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1、精选优质文档-倾情为你奉上试题一、名词解释1智能 2. 自动控制 3. 专家控制系统 4. 学习控制 5. 免疫算法6信息7. 智能控制系统8. 专家系统9. 学习控制系统10. 人工免疫系统11信息论12. 黑板13. 模糊判决14. 学习系统15. 选择操作二、填空题16. 免疫系统在受到外界病菌的感染后，能够通过自身的免疫机制恢复健康以保持正常工作的一种特性称为免疫系统的 。17智能控制是采用 驱动智能机器实现其目标的过程18知识是人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界 。19与学习系统相似，学习控制系统分为在线学习控制系统和 控制系统两类。20基于模式识别的学习控制系统，可被推广为
2、一个具有在线特征辨识的分层递阶结构，该控制系统由三级组成，即组织级、 和执行控制级。21. 真体的行动受其心理状态驱动，人类心理状态的要素有认知、情感、 三种。22神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即无师学习算法和 。23神经网络自适应控制和常规自适应控制一样，也分为两类，即 和模型参考自适应控制。24实现学习控制系统需要三种能力：性能反馈、 、训练。25，遗传算法是模仿 和自然选择机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法。26. 把智能控制与传统控制有机地组合起来，即可构成 系统。27人们通过体验、学习或联想而知晓的对客观世界规律性的认识是 。28间接进化控制是由 作用于系统模型，再综合
3、系统状态输出与系统模型输出作用于进化学习，然后，系统在应用一般闭环反馈控制原理构成进化控制系统。29. 仿人控制研究的主要目标不是控制对象，而是控制器本身如何对控制专家结构和 的模拟。30连接主义的原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与 。31. 真体程序的核心部分称为 或问题求解器。32在专家系统的主要组成部分中， 能够向用户解释专家系统的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其他候选解的原因。33. 基于模式识别的学习控制系统，可被推广为一个具有在线特征辨识的分层递阶结构，该控制系统由三级组成，即组织级、自校正级和 。34具有模糊信号和或模糊权值的神经网络是 。35在遗传算法中，通
4、过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码，即染色体，形成 。36自主驾驶系统的硬件设备包括主控计算机、执行机构和 。37. 递阶智能机器一般由组织级、 和执行级组成。38遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过 、遗传、变异等操作以及达尔文适者生存的理论，模拟自然进化的过程来寻找所求问题的解答。39. 一个能评价智能控制系统运行的瞬态品质，并能兼顾系统的快速性、稳定性、和精确性指标要求的理想误差时相轨迹称为仿人控制系统的 。40. 基于模式识别的学习控制系统，可被推广为一个具有在线特征辨识的分层递阶结构，该控制系统由三级组成，即组织级、自校正级和 。41混合模糊神经网络是组合 和神经网络权值，
5、应用加、乘等操作获得神经网络的输入。42人工神经网络的结构基本上可分为两类，即 和前馈网络。43. 真体程序的核心部分称为决策生成器或 。44连接主义的原理为神经网络及神经网络间的 与学习算法。45免疫算法的关键在于系统对受侵害部分的屏蔽、保护和 。三、单项选择题46. 模糊控制中，在推理得到的模糊集合中取一个相对最能代表这个集合的单值的过程称为（ ）。A.解模糊 B.模糊化 C.模糊推理 D.模糊集运算47. 迭代学习控制的任务是给出系统当前输入和输出，确定下一个实际输入使得系统的实际输出收敛于（ ）。A.实际输出 B.实际输入 C.期望输出 D.期望值48. 在专家系统结构中，按照系统建造
6、者所给出的控制知识，从议程中选择一项作为系统下一步动作的模块是（ ）。A.调度器 B.知识库 C.推理机 D.解释器49. 智能控制手段与经典控制或现代控制手段集成的控制被称为（ ）。A.反馈控制B.开关控制C.非智能控制D.复合智能控制50. 模糊控制器的核心是（ ）。A.模糊控制系统B.模糊控制规则C.模糊集合D.模糊推理机51. 属于前馈网络的是（ ）。A.反馈网络 B.递归网络 C.动态网络 D.学习矢量量化网络52. 为建立产生式系统的模型，基于规则的专家系统需采用三个模块，即知识库，工作存储器和（ ）。 A.推理机B.释放器C.开发界面D.用户界面53. 具有递阶分层结构，由一些同
