一、填空題

1.智能控制是一門新興的學科，它具有非常廣泛的應用領域，例

如___、、和。

1、交叉學科在機器人控制中的應用在過程控制中的應用飛行器控制

2.傳統控制包括和。2、經典反饋控制現代理論控制

3.一個理想的智能控制系統應具備的基本功能是—、—、一和°

3、學習功能適應功能自組織功能優化能力

4.智能控制中的三元論指的是：、和。

4、運籌學，人工智能，自動控制

5.近年來，進化論、、和等各門學科的發展給智能控制注

入了巨大的活力，并由此產生了各種智能控制方法。

5、神經網絡模糊數學專家系統

6.智能控制方法比傳統的控制方法更能適應對象的、和

。6、時變性非線性不確定性

7.傅京遜首次提出智能控制的概念，并歸納出的3種類型智能控制系統是

、和。

7、人作為控制器的控制系統、人機結合作為控制器的控制系統、無人參與的自主

控制系統

8、智能控制主要解決傳統控制難以解決的復雜系統的控制問題，其研究的對象具備的3個

特點為、和。

8、不確定性、高度的非線性、復雜的任務要求

9.智能控制系統的主要類型有、、、一

、和,

9、分級遞階控制系統，專家控制系統，神經控制系統，模糊控制系統，學習控制系統,

集成或者（復合）混合控制系統

10.智能控制的不確定性的模型包括兩類：（1）：

（2）。

10、（1）模型未知或知之甚少；（2）模型的結構和參數可能在很大范圍內變化。

11.控制論的三要素是：值良、反饋和控制.

12.建立一個實用的專家系統的步驟包括三個方面的設計，它們分別

是、

和。知識庫的設計推理機的設計人機接口的設計

13.專家系統的核心組成部分為—和。知識庫、推理機

14.專家系統中的知識庫包括了3類知識，它們分別為、

和。判斷性規則控制性規則數據

15.專家系統的推埋機可采用的3種推理方式為推埋、—和推理。

15、正向推理、反向推理和雙向推理

16.根據專家控制器在控制系統中的功能，其可分為和o

16、直接型專家控制器、間接型專家控制器

17.普通集合可用函數表示,模糊集合可用—函數表示。特征、隸屬

18.某省兩所重點中學在(x~x)五年高考中，考生“正常發揮”的隸屬函數分別為0.85>

0.93、0.89、0.91>0.96和0.92、0.96、0.87、0.93、0.94.>則在研究該省重點中學高考考生

水平發揮的狀況時，論域應為x—,若分別用4、R表示兩個學校考

試“正常發揮”的狀況，則用序偶表示法分別表示為,

±；”未正常發揮”模糊子集(用行向量表示)分別

為和；而該省兩所重點中學每年高考考生“正常發揮”的模糊子集應

該是(用Zadeh法表示).*={X1，X2，&，X4，XJ

力={(玉,0.85),區,0.93),(工3,0.89),(*0.91),55,0.96)}

?={(xp0.92),(xr0.96k(^P0.87X(x4?0.93)t(x,,0.94)!

A-[0.15,0.07,0.11,0.09,0.04]H=[0.08,0.04,0.13,0.07,0.06]

