1、1、下列不屬于知識庫所包含的是（      ）1. 基于專家經(jīng)驗(yàn)的判斷性規(guī)則。 2. 用于推理、問題求解的控制性規(guī)則。 3. 用于說明問題的狀態(tài)、事實(shí)和概念以及當(dāng)前的條件和常識等的數(shù)據(jù)。 4. 所涉及的領(lǐng)域廣泛、普遍的常識和數(shù)據(jù)。   2、下列不屬于專家控制的特點(diǎn)的是（        ）1. 魯棒性：通過利用專家規(guī)則，系統(tǒng)可以在非線性、大偏差下可靠地工作。 2. 離線性：專家控制能夠在離線狀態(tài)下工作。   3. 靈活性：根據(jù)系統(tǒng)的工作狀

2、態(tài)及誤差情況，可靈活地選取相應(yīng)的控制律。 4. 適應(yīng)性：能根據(jù)專家知識和經(jīng)驗(yàn)，調(diào)整控制器的參數(shù)，適應(yīng)對象特性及環(huán)境的變化。 3、下列不屬于遺傳算法基本操作的是（      ）1. 復(fù)制 2. 交叉 3. 變異 4. 全局收索   4、下列不屬于遺傳算法基本操作的是（      ）1. 復(fù)制 2. 交叉 3. 變異 4. 全局收索   5、下列有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法不正確的是（       ）1. 與傳

3、統(tǒng)自適應(yīng)控制相同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制也分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)控制兩種。 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制分為直接自校正控制和間接自校正控制。 3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)評判控制通常由兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)組成，分別是自適應(yīng)評判網(wǎng)絡(luò)和控制選擇網(wǎng)絡(luò)。 4. 以上說法都不正確。   6、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在理論和實(shí)踐上，下列不屬于研究的重點(diǎn)的是（  ）1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與收斂性問題。 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的實(shí)時(shí)性。 3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和辨識器的模型和結(jié)構(gòu)。 4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的對象。   7、下列不屬于BP網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)的是（  ）1. BP網(wǎng)

4、絡(luò)輸入輸出之間的關(guān)聯(lián)信息分布地存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)中，個(gè)別神經(jīng)元的損壞只對輸入輸出關(guān)系有較小的影響，因而BP網(wǎng)絡(luò)具有較好的容錯(cuò)性。 2. 待尋優(yōu)的參數(shù)多，收斂速度快。   3. 只要有足夠多的隱層和隱層節(jié)點(diǎn)，BP網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意的非線性映射關(guān)系。 4. BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法屬于全局逼近算法，具有較強(qiáng)的泛化能力。 8、下列有關(guān)s型激活函數(shù)的表達(dá)式正確的是（      ）1.    2.3. <="" label="">4. 以上都不正確。 9、下列不是決定神經(jīng)

5、網(wǎng)絡(luò)性能的要素是（        ）1. 神經(jīng)元（信息處理單元）的特性。 2. 神經(jīng)元之間相互連接的形式拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。 3. 為適應(yīng)環(huán)境而改善性能的學(xué)習(xí)規(guī)則。 4. 初始權(quán)值參數(shù)。   10、下列不屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征的是（     ）1. 能逼近任意非線性函數(shù)。 2. 信息的并行分布式處理與存儲(chǔ)。 3. 可以多輸入、多輸出。 4. 具有全局收索特性。   11、下列不屬于專家控制的特點(diǎn)的是（     &

6、#160;  ）1. 靈活性：根據(jù)系統(tǒng)的工作狀態(tài)及誤差情況，可靈活地選取相應(yīng)的控制律。 2. 適應(yīng)性：能根據(jù)專家知識和經(jīng)驗(yàn)，調(diào)整控制器的參數(shù)，適應(yīng)對象特性及環(huán)境的變化。 3. 魯棒性：通過利用專家規(guī)則，系統(tǒng)可以在非線性、大偏差下可靠地工作。 4. 離線性：專家控制能夠在離線狀態(tài)下工作。   12、下列不屬于專家控制的關(guān)鍵技術(shù)的是（     ）1. 知識的表達(dá)方法 2. 從傳感器中識別和獲取定量的控制信號 3. 將定性知識轉(zhuǎn)化為定量的控制信號 4. 控制知識和控制規(guī)則的獲取 5. 推理機(jī)的方式   13、下

