智能控制复习题(1)人工智能

函数逼近16．能够用于无导师学习的神经网络模型是(A)AHo．在遗传算法中，复制操作可以通过〔B〕的方法来实现A解析函数逼近16．能够用于无导师学习的神经网络模型是(A)AHo．在遗传算法中，复制操作可以通过〔B〕的方法来实现A解析B随第五章遗传算法1．遗传算法的复制操作可以通过随机方法来实现，系统一种包含知识和推理的人工智能的计算机程序系统，这些程序软智能控制复习2．经常作为智能控制典型研究对象的是A智能决策系统B智能故障诊断系统C智能制造系统D智能机器人〔D3．解决自动控制面临问题的一条有效途径就是，把人工智能等技术用入自动控A控制算法B控制器智能化C控制结构D控制系统仿真A生产系统C复杂系统B管理系统D线性系统〔C．A神经网络控制C模糊控制B专家控制D确定性反馈控制〔DA具有自适应能力B具有自组织能力C具有分层递阶组织结构D具有反馈结构A神经网络控制C模糊控制BD)A语义网络B框架表示C剧本表示D产生式规则2．自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为A框架表示B语义网络C剧本表示D产生式规则〔BthenUNEOthenUO15.某液位控制系统的人工操作经学习规则〔A〕thenUNEOthenUO15.某液位控制系统的人工操作经学习规则〔A〕A两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接61/9]T。若输入[x1x2x3]]T=[123]T，试给试求0.60.9〔1〕A与B的复合T1〔2〕B与A的复合T2A直觉B逻辑C知识D预测A雷达故障诊断系统B军事冲突预测系统C聋哑人语言训练系统D机车低恒速运行系统A控制规则集、知识库、推理机和传感器B信息获取与处理、知识库、控制规则集和推理机C信息获取与处理、知识库、推理机和传感器D信息获取与处理、控制规则集、推理机和传感器A直觉B逻辑C预测D知识C样本分类D产生式规则〔C〕〔C〕A正向推理B反向推理C简单推理D双向推理A语义网络B产生式规则C剧本表示D框架表示A专家B数据库C知识库D解释部分A知识表示B知识获取C知识应用D知识推理以下应采用模糊集合描述的是〔B〕A高三男生B年轻C教师以下应采用模糊集合描述的是〔B〕A高三男生B年轻C教师D社会家系统组成部分的是(A)A专家B数据库C知识库D解释部分13B逻辑C预测D知识7．直接式专家控制通常由(C)组成A信息获j],不考虑自反馈，i=1,2,…9;j=1,2,…9(i≠.A知识库B数据库C推理机D解释机构C知识库、规则库和模型库D规则库、数据库和控制器A最大隶属度法B取中位数法C隶属度限幅元素平均法D重心法B控制加热装置的电压的误差e和电压误差变化量deD控制加热装置的电压的误差e和温度误差变化量deA控制系统B低于给定温度C工程师D压力不足4．以下应采用模糊集合描述的是〔B〕A高三男生B年轻C教师D社会5．总结手动控制策略，得出一组由模糊条件语句构成的控制规则，据此可建立〔D〕率△e；以与加热装置中可控硅导通角的变化量u，故该模糊控制器为〔A〕A双输入一单输出B单输出一单输入C双输入一双输出D单输出一双输入7．在论域U中，模糊集合A的支集只包含一个点u，且u=1，则A称A两种形式：〔1〕若A则B两种形式：〔1〕若A则B型；IFATHENB〔2〕若A则B型；（3）分段线性转移函数。3.神经网络有哪些主要的结构特征？因而能胜任处理复杂任务与不确定性问题的要求。〔×〕6．在模糊.2.