西南大学17秋[1085]《智能控制》作业答案

1、1、下列不属于学问库所包含的是（      ）1. 基于专家阅历的推断性规章。 2. 用于推理、问题求解的把握性规章。 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、下列不属于专家把握的特点的是（        ）1. 鲁棒性：通过利用专家规章，系统可以在非线性、大偏差下牢靠地工作。 2. 离线性：专家把握能够在离线状态下工作。   3. 机敏性：依据系统的工作状

2、态及误差状况，可机敏地选取相应的把握律。 4. 适应性：能依据专家学问和阅历，调整把握器的参数，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

3、统自适应把握相同，神经网络自适应把握也分为神经网络自校正把握和神经网络模型参考自适应把握两种。 2. 神经网络自校正把握分为直接自校正把握和间接自校正把握。 3. 神经网络自适应评判把握通常由两个网络组成，分别是自适应评判网络和把握选择网络。 4. 以上说法都不正确。   6、在神经网络把握在理论和实践上，下列不属于争辩的重点的是（  ）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. 神经网络把握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（  ）1. BP网

4、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网络可以靠近任意的非线性映射关系。 4. BP网络的学习算法属于全局靠近算法，具有较强的泛化力量。 8、下列有关s型激活函数的表达式正确的是（      ）1.    2.3. <="" label="">4. 以上都不正确。 9、下列不是打算神经

5、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章。 4. 初始权值参数。   10、下列不属于神经网络特征的是（     ）1. 能靠近任意非线性函数。 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、下列不属于专家把握的特点的是（     &

6、#160;  ）1. 机敏性：依据系统的工作状态及误差状况，可机敏地选取相应的把握律。 2. 适应性：能依据专家学问和阅历，调整把握器的参数，适应对象特性及环境的变化。 3. 鲁棒性：通过利用专家规章，系统可以在非线性、大偏差下牢靠地工作。 4. 离线性：专家把握能够在离线状态下工作。   12、下列不属于专家把握的关键技术的是（     ）1. 学问的表达方法 2. 从传感器中识别和猎取定量的把握信号 3. 将定性学问转化为定量的把握信号 4. 把握学问和把握规章的猎取 5. 推理机的方式   13、下

7、列有关专家把握和专家系统说法不正确的是（      ）1. 专家把握引入了专家系统的思想，但与专家系统存在区分 2. 专家系统能完成特地领域的功能，帮助用户决策；专家把握能进行独立的、实时的自动决策。专家把握比专家系统对牢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，而专家把握要求在线猎取反馈信息，即要求在线工作方式。 4. 由于专家把握引入了专家系统的思想，因此专家把握和专家系统没有区分。   14、下列有关推理机说法不正确的是（      ）1. 推理机

8、是用于对学问库中的学问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. 推理机和学问库构成了专家系统。 4. 推理机是指专家系统中无需任何学问就能完成推理功能的组成部分。   15、下列不属于学问库所包含的是（      ）1. 基于专家阅历的推断性规章。 2. 用于推理、问题求解的把握性规章。 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（&#

9、160;     ）1. 专家系统是一类包含学问和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的学问和阅历，具有解决特地问题的力量。   2. 专家系统是指由多个专家组成的把握系统，具有解决特地问题的力量。 3. 专家系统就是一种特地的计算机程序，具有解决特地问题的力量。 4. 专家系统是具有推理力量的计算机程序，具有解决特地问题的力量。 17、下列不属于智能把握的特点的是（       ）1. 学习功能 2. 适应功能 3. 自组织功能和优化力量 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论，奠定了模糊把握的基础（       ）1. E. 美国加州高校自动把握系的L.A.Zedeh   2. F. 伦敦高校的Mamdani博士 3. 美国的J.H.Holland教授 4. 有名的Hopfield教授 19、下列有关智能把握的组成正确的是（      ）1. A. 智能把握由人工智能，自动把握，运筹学组成。   2. B. 智能把握由人工智能和自动把握组成 3. C. 智能把

11、握由自动把握和运筹学组成 4. D. 智能把握由运筹学和人工智能组成 20、下列有关智能把握的概念说法精确的是（  ）1. 所谓智能把握，即设计一个把握器（或系统），使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能依据环境（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. 所谓智能把握，就是将把握系统进行智能化，使之完全具有人的智能。 3. 所谓智能把握，就是把握过程中，就是人参与把握，从而具有人的智能。 4. 所谓智能把握，就是所设计的把握系统具有很高的智能。 推断题 21、遗传算法有4种基本遗传算子。1. A.2. B.

12、5;  22、1979年现在为模糊把握进展的第三阶段，即高性能模糊把握阶段。1. A.  2. B.×23、神经网络与其他算法相结合，是神经网络把握的争辩领域之一。1. A.  2. B.×24、20世纪70年月初，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。1. A.2. B.×  25、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力量。1. A.  2. B.×26、依据专家系统学问库的结构，有关学问可以分类组

13、织，形成数据库和规章库，从而构成专家把握系统的学问源。1. A.  2. B.×27、专家系统处于离线工作方式，而专家把握要求在线猎取反馈信息，即要求在线工作方式。1. A.  2. B.×28、BP网络（Back Propagation），是一种单向传播的多层前向网络。1. A.  2. B.×29、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。1. A.  2. B.×30、人作为把握器的把握系统具有自学习、自适应和自组织的功能。1.