7、列有關(guān)專家控制和專家系統(tǒng)說法不正確的是（      ）1. 專家控制引入了專家系統(tǒng)的思想，但與專家系統(tǒng)存在區(qū)別 2. 專家系統(tǒng)能完成專門領(lǐng)域的功能，輔助用戶決策；專家控制能進(jìn)行獨(dú)立的、實(shí)時(shí)的自動(dòng)決策。專家控制比專家系統(tǒng)對可靠性和抗干擾性有著更高的要求。 3. 專家系統(tǒng)處于離線工作方式，而專家控制要求在線獲取反饋信息，即要求在線工作方式。 4. 由于專家控制引入了專家系統(tǒng)的思想，因此專家控制和專家系統(tǒng)沒有區(qū)別。   14、下列有關(guān)推理機(jī)說法不正確的是（      ）1. 推理機(jī)

8、是用于對知識庫中的知識進(jìn)行推理來得到結(jié)論的“思維”機(jī)構(gòu)。 2. 推理機(jī)包括三種推理方式，即正向推理、反向推理和雙向推理。 3. 推理機(jī)和知識庫構(gòu)成了專家系統(tǒng)。 4. 推理機(jī)是指專家系統(tǒng)中無需任何知識就能完成推理功能的組成部分。   15、下列不屬于知識庫所包含的是（      ）1. 基于專家經(jīng)驗(yàn)的判斷性規(guī)則。 2. 用于推理、問題求解的控制性規(guī)則。 3. 用于說明問題的狀態(tài)、事實(shí)和概念以及當(dāng)前的條件和常識等的數(shù)據(jù)。 4. 所涉及的領(lǐng)域廣泛、普遍的常識和數(shù)據(jù)   16、下列有關(guān)專家系統(tǒng)的定義正確的是（&#

9、160;     ）1. 專家系統(tǒng)是一類包含知識和推理的智能計(jì)算機(jī)程序，其內(nèi)部包含某領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R和經(jīng)驗(yàn)，具有解決專門問題的能力。   2. 專家系統(tǒng)是指由多個(gè)專家組成的控制系統(tǒng)，具有解決專門問題的能力。 3. 專家系統(tǒng)就是一種專門的計(jì)算機(jī)程序，具有解決專門問題的能力。 4. 專家系統(tǒng)是具有推理能力的計(jì)算機(jī)程序，具有解決專門問題的能力。 17、下列不屬于智能控制的特點(diǎn)的是（       ）1. 學(xué)習(xí)功能 2. 適應(yīng)功能 3. 自組織功能和優(yōu)化能力 4. 完全具有人的智能&

10、#160;  18、下列哪位人物提出模糊集合理論，奠定了模糊控制的基礎(chǔ)（       ）1. E. 美國加州大學(xué)自動(dòng)控制系的L.A.Zedeh   2. F. 倫敦大學(xué)的Mamdani博士 3. 美國的J.H.Holland教授 4. 著名的Hopfield教授 19、下列有關(guān)智能控制的組成正確的是（      ）1. A. 智能控制由人工智能，自動(dòng)控制，運(yùn)籌學(xué)組成。   2. B. 智能控制由人工智能和自動(dòng)控制組成 3. C. 智能控

11、制由自動(dòng)控制和運(yùn)籌學(xué)組成 4. D. 智能控制由運(yùn)籌學(xué)和人工智能組成 20、下列有關(guān)智能控制的概念說法準(zhǔn)確的是（  ）1. 所謂智能控制，即設(shè)計(jì)一個(gè)控制器（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（包括被控對象或被控過程）信息的變化作出適應(yīng)性反應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)由人來完成的任務(wù)。   2. 所謂智能控制，就是將控制系統(tǒng)進(jìn)行智能化，使之完全具有人的智能。 3. 所謂智能控制，就是控制過程中，就是人參與控制，從而具有人的智能。 4. 所謂智能控制，就是所設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)具有很高的智能。 判斷題 21、遺傳算法有4種基本遺傳算子。1. A.2. B.