O.?5+0.<B+0.87+0.91?-0-.9-4

X,-X:----/--xA---X,

19.確定隸屬函數的方法大致有、和。

19、模糊統計法主觀經驗法神經網絡法

20.在模糊控制中應用較多的隸屬函數有6種，它們分別為高斯型隸屬函數、、

、、和。

20、廣義鐘形隸屬函數S形隸屬函數梯形隸屬函數三角形隸屬函數Z形隸屬函數

21.在天氣、學問、晴朗、表演和淵博中可作為語言變量值的有和。

21、晴朗、淵博

23.模糊控制是以、、和

為基礎的一種智能控制方法。模糊集理論，模糊語言變量，模糊邏輯推理

24.模糊控制的數學基礎為。24、模糊集合

25.模糊控制中，常用的語言變量值用〃力，八?"U，X。等表示，其中〃八/代表

代表。25、正中、負零

26.在模糊控制中.模糊推理的結果是量。26、模糊

27.在模糊控制中，解模糊的結果是量。確定量

28.基本模糊控制器的組成包括知識庫以及、和o

模糊化接口、推理機、解模糊接口

29.在模糊控制中，實時信號需要才能作為模糊規則的輸入，從而完成模糊推理。

29、模糊化

30.模糊控制是建立在基礎之上的，它的發展可分為三個階段，分別為、、和。

30、人工經驗模糊數學發展和形成階段產生了簡單的模糊控制器高性能模糊控制階段

31.模糊集合邏輯運算的模糊算子為、和。

31、交運算算子并運算算子平衡算子

32.在溫度、成績、暖和、口才和很好中可作為語言變量值的有和

32.暖和、很好

33.在水位、壓力、暖和、表演、中年人和比較好中可作為語言變量值的有、

和。

33、暖和、中年人和比較好

34.在水位、寒冷、溫度、表演和偏高中可作為語言變量值的有和。

34.寒冷、偏高

35.模糊控制的基本思想是把人類專家對特定的被控芯象或過程的總結成一系列

以形式表示的控制規則。

35、控制策略“IF條件THEN作用”

