2025年高职港口机械与智能控制（智能控制技术应用）试题及答案

2025年高职港口机械与智能控制（智能控制技术应用）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40分）本卷共20小题，每小题2分，共40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.智能控制区别于传统控制的最主要特点是（）A.能实现最优控制B.采用计算机实现C.系统具有智能性D.适用于非线性系统2.以下不属于智能控制研究对象的是（）A.不确定性系统B.高度非线性系统C.高精度系统D.复杂的大系统3.模糊控制的核心是（）A.模糊化B.知识库C.模糊推理D.清晰化4.神经网络的基本处理单元是（）A.神经元B.突触C.神经纤维D.细胞核5.遗传算法中，用于控制算法搜索方向的是（）A.选择算子B.交叉算子C.变异算子D.适应度函数6.智能控制系统通常不具备以下哪种功能（）A.学习功能B.自适应功能C.自组织功能D.精确计算功能7.以下哪种属于智能控制的应用领域（）A.工业自动化B.数学计算C.机械制造D.以上都是8.在模糊控制中，隶属度函数的作用是（）A.确定模糊量的大小B.将精确量转换为模糊量C.进行模糊推理D.以上都不对9.神经网络的学习过程是（）A.调整神经元的连接权值B.增加神经元数量C.改变神经元结构D.以上都不是10.遗传算法中，适应度函数的值越大说明个体（）A.越优B.越差C.与其他个体无差异D.以上都不对11.智能控制中的专家系统主要由（）组成。A.知识库、推理机、解释器B.数据库、算法库、界面C.传感器、控制器、执行器D.以上都不是12.模糊控制器的输入输出语言变量一般取（）个语言值。A.3-5B.5-7C.7-9D.9-1113.神经网络的学习方式不包括（）A.有监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习14.遗传算法中，交叉操作的目的是（）A.产生新的个体B.保持种群多样性C.优化个体适应度D.以上都是15.智能控制的发展趋势不包括（）A.智能化程度不断提高B.与其他技术融合加深C.应用领域不断缩小D.系统更加复杂16.以下关于模糊集合的说法错误的是（）A.模糊集合由隶属度函数定义B.模糊集合的元素具有明确的边界C.模糊集合可用于描述模糊概念D.模糊集合是经典集合的推广17.神经网络在模式识别中的应用主要是（）A.对模式进行分类B.提取模式特征C.生成新模式D.以上都是18.遗传算法中，变异操作的作用是（）A.引入新的基因B.防止算法早熟C.保持种群多样性D.以上都是19.智能控制中的分层递阶控制结构一般分为（）层。A.2B.3C.4D.520.以下哪种智能控制方法在处理复杂系统时不需要精确的数学模型（）A.模糊控制B.神经网络控制C.遗传算法控制D.以上都是第II卷（非选择题共60分）二、填空题（每题2分，共10分）1.智能控制是自动控制与______、______和______等学科的高度集成。2.模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的______、______及______总结成一系列以“IF（条件）THEN（作用）”形式表示的______，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。3.神经网络的学习规则主要有______、______和______等。4.遗传算法的基本操作包括______、______和______。5.专家系统的知识表示方法有______、______、______等。三、简答题（每题6分，共24分）1.简述智能控制的主要特点。2.说明模糊控制中模糊化、模糊推理和清晰化的含义及作用。3.简述神经网络的结构和工作原理。4.遗传算法中选择算子、交叉算子和变异算子的作用分别是什么？四、分析题（每题12分，共24分）1.材料：某港口起重机的起升机构在工作过程中，负载重量经常变化，传统的PID控制难以保证起升速度的稳定性和准确性。现考虑采用智能控制方法。问题：请分析哪种智能控制方法适合该起升机构，并说明理由。2.材料：在一个复杂的工业生产流程中，存在多个相互关联的控制环节，且部分环节的参数具有不确定性。问题：如何运用智能控制技术实现对整个生产流程的有效控制？请提出你的方案并简要说明。五、设计题（12分）设计一个基于模糊控制的港口输送带速度控制系统，要求：说明系统的组成部分，阐述模糊控制器的设计步骤（包括输入输出变量的确定、隶属度函数的设计、模糊规则的制定等）。答案：1.C2.C3.C4.A5.D6.D7.D8.B9.A10.A11.A12.B13.C14.D15.C16.B17.D18.D19.B20.D二、1.人工智能、运筹学、系统论2.控制策略、经验、知识、模糊控制规则3.Hebb学习规则、Delta学习规则、竞争学习规则4.选择、交叉、变异5.一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法三、1.智能控制的主要特点包括：能对复杂系统进行有效控制；不依赖精确的数学模型；具有学习、自适应和自组织能力；能更好地模拟人类智能决策等。2.模糊化是将精确输入量转换为模糊量，以便进行模糊推理。模糊推理根据模糊规则得出模糊控制量。清晰化是将模糊控制量转换为精确输出量用于实际控制。3.神经网络由神经元组成，神经元通过连接传递信号。工作原理是输入信号经加权求和，通过激活函数得到输出，通过学习调整权值。4.选择算子根据适应度选择优良个体。交叉算子交换优良个体基因产生新个体。变异算子引入新基因保持种群多样性。四、1.可采用模糊控制方法。因为负载重量变化导致起升速度不稳定，模糊控制不需要精确数学模型，能根据负载变化的模糊信息调整起升速度控制量，适应负载重量的不确定性，保证起升速度的稳定性和准确性。2.可构建基于神经网络的智能控制系统。利用神经网络对各环节的不确定性参数进行学习和预测，再结合专家系统的知识和经验制定控制策略，通过遗传算法优化控制参数，实现对整个生产流程的有效控制。五、系统组成：传感器检测输送带速度