12、5;  22、1979年現(xiàn)在為模糊控制發(fā)展的第三階段，即高性能模糊控制階段。1. A.  2. B.×23、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他算法相結(jié)合，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究領(lǐng)域之一。1. A.  2. B.×24、20世紀(jì)70年代初，Holland教授提出“遺傳算法”一詞，并發(fā)表了遺傳算法應(yīng)用方面的第一篇論文。1. A.2. B.×  25、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)功能和對非線性系統(tǒng)的強(qiáng)大映射能力。1. A.  2. B.×26、按照專家系統(tǒng)知識庫的結(jié)構(gòu)，有關(guān)知識可以分類組

13、織，形成數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫，從而構(gòu)成專家控制系統(tǒng)的知識源。1. A.  2. B.×27、專家系統(tǒng)處于離線工作方式，而專家控制要求在線獲取反饋信息，即要求在線工作方式。1. A.  2. B.×28、BP網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation），是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)。1. A.  2. B.×29、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法中，再勵(lì)學(xué)習(xí)是介于有導(dǎo)師學(xué)習(xí)和無導(dǎo)師學(xué)習(xí)兩者之間的一種學(xué)習(xí)方式。1. A.  2. B.×30、人作為控制器的控制系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織的功能。1.

14、 A.  2. B.×31、1974年-1979年為模糊控制發(fā)展的第二階段，在該階段產(chǎn)生了簡單的模糊控制器。1. A.  2. B.×32、專家系統(tǒng)處于離線工作方式，而專家控制要求在線獲取反饋信息，即要求在線工作方式。1. A.  2. B.×33、代數(shù)積算子的表達(dá)式是，它是一種模糊并運(yùn)算算子。1. A.2. B.×  34、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能只取決于模糊決策的方法。1. A.2. B.×  35、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和控制理論相結(jié)合而發(fā)

15、展起來的智能控制方法。1. A.  2. B.×36、根據(jù)三元論，智能控制由人工智能，自動(dòng)控制，運(yùn)籌學(xué)組成，其中自動(dòng)控制描述系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性，是一種動(dòng)態(tài)反饋。1. A.  2. B.×37、在人機(jī)結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng)中，機(jī)器完成需要連續(xù)進(jìn)行的并需快速計(jì)算的常規(guī)控制任務(wù)，人則完成任務(wù)分配、決策、監(jiān)控等任務(wù)。1. A.  2. B.×38、1965年-1974年為模糊控制發(fā)展的第一階段，即模糊數(shù)學(xué)發(fā)展和形成階段。1. A.  2. B.×39、建立專家系統(tǒng)的首要步驟是設(shè)計(jì)知識

16、庫。1. A.  2. B.×40、是模糊交運(yùn)算算子中的有界積算子。<br1. A.2. B.×  41、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能僅僅取決于所采用的模糊規(guī)則。1. A.2. B.×  42、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)功能和對非線性系統(tǒng)的強(qiáng)大映射能力。1. A.  2. B.×43、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程類似，二者的主要區(qū)別在于各使用不同的作用函數(shù)。1. A.  2. B.×44、代數(shù)積算子的表達(dá)式是，它是一種模糊并運(yùn)算

17、算子。1. A.2. B.×  45、是模糊交運(yùn)算算子中的代數(shù)積算子。1. A.  2. B.×46、人作為控制器的控制系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織的功能。1. A.  2. B.×47、在人機(jī)結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng)中，機(jī)器完成需要連續(xù)進(jìn)行的并需快速計(jì)算的常規(guī)控制任務(wù)，人則完成任務(wù)分配、決策、監(jiān)控等任務(wù)。1. A.  2. B.×48、專家控制分為直接型專家控制器和間接型專家控制器。1. A.  2. B.×49、在專家控制的兩種類型中，直接

18、型專家控制可以在線或離線運(yùn)行。1. A.2. B.×  50、遺傳算法對于待尋優(yōu)的函數(shù)基本無限制，具有并行計(jì)算的特點(diǎn)。1. A.  2. B.×51、遺傳算法使用概率搜索技術(shù)，在解空間進(jìn)行高效啟發(fā)式搜索，但同時(shí)也是完全隨機(jī)式搜索。1. A.2. B.×  52、遺傳算法不是直接以目標(biāo)函數(shù)作為搜索信息。1. A.2. B.×  53、遺傳算法同時(shí)使用多個(gè)搜索點(diǎn)的搜索信息。1. A.  2. B.×54、遺傳算法是對參數(shù)的編碼進(jìn)行操作，而非對參數(shù)本身