36.神經網絡的發展歷程經歷了4個階段，分別為、、和。

36、啟蒙期、低潮期、復興期、新連接機制期

37.神經元由4部分構成，它們分別為、、和突觸。

37、細胞體、樹突、軸突

38.根據神經網絡的連接方式，神經網絡的3種形式為：、和。38、前向網絡反饋網絡自

組織網絡

39.神經網絡的3個要素為：、和。

39、神經元的特性拓撲結構學習規則

41.目前神經網絡的學習算法有多種，按有無導師分類，可分為、

和O

41、有導師學習無導師學習再勵學習

42.神經網絡的研究主要分為3個方面的內容，即、和。

42.神經元模型、神經網絡結構、神經網絡學習算法

43.神經網絡的學習過程主要由正向傳播和反向傳播兩個階段組成。

44.神經網絡控制是將和相結合而發展起來的智能控制方法。神經網絡，控制理論

45.遺傳算法的主要用途是。45、尋優（優化計算）

46.常用的遺傳算法的染色體編碼方法有二種，它們分別為實數編碼和

46、二進制編碼

47.遺傳算法的3種基本遺傳算子、和。

47、比例選擇算子單點交叉算子變異算子

48.遺傳算法中，適配度大的個體有被復制到下一代。更多機會

49.遺傳算法中常用的3種遺傳算子（基本操作）為、、和。

49、復制、交叉和變異

二、簡答題：

1.試說明智能控制的的基本特點是什么？

（1）學習功能（1分）（2）適應功能（1分）（3）自組織功能（1分）

（4）優化能力（2分）

2、試簡述智能控制的幾個重要分支。

專家控制、模糊控制、神經網絡控制和遺傳算法。

3、試說明智能控制研究的數學工具。

智能控制研究的數學工具為：（1）符號推理與數值計算的結合；（2）離散事件

與連續時間系統得結合；（3）模糊集理論；（4）神經網絡理論；（5）優化理論

4.智能控制系統有哪些類型，各自的特點是什么？

（1）專家控制系統（1分）

專家系統主要指的是一個智能計算機程序系統，其內部含有大量的某個領域專家水平

的知識與經驗。它具有啟發性、透明性、靈活性、符號操作、不一確定性推理等特點。

（2）模糊控制系統（1分）

在被控制對象的模糊模型的基礎上，運用模糊控制器近似推理手段，實現系統控制的

一種方法模糊模型是用模糊語言和規則描述的一個系統的動態特性及性能指標。

（3）神經控制系統（1分）

神經網絡具有某些智能和仿人控制功能。學習算法是神經網絡的主要特征。

（4）遺傳算法（2分）

遺傳算法是基于自然選擇和基因遺傳學原理的搜索算法，是基于進化論在計算機上模擬

生命進化論機制而發展起來的一門學科.遺傳算法可用于模糊控制規則的優化及神經網絡參

數及權值的學習，在智能控制領域有廣泛的應用。

5、簡述專家控制與專家系統存在的區別。

專家控制引入了專家系統的思想，但與專家系統存在區別：

（1）專家系統能完成專門領域的功能，輔助用戶決策；專家控制能進行獨立的、實時的自

動決策。專家控制比專家系統對可靠性和抗干擾性有著更高的要求。

（2）專家系統處于離線工作方式，而專家控制要求在線獲取反饋信息，即要求在線工作

方式。

6、試說明智能控制的三元結構，并畫出展示它們之間關系的示意圖。

AI

VOR/

圖3.2智能控制的三元結構

把智能控制擴展為三元結構，即把人工智能、自動控制

和運籌學交接如下表示：（2分）

ic=AinAcnoR

OR一運籌學（Operationresearch）

IC—智能控制（intelligentcontrol）;

Al—人工智能（artificialintelligence）;

AC—自動控制（automaticColltrol）;

C—表示交集.