设有模糊矩阵A0.80.70.50.3，0.20.4，.A截集C核B模糊单点D支集A不能是1或0B根据对象的数学模型确定C反映元素属于某模糊集合的程度D只能取连续值AA交叉点B模糊单点C核D支集A重心法B最大隶属度法C系数加权平均法D中位数法AAA2B4C1／2D1／4A输入变量赋值表B输出变量赋值表C模糊控制器查询表D模糊控制规则表A温度的误差eB温度误差变化量deC控制加热装置的电压UD控制加热装置的电压的误差e和温度误差变化量deA交换律B结合律C分配律D互补律A重心法B扎德法C系数加权平均法D中位数法A控制规则表B控制变量赋值表.08〔3分〕Ku=max16〔3n4.08〔3分〕Ku=max16〔3n4分〕11.某语言变量五接收所有神经元输出的反馈信息。〔√〕4．运算效率高，收敛速度1／412．若对误差、误差变化率论域X、Y中元素的全部组合计〕A计算适配度、交叉、变异、选择B计算适配度、交叉、选择、变.C语言变量赋值表D论域量化表A模型控制B递推的控制C学习的控制〔DD专家知识和经验的控制〔BA学生C老师B大苹果D演员AAA2B4糊控制器应为〔B〕A双输入一单输出B单输入一单输出C双输入一双输出D单输入一双输出A椭圆形B平行四边形C梯形D圆形A控制规则表B控制查询表C语言变量赋值表D基本论域量化表A椭圆形B圆形C三角形D正方形APBBNMCZEDPMA模糊关系是普通关系的一个特例B模糊关系描述元素之间的关联程度C模糊关系中的元素都是整数D模糊关系矩阵一定是方阵或过程。它无需建立系统模型，是解决不确定系统的一种有效途径。〔A〕A或过程。它无需建立系统模型，是解决不确定系统的一种有效途径。〔A〕A速度B天气C特别D表演32．若模糊集合A表示模糊概念领域问题的能力2．语义网络通过概念与相互间语义关系，图解表示“老〞，其隶属度函数为A，则模糊概念“非常老相当于，其中为，.AL.A.ZadehBMamdani28．在模糊控制器的推理输出结果中，取其隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心作为输出值，去执行控制的方法称为〔A〕A重心法B最大隶属度法C系数加权平均法D中位数法29．下列概念中不能用普通集合表示的是〔D〕A控制系统B压力不足C机电工程师D低于给定温度A不能是1或0B是根据对象的数学模型确定的C反映元素属于某模糊集合的程度D只能取连续值A速度B天气C特别D表演32．若模糊集合A表示模糊概念“老〞，其隶属度函数为A，则模糊概念AA2B4A相关规则B纠错规则C竞争规则D模拟退火算法A自适应功能B泛化功能C优化功能D非线性映射功能A学习和存储信息B输入输出C联想D信息整合CBP网络D小脑模型网络A6个B4个C2个D8个上的随机迭代和进化，具有广泛适用性的搜索方法。简答题第一章1模糊集合A上的随机迭代和进化，具有广泛适用性的搜索方法。简答题第一章1模糊集合A的程度。5．模糊关系X与Y直积糊关系。XYx,y|糊概念“略A微老〞相当于，其中为，〔C〕AA2B4C1／2D核中能被碱性染料染色的物质C用编码表示的字符串D各种数值12.A反馈B前馈C串级D混合A无导师B有导师C死记忆D混合A便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现B网络中含有神经元C信息分布在神经元的连接上D可以逼近任意非线性系统ABP神经网络B感知器网络ACMAC神经网络BHopfield网络CPID神经网络D感知器网络11．下面哪个方程最好描述了Hebb学习规则〔A〕A两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接权的强度增强B两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接权的强度减弱C两个神经元，一个兴奋，另一个抑制，它们之间连接权的强度增强D两个神经元，一个兴奋，另一个抑制，它们之间连接权的强度不变A被控对象的正模型B被控X象的逆模型C线性滤波器D控制器A6个B9个C16个D25个特有的特点A采用误差反向传播算法B含有一层或多层的隐层神经元C神经元的数目可达到很多D隐层激活函数采用可微非线性函数A解决异或问题B实现样本分类C进行优化计算D实现函数逼近CBP神经网络D自适应线性神经网络A是前馈神经网络B是单层反馈型非线性神经网络C具有函数逼近问题D是多层反馈型非线性神经网络要特点是什么？