智能控制理论及应用v1

河 北 联 合 大 学 研究生研究生 2013 2014 学年学年 第第 2 学期考试试题学期考试试题 A 卷卷 共共4页页 课程名称 课程名称 智能控制理论及应用智能控制理论及应用 考试形式 考试形式 开卷开卷 姓名 学号 年级 专业 题号一二三四五六七八九十合计 分值 一 单选题 每小题 3 分 共 30 分 题号12345678910 答案 1 萨里迪斯提出了智能控制的 结构定义 A 二元 B 三元 C 四元 D 五元 2 遗传算法的提出者是 A 扎德 B 萨里迪斯 C 霍兰 D 费根鲍姆 3 智能控制必须具有模拟人类 的能力 A 自组织和自适应 B 数学计算和自组织 C 学习和自组织 D 学习和自适应 4 下列各集合不属于模糊集的是 A 有点冷 B 矮个子 C 小于 10 的整数 D 大约 50 千克 5 隶属度函数曲线的分布必须满足 的原则 A 清晰性和完备性 B 完备性和相容性 C 相容性和清晰性 D 清晰性和无矛盾性 6 利用误差反向传播算法进行有监督学习且具有隐层的神经网络类型是 A BP 神经网络 B Hopfield 神经网络 C 自组织神经网络 D 小脑神经网络 7 神经网络 PID 控制中 神经网络输出层神经元的个数通常为 A 2 个 B 3 个 C 4 个 D 任意多个 8 如果把专家系统和计算机系统进行类比 则专家系统的数据库类似于计算机的 A CPU B 内存 C 硬盘 D 键盘 9 宽度优先搜索的 OPEN 表的数据结构是一个 A 栈 B 堆 C 链表 D 队列 10 遗传算法的三种基本操作中 不产生新个体的操作是 A 复制 B 交叉 C 变异 D 以上都可以 二 判断题 每小题 2 分 共 20 分 题号题号12345678910 答案答案 1 与普通集合相比 模糊集合的运算不满足交换律和矛盾律 2 模糊控制直接依据人类专家的控制经验进行设计 其设计不依赖于被控对象的模型 3 参数自校正模糊控制是通过动态地调整量化因子 和比例因子实现的 e K ec K u K 4 自组织神经网络的权值调整过程是一种无监督的学习过程 5 神经网络在控制系统中一般无法直接充当控制器 6 知识表示的产生式规则表示法是一种逻辑论证方法 7 间接专家控制系统一般不直接参与系统的控制 而是起到协调各种算法的作用 8 降低遗传算法的交叉率 会使染色体适应值高的结构很快被破坏 9 遗传神经网络不仅可以优化神经网络的权值 而且还可以优化神经网络的结构 10 在无法获得被优化的函数的导数信息的条件下 遗传算法仍然可以实现函数的优化 三 填空题 每空 1 分 共 20 分 1 3 级分级递阶智能控制系统通常包括 和 三级 2 语言变量的四要素分别为 和 3 模糊推理方法可分为 推理方法和 推理方法 4 自校正模糊控制可分为 和 两种 5 前向神经网络的训练问题本质上是一种 问题 利用遗传算法对神经网络进行 训练可以同时训练网络的 和 6 利用遗传算法解决约束最优化问题 惩罚函数的构造可以采用 和 三种形式 7 根据问题求解的推理过程中的推理方向 知识推理方法可分为 和 三类 四 简答题 每题 5 分 共 10 分 1 简述为什么要采用智能控制 2 列举 5 种神经网络控制的形式 五 计算题 共 20 分 已知模糊集合 0 50 30 1 A abc 0 20 80 4 B abc 0 30 90 6 C def 1 求 8 分 AB AB A AB 2 求