智能控制基礎(chǔ)期末考試題答案

1、本文格式為Word版，下載可任意編輯 智能控制基礎(chǔ)期末考試題答案 - - 10級智能操縱基礎(chǔ)期末 復(fù)習(xí)思考題 一重要概念解釋 1 智能操縱 所謂的智能操縱,即設(shè)計一個操縱器(或系統(tǒng)),使之具有學(xué)習(xí)、抽象、推理、決策等功能,并能根據(jù)環(huán)境信息的變化做出適應(yīng)性反應(yīng),從而實現(xiàn)由人來完成的任務(wù)。 2 專家系統(tǒng)與專家操縱 專家系統(tǒng)是一類包含知識和推理的智能計算機程序，其內(nèi)部包含某領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R和閱歷,具有解決專門問題的能力。 專家操縱是智能操縱的一個重要分支。所謂專家操縱，是將專家系統(tǒng)的理論和技術(shù)同操縱理論、方法與技術(shù)相結(jié)合，在未知環(huán)境下,仿效專家的閱歷，實現(xiàn)對系統(tǒng)的操縱。它由知識庫和推理機構(gòu)構(gòu)成主體

2、框架,通過對操縱領(lǐng)域知識的獲取與組織，按某種策略及時的選用恰當(dāng)?shù)囊?guī)矩進(jìn)行推理輸出，實現(xiàn)對實際對象的操縱 3 模糊集合與模糊關(guān)系,模糊推理模糊操縱 ）模糊集合：給定論域U 上的一個模糊集A 是指:對任何元素u U 都存在一個數(shù)() 0,1A u 與之對應(yīng),表示元素屬于集合A 的程度,這個數(shù)稱為元素u 對集合A 的隸屬度,這個集合稱為模糊集合。 模糊關(guān)系：二元模糊關(guān)系：設(shè)、B 是兩個非空集合，則直積(),|,A B a b a A b B ?=中的一個 模糊集合 稱為從A 到B 的一個模糊關(guān)系。模糊關(guān)系R 可由其隸屬度(),R a b 完全描述，隸屬度(),R a b 說明了元素a 與元素具有關(guān)系

3、R 的程度。 模糊推理：知道了語言操縱規(guī)矩中蘊含的模糊關(guān)系后,就可以根據(jù)模糊關(guān)系和輸入狀況,來確定輸出的 狀況，這就叫“模糊推理。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? 答：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦思維方式的數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織成果的基礎(chǔ)上提出的,用來模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為,對人腦進(jìn)行抽象和簡化,反映了人腦的基本特征，信息處理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、模式分類、記憶等。 遺傳算法 答:遺傳算法將“優(yōu)勝劣汰，適者生存的生物進(jìn)化原理引入優(yōu)化參數(shù)形成的編碼串聯(lián)群體中,按所選擇的適配置函數(shù)并通過遺傳的復(fù)制、交錯及變異對個體進(jìn)行篩選，使適配值高的個體被保存下來，組成新的群體，新的群體既繼承了上一代的信息,又優(yōu)

4、于上一代。這樣周而復(fù)始，群體中個體適應(yīng)度不斷提高,直到滿足一定的條件。 一 專家操縱部分 1. 專家系統(tǒng)的組成及各部分特點？ - - 專家系統(tǒng)一般由知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機、解釋器及知識獲取五個部分組成,有不一致的表述形式。 *（1） 知識庫。用于存取和管理所獲取的專家知識和閱歷,供推理機利用,具有存儲、檢索、編輯、增刪和修改等功能。?() 數(shù)據(jù)庫。用來存放系統(tǒng)推理過程中用到的操縱信息、中間假設(shè)和中間結(jié)果。 *() 推理機。用于利用知識進(jìn)行推理，求解專門問題，具有啟發(fā)推理、算法推理;正向、反向或雙向推理等功能。 (4) 解釋器。解釋器用于作為專家系統(tǒng)與用戶之間的“人-機接口，其功能是向用戶解釋系