〔1〕处理复杂性、不确定性问题的能力；〔2要特点是什么？〔1〕处理复杂性、不确定性问题的能力；〔2〕描80.40.50.40.70.90.30.90.20.60.异3．能够往种群中引入新的遗传信息是以下哪种遗传算法的操作〔获得(A)A被控对象的正模型B被控X象的逆模型C线性滤波器D.A是多层反馈网络B是多层反馈网络C具有联想记忆功能D具有函数逼近功能A前馈控制B反馈控制C开环控制D混合控制A解决异或问题B实现函数逼近C进行优化计算D实现样本分类C．分段线性转移函数D．阈值型转移函数A需要一个神经网络控制器B需要一个神经网络控制器与一个神经网络辨识器C需要两个神经网络控制器与一个神经网络辨识器D需要一个神经网络控制器与两个个神经网络辨识器A输入连接B输出连接C绝缘D输入输出接口A被控对象的正模型B被控X象的逆模型C线性滤波器D控制器A轴突末梢B细胞核C突触D细胞膜A信息并行处理B网络中含有神经元C信息分布在神经元的连接上D可以逼近任意非线性系统A线性系统B非线性系统C多输入多输出系统D多变量系统A需要一个神经网络控制器B需要一个神经网络控制器与一个神经网络辨识器C需要两个神经网络控制器与一个神经网络辨识器D需要一个神经网络控制器与两个个神经网络辨识器输出一单输入C双输入一双输出D输出一单输入C双输入一双输出D单输出一双输入7．在论域U中，优点C直接逆控制的优点，但无直接逆控制的缺点D直接逆控制的缺0.10.30.80.2，0.80.5，试求0.30.2〔10.30.20.20.30.3TAB0.20.30.10.3.C．分段线性转移函数D．阈值型转移函数CPID神经网络D小脑模型神经网络A一个B四个C三个D两个A直接逆控制的优点和缺点B直接逆控制的优点C直接逆控制的优点，但无直接逆控制的缺点D直接逆控制的缺点A计算适配度、交叉、变异、选择B计算适配度、交叉、选择、变异C计算适配度、选择、交叉、变异D计算适配度、选择、交叉、变异3．能够往种群中引入新的遗传信息是以下哪种遗传算法的操作〔D〕A交叉B复制C优选D变异4．哪一种说法是对遗传算法中复制操作的描述〔A〕A个体串按照它们的适配值进行复制B随机改变个体串的适配度函数值C随机改变一些串中的一小部分D为权值随机产生小的初始值C为权随机产生新的初始值A交叉B优选C复制D变异或问题B实现函数逼近C或问题B实现函数逼近C进行优化计算D实现样本分类21．连续型A学习和存储信息B输入输出C联想D信息整合4.采用单层拓扑结有导师学习也称为有监督学习，这种学习模式采用的是纠错规则。在规则表13．在温度模糊控制系统中，二维模糊控制器的输出是〔C.A基因B适应度函数C种群D用编码表示的字符串代〔A〕A交叉B变异C复制D共享A多层前向神经网络BPID神经网络C自适应线性神经网络D遗传算法A选择最好的“染色体B随机选择“染色体C交叉所选择的“染色体D变异“染色体〞的适应度A种群B存在于细胞核中能被碱性染料染色的物质C用编码表示的字符串D各种数值12．在遗传算法中，复制操作可以通过〔B〕的方法来实现A解析BC交叉匹配D变异第一章绪论3．分层递阶智能控制按照自下而上精确程度渐减、智能程度渐增的原则第二章专家系统〔√〕件语句为ifE=NhenU=PBifE=NhenU=PSif需要一个神经网络控制器B件语句为ifE=NhenU=PBifE=NhenU=PSif需要一个神经网络控制器B需要一个神经网络控制器与一个神经网络，使用Mamdani极大极小推理，求A＝“较小〞时，1输出B系统一种包含知识和推理的人工智能的计算机程序系统，这些程序软.第三章模糊控制〔√〕10．在模糊控制中，为把输入的确定量模糊化，需要建立语言变量赋值表。11．