7.比較智能控制與傳統控制的特點。

傳統控制：經典反饋控制和現代理論控制。它們的主要特征是基于精確的系統數學模

型的控制。適于解決線性、時不變等相對簡單的控制問題。（2分）

智能控制：以上問題用智能的方法同樣可以解決。智能控制是對傳統控制理論的發展,

傳統控制是智能控制的一個組成部分，在這個意義下，兩者可以統一在智能控制的框

架下。

8.簡述智能控制系統較傳統控制的優點。

在傳統控制的實際應用遇到很多難解決的問題，主要表現以下幾點：（1）實際系統由于存

在復雜性、非線性、時變性、不確定性和不完全性等，無法獲得精確的數學模型。（1分）

（2）某些復雜的和包含不確定性的控制過程無法用傳統的數學模型來描述，即無法解決建

模問題。（1分）（3）針對實際系統往往需要進行一些比較苛刻的線性化假設，而這些假設

往往與實際系統不符合。［1分）（4）實際控制任務復雜，而傳統的控制任務要求低，對復

雜的控制任務，如機器人控制、CIMS,社會經濟管理系統等復雜任務無能為力。（1分）

智能控制將控制理論的方法和人工智能技術靈活地結合起來，其控制方法適應對象的復雜

性和不確定性，能夠比較有效的解決上述問題,具有較大的優越性。（1分）

9、智能控制與傳統控制的主要區別如何？

傳統控制：經典反饋控制和現代理論控制。它們的主要特征是基于精確的系統數

學模型的控制。適于解決線性、時不變等相對簡單的控制問題。

智能控制：以上問題用智能的方法同樣可以解決。智能控制是對傳統控制理論的發展,

能夠解決傳統控制方法難以解決的復雜系統的控制問題，如：對象的不確定性、高度的非

線性和復雜的任務要求。傳統控制是智能控制的一個組成部分，在這個意義下，兩者可以

統一在智能控制的框架下,

10.在模糊控制器的設計中，常用的反模糊化的方法有哪幾種？

最大隸屬度法、中心法和加權平均法。

11.簡述將模糊控制規則離線轉化為查詢表形式的模糊控制器的設計步驟。

（1）確定模糊控制錯的結構；（2）定義輸入、輸出模糊集；（3）定義輸入、輸

出隸屬函數；（4）建立模糊控制規則；（5）建立模糊控制表；（6）模糊推理；（7）

反模糊化。

12.簡述模糊控制的發展方向

模糊控制的發展方向有：（1）Fuzzy-PID復合控制（2）自適應模糊控制（3）

專家模糊控制（4）神經模糊控制（5）多變量模糊控制

13、模糊控制系統一般由幾個部分組成？

1）模糊控制器2）輸入/輸出接口裝置3）廣義對象4）傳感器

14、比較模糊集合與普通集合的異同。

比較模糊集合與普通集合的異同。

相同點：都表示一個集合；

不同點：普通集合具有特定的對象。而模糊集合沒有特定的對象，允許在符合與

不符合中間存在中間過渡狀態。

16、請畫出模糊控制系統的組成框圖，并結合該圖說明模糊控制器的工作原理。

模糊控制器的工作原理為：

（1）模糊化接口測量輸入變量（設定輸入）和受控系統的輸出變量,并把它們映射到一個

合適的響應論域的量程，然后，精確的輸入數據被變換為適當的語言值或模糊集合的標識

符°本單元可視為模糊集合的標記。

（2）知識庫涉及應用領域和控制目標的相關知識，它由數據庫和語言（模糊）控制規則庫

組成。數據庫為語言控制規則的論域離散化和隸屬函數提供必要的定義。語言控制規

則標記控制目標和領域專家的控制策略。

⑶推理機是模糊控制系統的核心。以模糊概念為基礎，模糊控制信息可通過模糊蘊

涵和模糊邏輯的推理規則來獲取，并可實現擬人決策過程。根據模糊輸入和模糊控制規

則,模糊推理求解模糊關系方程，獲得模糊輸出。

⑷模糊判決接口起到模糊控制的推斷作用,并產生一個精確的或非模糊的控制作用。

此精確控制作用必須進行逆定標（輸出定標），這一作用是在對受控過程進行控制之前通

過量程變換來實現的

17.試寫出3種常用模糊條件語句及對應的模糊關系&的表達式。

（1）設/、“分別是論域*、y上的模糊集合，則模糊條件語句uifj

then/f所決定的二元模糊關系為：

Ria=\AK8\\J\AXE\（1分）

（2）設.4、”和「分別是論域x、y和z上的模糊集合，則模糊條件語

句“if/then“else。”所決定的二元模糊關系為：

R,辭=|,4x4|U|4xC|（2分）

（3）設,4、“和r分別是論域X、V和Z上的模糊集合，則模糊條件語

句"if/and"then所決定的二元模糊關系為:

廢?做露扁J1酸篦

18.人工神經網絡有哪些主要的結構特征？

（1）并行處理；（2分）（2）信息分布式存儲；（2分）容錯性。（1分）

19.簡述神經元模型并畫出結構圖。

和神經生理學類似，人工神經網絡的的基本處理單元稱為神經元，每個神經元模型模擬

一個生物神經元,如圖所示：

神經元模型

該神經元單元由多個輸入2,n和一個輸出y組成。中間狀態由輸入信號加

權和表示，其輸出為：

*

甩"）=〃2＞戶廠鄉）

1-1

式中，號為神經元單元的閾值），w及為連接權系數（對于激發狀態，必下取正值,對于抑制狀態,

取負值）,n為輸入信號數目，為神經元輸出，t為時間，f（_）為輸出變換函數，有時

叫做激發或激勵函數,往往采用0和1二值函數、S形函數和高斯函數等。

20、神經網絡應具備的四個基本屬性是什么？

1）并行分布式處理2）非線性處理3）自學習功能4）可通過硬件實現并行處理

21.簡述誤差反向傳播學習算法的主要思想

誤差反傳算法的主要思想是把學習過程分為兩個階段（1分）：第一階段（正向傳播過程）

給出輸入信息通過輸入層經隱含層逐層處理并計算每個單元的實際輸出值（2分）；第二

階段（反向過程），若在輸出層未能得到期望輸出值，則逐層遞歸的計算實際輸出與期望

輸出之差值（誤差）以便根據此差值調節權值。

22.簡述前向（多層）神經網絡的結構并畫出結構圖。

前向（多層）神經網絡具有遞階分層結構，由一些同層神經元間不存在互連的層組成。從

輸入層至輸出層的信號通過單向連接流通；神經元從一層連接至下一層,不存在同層神經元

間的連接，如圖所示。前向（多層）神經網絡具有形式，如：多層感知器、BP網絡、RBF網

絡等。

反向傳播

前向（多層）神經網絡

23.簡述專家系統與專家控制的區別。

專家控制引入了專家系統的思想，但與專家系統存在區別：

（1）專家系統能完成專門領域的功能，輔助用戶決策；專家控制能進行獨立的、實時的自

動決策。專家控制比專家系統對可靠性和抗干擾性有著更高的要求。

（2）專家系統處于離線工作方式，而專家控制要求在線獲取反饋信息，即要求在線工作方

式。

24.試比較特征函數和隸屬函數。

特征函數用來表示某個元素是否屬于普通集合，而隸屬函數則用來表示某個元素屬于

模糊集合的程度，特征函數的取值{0,1},而隸屬函數的取值[0,1],特征函數可以看作特

殊的隸屬函數

25.請畫出直接型專家控制器的結構圖并說明其設計思想。

圖略直接型專家控制器用于取代常規控制器，直接控制生產過程。具有模擬操作工人智

能的功能。這種類型的控制器任務和功能相對簡單，但需要在線、實時控制。

26.畫出間接型專家控制器的結構圖并說明其設計思想。

圖略設計思想：間接型專家控制器用于和常規控制器相結合，組成對生產過程或被控

對象進行間接控制的智能控制系統。具有模擬（或延伸，擴展）控制工程師智能的功能。

該控制器能夠實現優化適應、協調、組織等高層決策的智能控制。

27.簡述專家系統的基本構成。

知識庫和推理機，具體略,

28.簡述直接型專家控制器的主要設計內容。

直接型專家控制器的主要設計內容：①建立知識庫；②控制知識的獲取；③選擇合適的

推理方法。

29.根據高層決策功能的性質，簡述間接型專家控制器的分類。

按照高層決策功能的性質，間接型專家控制器可分為以下幾種類型：

①優化型專家控制器；②?應型專家控制器；③協調型專家控制器；④組織型專家控制器。

31.簡述間接型專家控制器的概念及其分類。

間接型專家控制器用于和常規控制器相結合，組成對生產過程或被控對象進行間接控

制的智能控制系統。具有模擬（或延伸，擴展）控制工程師智能的功能。該控制器能夠實

現優化適應、協調、組織等高層決策的智能控制（1分）。按照高層決策功能的性質，間接型

專家控制器可分為以下幾種類型：①優化型專家控制器（1分）；②適應型專家控制器（1分）；

③協調型專家控制器（1分）；④組織型專家控制器（1分）。

32.簡述基本遺傳算法的構成要素。

（1）染色體編碼方法，基本遺傳算法使用固定長度的二進制來表示群體中的個體，其等

位基因是由二值符號集｛0,1｝所組成的，其中個體的基因值可用均勻分布的隨機值來生成。

（2）個體適應度評價，基本遺傳算法與個體適應度成正比的概率來決定當前群體中每個個

體遺傳到下一代群體的概率多少。為正確計算這個概率必須先確定出由目標函數值J（x）到

個體適應度函數F（x）的轉換規則：

（3）遺傳算子，即選擇運算、交叉運算和變異運算的基本遺傳算子；

（4）基本遺傳算法的運行參數，即M、G、/）,和/一等參數。

33.簡述遺傳算法的應用領域。

遺傳算法的應用領域：（1）函數優化；（2）組合優化；（3）生產調度問題；（4）自動

控制；（5）機器人；（6）圖像處理；（7）人工生命（8）遺傳編程（9）機器學習。

34.簡述基本遺傳算法的特點。

見書P201頁

35.簡述基本遺傳算法的應用步驟。

（1）確定決策變量及各種約束條件，即確定出個體的表現型X和問題的解空

間；

（2）建立優化模型，