西南大学17秋1085智能控制作业答案

1、下列不属于知识库所包含的是（）1基于专家经验的判断性规则。2用于推理、问题求解的控制性规则。3用于说明问题的状态、事实和概念以及当前的条件和常识等的数据。4所涉及的领域广泛、普遍的常识和数据。2、下列不属于专家控制的特点的是（）1鲁棒性通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。2离线性专家控制能够在离线状态下工作。3灵活性根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律。4适应性能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化。3、下列不属于遗传算法基本操作的是（）1复制2交叉3变异4全局收索4、下列不属于遗传算法基本操作的是（）1复制2交叉3变异4全局收索5、下列有关神经网络的说法不正确的是（）1与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应控制两种。2神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间接自校正控制。3神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成，分别是自适应评判网络和控制选择网络。4以上说法都不正确。6、在神经网络控制在理论和实践上，下列不属于研究的重点的是（）1神经网络的稳定性与收敛性问题。2神经网络学习算法的实时性。3神经网络控制器和辨识器的模型和结构。4神经网络处理的对象。7、下列不属于BP网络的优点的是（）1BP网络输入输出之间的关联信息分布地存储在网络的连接权中，个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响，因而BP网络具有较好的容错性。2待寻优的参数多，收敛速度快。3只要有足够多的隐层和隐层节点，BP网络可以逼近任意的非线性映射关系。4BP网络的学习算法属于全局逼近算法，具有较强的泛化能力。8、下列有关S型激活函数的表达式正确的是（）1234以上都不正确。9、下列不是决定神经网络性能的要素是（）1神经元（信息处理单元）的特性。2神经元之间相互连接的形式拓扑结构。3为适应环境而改善性能的学习规则。4初始权值参数。10、下列不属于神经网络特征的是（）1能逼近任意非线性函数。2信息的并行分布式处理与存储。3可以多输入、多输出。4具有全局收索特性。11、下列不属于专家控制的特点的是（）1灵活性根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律。2适应性能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化。3鲁棒性通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。4离线性专家控制能够在离线状态下工作。12、下列不属于专家控制的关键技术的是（）1知识的表达方法2从传感器中识别和获取定量的控制信号3将定性知识转化为定量的控制信号4控制知识和控制规则的获取5推理机的方式13、下列有关专家控制和专家系统说法不正确的是（）1专家控制引入了专家系统的思想，但与专家系统存在区别2专家系统能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进行独立的、实时的自动决策。专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。3专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。4由于专家控制引入了专家系统的思想，因此专家控制和专家系统没有区别。14、下列有关推理机说法不正确的是（）1推理机是用于对知识库中的知识进行推理来得到结论的“思维”机构。2推理机包括三种推理方式，即正向推理、反向推理和双向推理。3推理机和知识库构成了专家系统。4推理机是指专家系统中无需任何知识就能完成推理功能的组成部分。15、下列不属于知识库所包含的是（）1基于专家经验的判断性规则。2用于推理、问题求解的控制性规则。3用于说明问题的状态、事实和概念以及当前的条件和常识等的数据。4所涉及的领域广泛、普遍的常识和数据16、下列有关专家系统的定义正确的是（）1专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。2专家系统是指由多个专家组成的控制系统，具有解决专门问题的能力。3专家系统就是一种专门的计算机程序，具有解决专门问题的能力。4专家系统是具有推理能力的计算机程序，具有解决专门问题的能力。17、下列不属于智能控制的特点的是（）1学习功能2适应功能3自组织功能和优化能力4完全具有人的智能18、下列哪位人物提出模糊集合理论，奠定了模糊控制的基础（）1E美国加州大学自动控制系的LAZEDEH2F伦敦大学的MAMDANI博士3美国的JHHOLLAND教授4著名的HOPFIELD教授19、下列有关智能控制的组成正确的是（）1A智能控制由人工智能，自动控制，运筹学组成。2B智能控制由人工智能和自动控制组成3C智能控制由自动控制和运筹学组成4D智能控制由运筹学和人工智能组成20、下列有关智能控制的概念说法准确的是（）1所谓智能控制，即设计一个控制器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包括被控对象或被控过程）信息的变化作出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。2所谓智能控制，就是将控制系统进行智能化，使之完全具有人的智能。3所谓智能控制，就是控制过程中，就是人参与控制，从而具有人的智能。4所谓智能控制，就是所设计的控制系统具有很高的智能。判断题21、遗传算法有4种基本遗传算子。1A2B22、1979年现在为模糊控制发展的第三阶段，即高性能模糊控制阶段。1A2B23、神经网络与其他算法相结合，是神经网络控制的研究领域之一。1A2B24、20世纪70年代初，HOLLAND教授提出“遗传算法”一词，并发表了遗传算法应用方面的第一篇论文。1A2B25、神经网络有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力。1A2B26、按照专家系统知识库的结构，有关知识可以分类组织，形成数据库和规则库，从而构成专家控制系统的知识源。1A2B27、专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。1A2B28、BP网络（BACKPROPAGATION），是一种单向传播的多层前向网络。1A2B29、在神经网络的学习算法中，再励学习是介于有导师学习和无导师学习两者之间的一种学习方式。1A2B30、人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。1A2B31、1974年1979年为模糊控制发展的第二阶段，在该阶段产生了简单的模糊控制器。