模糊控制规则是将人工经验或操作策略总结而成的一组模糊条件语句12．通常，模糊控制器的输入、输出语言变量分别取为控制系统的误差和13．模糊控制器的输入语言变量一般可取控制系统的误差与其变化率。16．Mamdani型模糊控制器，通过模糊推理得到的结果是精确量。〕若炉温等于200℃则保持电压不变。→ifENthenUPEP1.5s1.50所以若炉温等于200℃则保持电压不变。→ifENthenUPEP1.5s1.50所以yfs12．某人工神经元模型为二输入单输3wx2216223yfses1ee3.某人工神经元模型为三得可以求得T2BA0.40.30.60.63.设有模糊矩阵A.第四章神经网络〔√〕第五章遗传算法〔√数据库、人机接口9．以下不属于专家系统知识表示法的是A彩色数据库、人机接口9．以下不属于专家系统知识表示法的是A彩色P控制相比，智能模糊控制所建立的数学模型因具有灵活性和应变性，网络内模控制具有〔C〕A直接逆控制的优点和缺点B直接逆控制的络全连接型反馈动态神经网络，分为离散型和连续型两种，网络达到A.第一章一种包含知识和推理的人工智能的计算机程序系统，这些程序软件具有相当于某个专门领域专家的知识和经验水平，同时具有处理该领域问题的能力通过概念与相互间语义关系，图解表示知识网络。应用专家系统的概念、原理和技术，模拟人类专家的控制知识和经验而建造的控制第三章模糊控制是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列的控制是解决不确定系统的一种有效途径。一种基于知识或基于规则的系统。它的核心就是有IF-THEN规则形成的知识库。论域U上的模糊集A用一个在区间[0，1]上取值的隶属度函数u来表示。学习规则〔A〕A两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接学习规则〔A〕A两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接的“染色体D变异“染色体〞的适应度11．遗传算法将问题的求解型非线性神经网络18．离散Hopfield网络〔C〕...A温低于100℃则升压；若炉温高于100℃则降压；...若炉温A.某元素属于模糊集合A的程度称为隶属度，用隶属度函数x描述。隶属度函数的X与Y直积XYx,y|xX,yY中一个模糊子集R，称为从X到Y的模神经元互连组成的网络，从微观结构和功能上对人脑抽象、简化，是模拟人类智能的一条重要途径，反映人脑功能的若干特征，如并行处理、学习联想、分类等。于表格查询式输入输出多维非线性映射能力。全连接型反馈动态神经网络，分为离散型和连续型两种，网络达到稳定状态时，其能量函数达到最小。模拟生物在自然遗传环境下由于各种偶然因素引起的基因突变，它以很小的概率随机索方法。简答题〔1〕多层递阶的组织结构〔2〕多模态控制〔3〕自学习能力〔5〕自组织能力取与处理、知识库、推理机构和传感器B信息获取与处理、知识库、制取与处理、知识库、推理机构和传感器B信息获取与处理、知识库、制C开环控制D混合控制20．单层感知器网络可以〔D〕A解决异出接口24.在间接神经网络模型参考自适应控制结构中，神经网络络全连接型反馈动态神经网络，分为离散型和连续型两种，网络达到.（1）模糊控制（2）神经网络控制（3）专家控制（4）分层递阶智能控制（1）产生式知识表示（2）框架表示（3）语义网络表示（4）剧本表示2．模糊系统一种基于知识或基于规则的系统。它的核心就是有IF法的一般算法流程图综合计算题第3章模糊控制试求：2．模糊系统一种基于知识或基于规则的系统。它的核心就是有IF法的一般算法流程图综合计算题第3章模糊控制试求：AB、AB、点第5章遗传算法1.最早提出遗传算法概念的学者是〔A〕CJ.学习规则〔A〕A两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接.