2025年大学智能控制技术（智能控制技术）试题及答案

2025年大学智能控制技术（智能控制技术）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.智能控制的核心是（）A.智能决策B.智能算法C.智能系统D.智能信息处理2.以下不属于智能控制特点的是（）A.学习能力B.自适应能力C.实时性D.精确性3.模糊控制的基础是（）A.模糊数学B.概率论C.数理统计D.控制理论4.神经网络中，神经元之间的连接强度由（）表示。A.阈值B.权重C.偏置D.激活函数5.遗传算法的基本操作不包括（）A.编码B.交叉C.变异D.迭代6.专家系统的核心部分是（）A.知识库B.推理机C.解释器D.人机接口7.智能控制中，用于处理不确定性的方法是（）A.模糊逻辑B.神经网络C.两者都是D.两者都不是8.以下哪种算法常用于优化问题（）A.粒子群算法B.卡尔曼滤波C.最小二乘法D.梯度下降法9.智能控制的发展趋势不包括（）A.智能化程度提高B.应用领域缩小C.与其他技术融合D.更加注重用户体验10.智能控制系统中，传感器的作用是（）A.采集信息B.处理信息C.执行控制D.反馈信息第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请在横线上填写正确答案。1.智能控制是自动控制与______、运筹学和人工智能的交叉。2.模糊控制规则通常用______表示。3.神经网络的学习过程就是调整______的过程。4.遗传算法中，适应度函数用于衡量______。5.专家系统的推理方式主要有正向推理、反向推理和______。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。1.简述智能控制的主要研究内容。2.说明模糊控制的基本原理。3.简述神经网络的结构和工作原理。4.解释遗传算法中编码、交叉和变异的概念。四、分析题（共20分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。材料：在一个智能控制系统中，采用了模糊控制算法来控制温度。系统设定温度为25℃，当前温度为22℃。模糊控制器根据温度偏差和偏差变化率来调整加热功率。已知温度偏差的模糊集为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，偏差变化率的模糊集也相同。模糊控制规则如下：若温度偏差为负大且偏差变化率为负大，则加热功率为正大；若温度偏差为负中且偏差变化率为负中，则加热功率为正中；以此类推。1.当温度偏差为负小且偏差变化率为正小，根据给定规则，加热功率应如何调整？（5分）2.分析模糊控制在该温度控制系统中的优势。（5分）3.若系统中温度偏差突然增大，从模糊控制的角度分析加热功率会如何变化。（5分）4.举例说明该模糊控制系统可能存在的不足。（5分）五、设计题（共20分）答题要求：根据以下要求设计一个简单的智能控制系统。设计一个基于神经网络的智能故障诊断系统，用于诊断某设备的故障。该设备有三个主要运行参数A、B、C，正常运行时这三个参数的范围分别是[10,20]、[25,35]、[40,50]。当设备出现故障时，参数会超出正常范围。1.简述该神经网络故障诊断系统的结构设计思路。（5分）2.说明如何对输入的参数进行预处理。（5分）3.设计神经网络的训练过程，包括训练数据的获取和训练算法的选择。（5分）4.描述该故障诊断系统的输出及如何根据输出判断设备故障类型。（5分）答案：1.A2.D3.A4.B5.D6.B7.C8.A9.B10.A1.人工智能2.模糊条件语句3.权重4.个体的优劣5.混合推理1.主要研究内容包括智能控制的理论基础、智能控制系统的结构与设计方法、智能控制算法（如模糊控制、神经网络、遗传算法等）以及智能控制在各类实际系统中的应用。2.基本原理是将输入的精确量通过模糊化处理转化为模糊量，依据模糊控制规则进行推理得到模糊控制量，再经清晰化处理得到精确的控制量用于控制被控对象。3.结构包括输入层、隐藏层和输出层。工作原理是神经元接收输入信号，通过权重加权后与阈值比较，经激活函数处理后得到输出信号传递给下一层神经元。4.编码是将问题的解空间映射到遗传空间的过程；交叉是将优良个体的基因组合产生新个体；变异是对个体基因进行小概率的随机变化以维持种群多样性。1.加热功率应为正小。2.优势：能处理温度控制中的不确定性，控制规则灵活，对温度变化响应快，无需精确数学模型。3.加热功率会迅速增大。4.不足：控制规则依赖经验，难以适应复杂多变的工况，可能出现控制精度不够等问题。1.采用三层神经网络，输入层为三个运行参数，隐藏层根据经验设置一定数量神经元，输出层为故障类型。2.对参数进行归一化处