5、統(tǒng)的行為。?(5） 知識獲取。知識工程師采用“專題面談、“記錄分析等方式獲取知識,經(jīng)過整理以后,再輸入知識庫。 2. 專家操縱與專家系統(tǒng)的區(qū)別？ (1) 專家系統(tǒng)只對專門領(lǐng)域的問題完成咨詢作用,協(xié)助用戶進(jìn)行工作；(2) 專家系統(tǒng)尋常以離線方式工作,而專家操縱系統(tǒng)需要獲取在線動態(tài)信息 智能操縱：是一門交錯學(xué)科,通過設(shè)計一個操縱器（系統(tǒng)），是指具有學(xué)習(xí)、抽象、推理、決策等功能,并能根據(jù)環(huán)境信息的變化做出適應(yīng)性反應(yīng),從而實現(xiàn)由人來完成的任務(wù)。 . 專家操縱與模糊操縱的共同點都是把人的閱歷整理成操縱規(guī)矩，二者有何區(qū)別？ 答：（1)專家操縱規(guī)矩中的概念是準(zhǔn)確的,不具有模糊性，而模糊操縱規(guī)矩中的概念是模糊

6、的; （）由于模糊操縱規(guī)矩中概念是模糊的，因而可以借助于模糊規(guī)律推理實現(xiàn)操縱。 二.模糊操縱部分 1.智能操縱與傳統(tǒng)操縱相比，有哪些主要的特點? 答：(1）學(xué)習(xí)功能:智能操縱器能通過從外界環(huán)境所獲得的信息進(jìn)行學(xué)習(xí),不 斷積累知識，使系統(tǒng)的操縱性能得到改善。 （2)適應(yīng)功能：智能操縱器具有從輸入到輸出的映射關(guān)系,可實現(xiàn)不依靠 于模型的自適應(yīng)操縱,當(dāng)系統(tǒng)某一部分出現(xiàn)故障時，也能進(jìn)行操縱。 （）自組織功能:智能操縱器對繁雜的分布式信息具有自組織和協(xié)調(diào)的功 能,當(dāng)出現(xiàn)多目標(biāo)沖突時，它可以在任務(wù)要求的范圍內(nèi)自行決策，主動采取行動。 (）優(yōu)化能力:智能操縱能夠通過不斷優(yōu)化操縱參數(shù)和尋覓操縱器的最正確 結(jié)構(gòu)

7、形式，獲得整體最優(yōu)的操縱性能。 .簡述模糊集合的基本定義以及與隸屬函數(shù)之間的相互關(guān)系。 定義:論域U 中的模糊集合A ，是以隸屬函數(shù)A 為表征的集合A 。 A 稱為模糊集合A 的隸屬函數(shù)，)(u A 稱為u 對的隸屬度,它表示論域U 中的元素u 屬于模糊集合A 的程度,它在0,1閉區(qū)間內(nèi)可連續(xù)取值。 關(guān)系：模糊集合是以隸屬函數(shù)來描述的，隸屬度的概念是模糊集合理論的基石。 3 常用隸屬函數(shù)的種類及其表達(dá)式,及其圖形表示。 高斯型隸屬函數(shù): 廣義鐘型隸屬函數(shù): 型隸屬函數(shù)： 梯形隸屬函數(shù): 三角形隸屬函數(shù): Z 型隸屬函數(shù)： .給定變量論域,請在其上設(shè)計幾個模糊子集，并用隸屬函數(shù)予以描述，并繪圖表

8、示。 （譬如年齡（0-100歲）中的年幼，年輕，中年,老年如何進(jìn)行表示？ .常用的模糊并和模糊交算子是怎樣進(jìn)行運算的？有什么特點? - - 一般地：)()()(),(m ax ()(u u u u u B A B A B A B A = ，取大原則 )()()(),(m in()(u u u u u B A B A B A B A = ,取小原則 采用隸屬函數(shù)的取大（MAX ）和取小(M )進(jìn)行模糊集合的并、交規(guī)律運算是目前最常用的方法。 6解釋常用的幾種清楚化方法的幾何含義。(1）重心法；（）最大隸屬度法；（3)面積中心線法。 常用的反模糊化有三種： （)最大隸屬度法 選取推理結(jié)果模糊集合中