直接式专家控制系统通常由知识库、控制规则集、推理机构与信息获取与处理四个部设[-umax，umax]为控制量u的变化X围，n为0~umaxX围内的区间个数，称为量化区间数，则比例因子Ku=umax/n1)设计模糊控制器要解决的第一个问题是如何把确定量转换为对应的模糊量；2)根据操作者的控制经验制定模糊控制规则，并执行模糊逻辑推理，以得到一个输出模糊集合，这一步称为模糊控制规则形成和推理；（1）最大隶属度法（2）加权平均法3wx2216223yfses1ee3.某人工神经元模型为三力不足C3wx2216223yfses1ee3.某人工神经元模型为三力不足C机电工程师D低于给定温度30．在模糊控制中，隶属度(制加热装置的电压的误差e和温度误差变化量deD控制加热装置的算法2．BP神经网络所不具备的功能是〔C〕A自适应功能B泛化.（3）重心法（4）取中位数法（3）推理机；（4）反模糊化接口。（2）建立各语言变量的赋值表；（3）建立模糊控制规则表；（4）建立查询表。单输入-单输出模糊控制器的模糊规则有两种形式：〔1〕若A则B型；IFATHENB〔2〕若A则B型否则C型；IFATHENBELSEC双输入-单输出模糊控制器的模糊规则〔3〕若A且B则C型。IFAandBTHENC在遗传算法中，代表染色体的一对二进制串为S=00001010控制方法可以较好地解决非线性系统的控制问题。〔√〕2在遗传算法中，代表染色体的一对二进制串为S=00001010控制方法可以较好地解决非线性系统的控制问题。〔√〕2．智能控控制器13．单层神经网络，有三个输入，三个输出，它们之间的连学习规则〔A〕A两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接.有导师学习也称为有监督学习，这种学习模式采用的是纠错规则。在学习训练过程中号〞。将神经网络的实际输出同期望输出进行比较，当网络的输出与期望输出不符时，根据差错的方向和大小按一定的规则调整权值，以使下一步网络的输出更接近期望结果。（1）对称、非对称阈值型转移函数；（3）分段线性转移函数。无导师学习也称为无监督学习，是一种自组织学习。调整网络权值以响应输入模式的激励，直到网络最后形成某种有序状态。学习过程由信号的正向传播和反向传播两个过程组成。正向传播时，输人样本由输入层进入，经隐层处理后传向输出层。若实际输出与教师信号不符，则转入误差的反向传播阶段。的误差信号，作为修正各单元权值的依据。权值的调整过程即网络的学习过程，直到网络输出精度满足要求为止。将通过隐层向输人层逐层反传，并把误差分摊而得到各层单元的误差〔C〕AA2B4C1／2D1／4第4章神经网络1.BP网络使}12341AB23A20.40.6236.论域将通过隐层向输人层逐层反传，并把误差分摊而得到各层单元的误差〔C〕AA2B4C1／2D1／4第4章神经网络1.BP网络使}12341AB23A20.40.6236.论域X=[0，x用误差反向传播算法B含有一层或多层的隐层神经元C神经元的数目15AB.综合计算题1.设论域U＝x5523412试求：AB、AB、B。Bxx42x12xAB1B434x415取与处理、知识库、推理机构和传感器B信息获取与处理、知识库、D论域量化表17．模糊控制方法是基于A模型控制B递推的控制C.08〔3分〕Ku=max16〔3n4分〕11.某语言变量五ID神经网络取与处理、知识库、推理机构和传感器B信息获取与处理、知识库、D论域量化表17．模糊控制方法是基于A模型控制B递推的控制C.08〔3分〕Ku=max16〔3n4分〕11.某语言变量五ID神经网络C自适应线性神经网络D遗传算法10．轮盘赌技术可ABB.〔1〕A与B的复合T1〔2〕B与A的复合T2TABT2BA〔1〕AB〔2〕A与B的复合TABTAB〔1〕ABAB辨识模型的稳定性。〔×〕9．