14、 A.  2. B.×31、1974年-1979年为模糊把握进展的其次阶段，在该阶段产生了简洁的模糊把握器。1. A.  2. B.×32、专家系统处于离线工作方式，而专家把握要求在线猎取反馈信息，即要求在线工作方式。1. A.  2. B.×33、代数积算子的表达式是，它是一种模糊并运算算子。1. A.2. B.×  34、一个模糊把握系统的性能只取决于模糊决策的方法。1. A.2. B.×  35、神经网络把握是将神经网络和把握理论相结合而进

15、展起来的智能把握方法。1. A.  2. B.×36、依据三元论，智能把握由人工智能，自动把握，运筹学组成，其中自动把握描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。1. A.  2. B.×37、在人机结合作为把握器的把握系统中，机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规把握任务，人则完成任务安排、决策、监控等任务。1. A.  2. B.×38、1965年-1974年为模糊把握进展的第一阶段，即模糊数学进展和形成阶段。1. A.  2. B.×39、建立专家系统的首要步骤是设计学问

16、库。1. A.  2. B.×40、是模糊交运算算子中的有界积算子。<br1. A.2. B.×  41、一个模糊把握系统的性能仅仅取决于所接受的模糊规章。1. A.2. B.×  42、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力量。1. A.  2. B.×43、RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似，二者的主要区分在于各使用不同的作用函数。1. A.  2. B.×44、代数积算子的表达式是，它是一种模糊并运算

17、算子。1. A.2. B.×  45、是模糊交运算算子中的代数积算子。1. A.  2. B.×46、人作为把握器的把握系统具有自学习、自适应和自组织的功能。1. A.  2. B.×47、在人机结合作为把握器的把握系统中，机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规把握任务，人则完成任务安排、决策、监控等任务。1. A.  2. B.×48、专家把握分为直接型专家把握器和间接型专家把握器。1. A.  2. B.×49、在专家把握的两种类型中，直接

18、型专家把握可以在线或离线运行。1. A.2. B.×  50、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。1. A.  2. B.×51、遗传算法使用概率搜寻技术，在解空间进行高效启发式搜寻，但同时也是完全随机式搜寻。1. A.2. B.×  52、遗传算法不是直接以目标函数作为搜寻信息。1. A.2. B.×  53、遗传算法同时使用多个搜寻点的搜寻信息。1. A.  2. B.×54、遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身

19、。1. A.  2. B.×55、模糊把握器由模糊化接口、学问库和推理与解模糊接口组成。1. A.  2. B.×56、模糊把握中，语言变量值用NM表示负大。1. A.2. B.×  57、一个模糊把握系统的性能仅仅取决于模糊把握的结构。1. A.2. B.×  58、一个模糊把握系统的性能只取决于模糊决策的方法。1. A.2. B.×  59、一个模糊把握系统的性能仅仅取决于所接受的模糊规章。1. A.2. B.× 

20、0;60、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  。1. A.2. B.×  61、BP网络（Back Propagation），是一种单向传播的多层前向网络。1. A.  2. B.×62、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。1. A.  2. B.×63、人作为把握器的把握系统具有自学习、自适应和自组织的功能。1. A.  2. B.×64、1974年-1979年为模糊把握进展的

21、其次阶段，在该阶段产生了简洁的模糊把握器。1. A.  2. B.×65、专家系统处于离线工作方式，而专家把握要求在线猎取反馈信息，即要求在线工作方式。1. A.  2. B.×66、代数积算子的表达式是，它是一种模糊并运算算子。1. A.2. B.×  67、一个模糊把握系统的性能只取决于模糊决策的方法。1. A.2. B.×  68、神经网络把握是将神经网络和把握理论相结合而进展起来的智能把握方法。1. A.  2. B.×69、依据三元论，

22、智能把握由人工智能，自动把握，运筹学组成，其中自动把握描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。1. A.  2. B.×70、在人机结合作为把握器的把握系统中，机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规把握任务，人则完成任务安排、决策、监控等任务。1. A.  2. B.×71、1965年-1974年为模糊把握进展的第一阶段，即模糊数学进展和形成阶段。1. A.  2. B.×72、建立专家系统的首要步骤是设计学问库。1. A.  2. B.×73、是模糊交运算算子中的有界积算子

23、。1. A.2. B.×  74、一个模糊把握系统的性能仅仅取决于所接受的模糊规章。1. A.2. B.×  75、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力量。1. A.  2. B.×76、RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似，二者的主要区分在于各使用不同的作用函数。1. A.  2. B.×77、神经网络与其他算法相结合，是神经网络把握的争辩领域之一。1. A.  2. B.×78、在专家把握的两种类型中，直接型

24、专家把握可以在线或离线运行。1. A.2. B.×  79、1979年现在为模糊把握进展的第三阶段，即高性能模糊把握阶段。1. A.  2. B.×80、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。1. A.  2. B.×81、遗传算法有4种基本遗传算子。1. A.2. B.×  82、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，因而是一种全局靠近的神经网络。1. A. 

25、0;2. B.×83、模糊把握中，语言变量值用NM表示负大。1. A.2. B.×  84、人工智能是一个用来模拟人思维的学问处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。1. A.  2. B.×85、一个模糊把握系统的性能仅仅取决于模糊把握的结构。1. A.2. B.×  86、依据专家系统学问库的结构，有关学问可以分类组织，形成数据库和规章库，从而构成专家把握系统的学问源。1. A.  2. B.×87、20世纪70年月初，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。1. A.2. B.×  88、RBF神经网络是一种局部靠近的神经网络。1