9、隸屬度最大的元素作為輸出值，即)(max 0z z z =，Z z 。假如在輸出論域中，其最大隸屬度對應(yīng)的輸出值多于一個，則取所有具有最大隸屬度輸出的平均值,即： =N i i z N z 101,)(max z z z Z z i = N 為具有一致最大隸屬度輸出的總數(shù)。 最大隸屬度法不考慮輸出隸屬度函數(shù)的外形,只考慮最大隸屬度處的輸出值。因此,難免會丟失大量信息。它的突出優(yōu)點是計算簡單。在一些操縱要求不高的場合，可采用最大隸屬度法。 () 重心法 為了獲得確切的操縱量，就要求模糊方法能夠很好的表達(dá)輸出隸屬度函數(shù)的計算結(jié)果。重心法是取隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)圍成面積的重心為模糊推理的最終輸出值

10、，即 ?=Z Z Z z Z z dz z C dz z zC dz z dz z z z )()()()(0 對于具有m 個輸出量化級數(shù)的離散域狀況 =m k k z m k k z k z z z z 11 0) ()( 與最大隸屬度法相對比,重心法具有更平滑的輸出推理操縱。一般的,對應(yīng)于輸入信號的小變化,輸出也會發(fā)生相應(yīng)變化。 （)加權(quán)平均法 工業(yè)操縱中廣泛使用的反模糊方法為加權(quán)平均法，輸出值由下式?jīng)Q定 =m i i m i i i k k z z 1 1 其中系數(shù)i k 的選擇根據(jù)實際狀況而定。不同的系數(shù)決定系統(tǒng)具有不同的響應(yīng)特性。當(dāng)系數(shù)i k 取隸屬度)(i V v 時,就轉(zhuǎn)化為重心

11、法。 （4)面積中心線法。取處在隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)圍成面積的等分線上的元素值作為輸出值。 模糊推理的四種主要形式(出計算題）: ） 假如x 是,則y 是B ，現(xiàn)假使x 是A , 則y ?(教材4.1.3 水箱水位操縱) ） 假如x 是, 則是B, 否則是C, 現(xiàn)x 是A , 求y ？ 3) 假如x 是A 且y 是B,則z 為C, 先x 是且y 是B , 求z ？ 4) 教材p . 洗衣機模糊操縱 8 模糊推理程序,模糊操縱MA LAB 程序，要能讀懂,考試有程序題。 9 模糊自適應(yīng)整定PI 操縱的原理是什么? P 參數(shù)模糊自整定是找出ID3個參數(shù)與E 和C 之間的模糊關(guān)系,在運行中通過不斷

12、檢測E 和EC,根據(jù)模 - - 糊操縱原理對3個參數(shù)進(jìn)行再線修改，以滿足不同的E 和ec 是對操縱參數(shù)的不同要求,而使對象有良好的動、靜態(tài)性能。 9 模糊操縱的特點或優(yōu)點是什么？ ()模糊操縱是一種基于規(guī)矩的操縱，它直接采用語言型操縱規(guī)矩，出發(fā)點是現(xiàn)場操作人員的操縱閱歷或相關(guān)專家的知識， 在設(shè)計中不需要建立被控對象的準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型,因而使得操縱機理和策略易于接受與理解,設(shè)計簡單,便于應(yīng)用。 ?（2)由工業(yè)過程的定性認(rèn)識出發(fā)，對比簡單建立語言操縱規(guī)矩,因而模糊操縱對那些數(shù)學(xué)模型難以獲取，動態(tài)特性不易把握或變化十分顯著的對象十分適用。 （3）基于模型的操縱算法及系統(tǒng)設(shè)計方法,由于出發(fā)點和性能指標(biāo)的不同,簡單導(dǎo)致較大差異；但一個系統(tǒng)語言操縱規(guī)矩卻具有相對的獨立性，利用這些操縱規(guī)律間的模糊連接，簡單找到折中的選擇,使操縱效果優(yōu)于常規(guī)操縱器。 （)模糊操縱是基于啟發(fā)性的知識及語言決策規(guī)矩設(shè)計的,這有利于模擬人工操縱的過程和方法,加強操縱系統(tǒng)的適應(yīng)能力,使之具有一定的智能水平。 ?（5)模糊操縱系統(tǒng)的魯棒性強，干擾和參數(shù)變化對操縱效果的影響被大大減弱,特別適合于非線性、時變及純滯后系統(tǒng)的操縱。 三. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分 1 解釋什么叫做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar fi ial Ne ral Ne work ）是