)化技 術(shù)求出控制向量，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)非線(xiàn)性系統(tǒng)的預(yù)測(cè)控制。請(qǐng)畫(huà)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制的控制系統(tǒng) 框圖。遺傳算法是一類(lèi)借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，非常適用于處理傳 統(tǒng)搜索方法難以解決的復(fù)雜和非線(xiàn)性?xún)?yōu)化問(wèn)題，該算法涉及選擇、交叉和變異三個(gè)過(guò)程。請(qǐng)給出遺傳算法的一般步驟。選擇一個(gè)可用遺傳算法解決的具體的應(yīng)用問(wèn)題，舉例說(shuō)明：如何確定適應(yīng)度函數(shù)，如何進(jìn)行選擇、交叉和變異操作。按照學(xué)習(xí)能力，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、再勵(lì)學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)三個(gè)類(lèi)別。請(qǐng)分 別給出三類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的框圖，并簡(jiǎn)述三類(lèi)方法的特點(diǎn)和學(xué)習(xí)過(guò)程