19、。1. A.  2. B.×55、模糊控制器由模糊化接口、知識庫和推理與解模糊接口組成。1. A.  2. B.×56、模糊控制中，語言變量值用NM表示負(fù)大。1. A.2. B.×  57、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能僅僅取決于模糊控制的結(jié)構(gòu)。1. A.2. B.×  58、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能只取決于模糊決策的方法。1. A.2. B.×  59、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能僅僅取決于所采用的模糊規(guī)則。1. A.2. B.× 

20、0;60、隸屬度表示元素x屬于模糊集合A的程度，取值范圍為0到1的開區(qū)間，及0,1  。1. A.2. B.×  61、BP網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation），是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)。1. A.  2. B.×62、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法中，再勵(lì)學(xué)習(xí)是介于有導(dǎo)師學(xué)習(xí)和無導(dǎo)師學(xué)習(xí)兩者之間的一種學(xué)習(xí)方式。1. A.  2. B.×63、人作為控制器的控制系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織的功能。1. A.  2. B.×64、1974年-1979年為模糊控制發(fā)展的

21、第二階段，在該階段產(chǎn)生了簡單的模糊控制器。1. A.  2. B.×65、專家系統(tǒng)處于離線工作方式，而專家控制要求在線獲取反饋信息，即要求在線工作方式。1. A.  2. B.×66、代數(shù)積算子的表達(dá)式是，它是一種模糊并運(yùn)算算子。1. A.2. B.×  67、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能只取決于模糊決策的方法。1. A.2. B.×  68、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和控制理論相結(jié)合而發(fā)展起來的智能控制方法。1. A.  2. B.×69、根據(jù)三元論，

22、智能控制由人工智能，自動(dòng)控制，運(yùn)籌學(xué)組成，其中自動(dòng)控制描述系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性，是一種動(dòng)態(tài)反饋。1. A.  2. B.×70、在人機(jī)結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng)中，機(jī)器完成需要連續(xù)進(jìn)行的并需快速計(jì)算的常規(guī)控制任務(wù)，人則完成任務(wù)分配、決策、監(jiān)控等任務(wù)。1. A.  2. B.×71、1965年-1974年為模糊控制發(fā)展的第一階段，即模糊數(shù)學(xué)發(fā)展和形成階段。1. A.  2. B.×72、建立專家系統(tǒng)的首要步驟是設(shè)計(jì)知識庫。1. A.  2. B.×73、是模糊交運(yùn)算算子中的有界積算子

23、。1. A.2. B.×  74、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能僅僅取決于所采用的模糊規(guī)則。1. A.2. B.×  75、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)功能和對非線性系統(tǒng)的強(qiáng)大映射能力。1. A.  2. B.×76、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程類似，二者的主要區(qū)別在于各使用不同的作用函數(shù)。1. A.  2. B.×77、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他算法相結(jié)合，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究領(lǐng)域之一。1. A.  2. B.×78、在專家控制的兩種類型中，直接型

24、專家控制可以在線或離線運(yùn)行。1. A.2. B.×  79、1979年現(xiàn)在為模糊控制發(fā)展的第三階段，即高性能模糊控制階段。1. A.  2. B.×80、運(yùn)籌學(xué)是一種定量優(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。1. A.  2. B.×81、遺傳算法有4種基本遺傳算子。1. A.2. B.×  82、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱層使用的Sigmoid是函數(shù)，其值在輸入空間中無限大的范圍內(nèi)為非零值，因而是一種全局逼近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1. A. 

25、0;2. B.×83、模糊控制中，語言變量值用NM表示負(fù)大。1. A.2. B.×  84、人工智能是一個(gè)用來模擬人思維的知識處理系統(tǒng)，具有記憶、學(xué)習(xí)、信息處理、形式語言、啟發(fā)推理等功能。1. A.  2. B.×85、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能僅僅取決于模糊控制的結(jié)構(gòu)。1. A.2. B.×  86、按照專家系統(tǒng)知識庫的結(jié)構(gòu)，有關(guān)知識可以分類組織，形成數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫，從而構(gòu)成專家控制系統(tǒng)的知識源。1. A.  2. B.×87、20世紀(jì)70年代初，Holland教授提出“遺傳算法”一詞，并發(fā)表了遺傳算法應(yīng)用方面的第一篇論文。1. A.2. B.×  88、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種局部逼近的神