BP神经网络是一种多层全互连型结在模糊控制中，隶属度是根据对象的数学模型来确定的。〔×〔×〕算系统。〔×〕6．在设计专家系统时，知识工程师的任务是模仿人j)...所以权的个数为8×9=72〔个〕6.一个只有四个双求：AB，AABu1辨识模型的稳定性。〔×〕9．BP神经网络是一种多层全互连型结在模糊控制中，隶属度是根据对象的数学模型来确定的。〔×〔×〕算系统。〔×〕6．在设计专家系统时，知识工程师的任务是模仿人j)...所以权的个数为8×9=72〔个〕6.一个只有四个双求：AB，AABu13TAB上的模糊结合A和B如下：.Auuuu3AABBu2uu31ABA2AAAx1AHopfield网络BBP网络CPID神经网络D小脑模型神值表；（3）建立模糊控制规则表；（AHopfield网络BBP网络CPID神经网络D小脑模型神值表；（3）建立模糊控制规则表；（4）建立查询表。7.试写出合〔D〕表示APBBNMCZEDPM26．以下关于模糊关系的114.设T=炉温，V=电压。某控制系统的人工操作经验为若炉〔a〕精确集合A{xxx.10〔a〕24〔b〕uuuAx0U系统采用系统状态变化量或输入变量的函数作为IF-THEN模糊合运算性质中，模糊集合不满足的运算性质〔D〕A交换律B结合律网络内模控制具有〔C〕A直接逆控制的优点和缺点B直接逆控制的用0代替而不能舍弃。〔√〕4．从模糊控制查询表中得到控制量的Ke=e系统采用系统状态变化量或输入变量的函数作为IF-THEN模糊合运算性质中，模糊集合不满足的运算性质〔D〕A交换律B结合律网络内模控制具有〔C〕A直接逆控制的优点和缺点B直接逆控制的用0代替而不能舍弃。〔√〕4．从模糊控制查询表中得到控制量的Ke=e0u6uU存在3个最大隶属度24UUu03或者u2U42u.UiiU104maxKu=max16〔3n4分〕误差误差G零1正小正中正大MC知识D预测4．适合专家控制系统的是〔D〕A雷达故障诊断系统0.50.64.设有模糊矩阵B，试求〔1〕AB0.5AB0.则集D信息获取与处理、控制规则集、推理机构和传感器8．专家系D论域量化表17．模糊控制方法是基于A模型控制B递推的控制CBC知识D预测4．适合专家控制系统的是〔D〕A雷达故障诊断系统0.50.64.设有模糊矩阵B，试求〔1〕AB0.5AB0.则集D信息获取与处理、控制规则集、推理机构和传感器8．专家系D论域量化表17．模糊控制方法是基于A模型控制B递推的控制CBBAxAB模糊推理输出BA1B4000000.误差：语言变量{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}：语言变量值的集合A设A=“小〞则B=“大〞，使用Mamdani极大极小推理，求A＝“较小〞时，1输出B的模糊集合?1根据ARAB100AR110014.设T=炉温，V=电压。某控制系统的人工操作经验为架表示C剧本表示D架表示C剧本表示D产生式规则2．自然语言问答专家系统使用的知..3．专家系统中的自动推理是基于〔C〕的推理。A直觉B逻辑变量与各个变量所取的语言值后，可分别为各语言变量建立各自的〔构中得到应用，如PID控制、内模控制、直接逆控制等。〔√〕8.选择输出语言变量U为电压变化量。输入、输出语言变量均选3个语言值：正、零、负，分别用模糊子集P、O、N表示。试用以上控制规则给出基本模糊选择输入语言变量E为炉温误差，即E=T-100；ENthenUPEPthenUNEOthenUOOOPNNPUE设系统输入量为液位实测高度与给定值之误差E，输出量为阀门开度的变化量U；描液位控制系统的人工操作经验写成模糊条件语句为ifE=NhenU=PBifE=NhenU=PSifE=PBthenU=NB系统的模糊控制规则表EEUNBPBNSPSOOPSNSPBNB集合)〔×〕3．在模糊集合的向量表示法中，隶属度为0的项必须学习的控制18.以下应采用模