1A2B32、专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。1A2B33、代数积算子的表达式是，它是一种模糊并运算算子。1A2B34、一个模糊控制系统的性能只取决于模糊决策的方法。1A2B35、神经网络控制是将神经网络和控制理论相结合而发展起来的智能控制方法。1A2B36、根据三元论，智能控制由人工智能，自动控制，运筹学组成，其中自动控制描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。1A2B37、在人机结合作为控制器的控制系统中，机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务。1A2B38、1965年1974年为模糊控制发展的第一阶段，即模糊数学发展和形成阶段。1A2B39、建立专家系统的首要步骤是设计知识库。1A2B40、是模糊交运算算子中的有界积算子。BR1A2B41、一个模糊控制系统的性能仅仅取决于所采用的模糊规则。1A2B42、神经网络有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力。1A2B43、RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似，二者的主要区别在于各使用不同的作用函数。1A2B44、代数积算子的表达式是，它是一种模糊并运算算子。1A2B45、是模糊交运算算子中的代数积算子。1A2B46、人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。1A2B47、在人机结合作为控制器的控制系统中，机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务。1A2B48、专家控制分为直接型专家控制器和间接型专家控制器。1A2B49、在专家控制的两种类型中，直接型专家控制可以在线或离线运行。1A2B50、遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，具有并行计算的特点。1A2B51、遗传算法使用概率搜索技术，在解空间进行高效启发式搜索，但同时也是完全随机式搜索。1A2B52、遗传算法不是直接以目标函数作为搜索信息。1A2B53、遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信息。1A2B54、遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身。1A2B55、模糊控制器由模糊化接口、知识库和推理与解模糊接口组成。1A2B56、模糊控制中，语言变量值用NM表示负大。1A2B57、一个模糊控制系统的性能仅仅取决于模糊控制的结构。1A2B58、一个模糊控制系统的性能只取决于模糊决策的方法。1A2B59、一个模糊控制系统的性能仅仅取决于所采用的模糊规则。1A2B60、隶属度表示元素X属于模糊集合A的程度，取值范围为0到1的开区间，及0,1。1A2B61、BP网络（BACKPROPAGATION），是一种单向传播的多层前向网络。1A2B62、在神经网络的学习算法中，再励学习是介于有导师学习和无导师学习两者之间的一种学习方式。1A2B63、人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。1A2B64、1974年1979年为模糊控制发展的第二阶段，在该阶段产生了简单的模糊控制器。1A2B65、专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。1A2B66、代数积算子的表达式是，它是一种模糊并运算算子。1A2B67、一个模糊控制系统的性能只取决于模糊决策的方法。1A2B68、神经网络控制是将神经网络和控制理论相结合而发展起来的智能控制方法。1A2B69、根据三元论，智能控制由人工智能，自动控制，运筹学组成，其中自动控制描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。1A2B70、在人机结合作为控制器的控制系统中，机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务。1A2B71、1965年1974年为模糊控制发展的第一阶段，即模糊数学发展和形成阶段。1A2B72、建立专家系统的首要步骤是设计知识库。1A2B73、是模糊交运算算子中的有界积算子。1A2B74、一个模糊控制系统的性能仅仅取决于所采用的模糊规则。1A2B75、神经网络有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力。1A2B76、RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似，二者的主要区别在于各使用不同的作用函数。1A2B77、神经网络与其他算法相结合，是神经网络控制的研究领域之一。1A2B78、在专家控制的两种类型中，直接型专家控制可以在线或离线运行。1A2B79、1979年现在为模糊控制发展的第三阶段，即高性能模糊控制阶段。1A2B80、运筹学是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。1A2B81、遗传算法有4种基本遗传算子。1A2B82、BP神经网络中隐层使用的SIGMOID是函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络。1A2B83、模糊控制中，语言变量值用NM表示负大。1A2B84、人工智能是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。1A2B85、一个模糊控制系统的性能仅仅取决于模糊控制的结构。1A2B86、按照专家系统知识库的结构，有关知识可以分类组织，形成数据库和规则库，从而构成专家控制系统的知识源。1A2B87、20世纪70年代初，HOLLAND教授提出“遗传算法”一词，并发表了遗传算法应用方面的第一篇论文。1A2B88、RBF神经网络是一种局部逼近的神经网络。1A2B89、RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程没有任何区别。1A2B90、在常规的控制系统中，常遇到求解约束优化问题，神经网络不能为这类问题的解决提供有效的途径。1A2B91、遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，具有并行计算的特点。1A2B92、遗传算法使用概率搜索技术，在解空间进行高效启发式搜索，但同时也是完全随机式搜索。1A2B93、遗传算法不是直接以目标函数作为搜索信息。1A2B94、遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信息。1A2B95、遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参