7、层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通；神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元间的连接的神经网络是（ ）。A.前馈网络B.递归网络C.Elmman网络D.Hopfield网络 54. 人工神经网络由神经元模型构成，这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。每个神经元具有许多输出，并且能够与其他神经元连接存在许多输出连接方法，每种连接方法对应（ ）。A.一个连接权系数B. 两个连接权系数C. 三个连接权系数D. 四个连接权系数 55.迭代应用先前试验得到的信息，以获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，改善控制质量的学习控制方案是（ ）。 A.重复学习控
8、制B.规则学习控制C.迭代学习控制D.状态学习控制56. 遗传算法中，将问题结构变换为位串形式编码表示的过程称为（ ）。 A.解码B.编码C.遗传D.变换57. 遗传算法中，为了体现染色体的适应能力，引入了对问题中的每一个染色体都能进行度量的函数，称为（ ）。 A.敏感度函数B.变换函数C.染色体函数D.适应度函数58. 不属于遗传算法的遗传操作的是（ ）。 A.突变B.选择C.交叉D.变异59. 用户对受控对象的控制、监控和管理必须借助互联网及其相关浏览器、服务器。Web的控制并非以Web作为控制机理，而是以Web为（ ）。 A.控制媒介B.控制对象C.控制方案D.控制输入60. 基于模式识
9、别的学习控制中，学习过程可分为启动学习和（ ）。 A.切换学习 B.运行学习 C.自动学习 D.监督学习61. 不属于拟人控制的是（ ）。A.递阶控制 B.专家控制 C.学习控制 D.神经控制62.模糊控制系统的核心是（ ）。A.模糊化接口 B.模糊控制规则 C.知识库 D.推理机63. 如果一个控制系统：对受控过程表现出预定的足够快的实时行为，并具有严格的响应时间限制而与所用算法无关，那么这种系统称为（ ）。A.实时控制系统 B.专家系统 C.非实时控制系统 D.神经网络专家系统64.在智能递阶控制系统中，代表控制系统的主导思想，并由人工智能起控制作用。根据存储在长期存储器内的本原数据集合，
10、组织器能够组织绝对动作、一般任务和规则的序列的控制层级是（ ）。A.组织级 B.协调级 C.执行级 D.分类器65. 在实时模糊控制器设计中，通常根据操作人员的先验知识，确定模糊控制规则到生成模糊控制查询表的完整过程属于（ ）。A.在线设计 B.离线设计 C.完整设计 D.系统设计66. 在基于模式识别的学习控制系统组成中，能够实现对输入信息的提取与处理，提供控制决策和学习适应依据的部分是（ ）。 A.数据库 B.推理机 C.模式识别单元 D.学习与适应单元67. 在模糊控制器的基本组成单元中，能够用于标记控制目的和领域专家的控制策略的是( )。A.模糊化接口 B.知识库 C.推理机 D.模糊
11、判决接口68. 属于强化学习算法的是（ ）。A.LVQ算法 B.反向传播算法 C.自适应谐振理论 D.遗传算法69. 在递归网络中，多个神经元互连以组织一个互连神经网络，有些神经元的输出被反馈至神经元的（ ）。A.同层B.同层或前层C.前层D.输出层70. 专家控制系统和模糊逻辑控制系统至少有一点是共同的，即两者都要建立人类经验和人类决策行为的模型。此外，两者都含有推理机和（ ）。A.知识库 B.模糊判决接口 C.规则库 D.模糊化接口71. 如果向现场服务器发出控制指令，接收现场的实现受控过程信息和视频数据流，基于Web 控制的客户端必须依靠载体而运行，其载体为（ ）。 A.路由器 B.In
12、ternet浏览器 C.WWW服务器 D.计算机72. 实现模糊神经网络这种组合的方法在于寻求模糊推理算法与神经网络示例之间的（ ）。 A.功能映射 B.网络映射 C.结构映射 D.概念映射73. 不属于常见车辆行为的是（ ）。A.起步 B.停车 C.躲避障碍 D.道路障碍74. 遗传算法中，根据个体适应度函数值所量度的优劣程度决定下一代被淘汰还是被遗传的操作是（ ）。A.搜索 B.选择 C.交叉 D.变异75. 不属于人工智能主要学派的是（ ）。 A.符号主义 B.模型主义 C.连接主义 D.行为主义76. 属于仿生控制的是（ ）。A.神经控制 B.递阶控制 C.仿人控制 D.专家控制77.
13、 在专家系统的主要组成部分中，能够向用户解释专家系统的行为，包括解释推力论证的正确性以及系统输出其他候选解的原因的部分是（ ）。A.接口 B.知识库 C.推理机 D.解释器78. 在设计一个模糊控制器时，第一步要做的工作就是（ ）。A.选择控制结构 B.选取控制规则 C.确定解模糊策略 D.确定控制器参数79. 组织级代表控制系统的主导思想，并由人工智能起控制作用。根据存储在长期存储器内的本原数据集合，能够组织绝对动作、一般任务和规则的序列的是（ ）。A.组织器 B.协调级 C.执行级 D.分类器80.给出系统的当前输入和输出，确定下一个期望输入使得系统的实际输出收敛于期望值，能够完成该任务的
14、是（ ）。A.专家控制 B.模糊控制 C.迭代学习控制 D.神经网络控制81. 测量输入变量和受控系统的输出变量，并把它们映射到一个合适的响应论域的量程，然后，精确的输入数据被变换为适当的语言值或模糊集合的标识符。本单元称为( )。A.模糊化接口 B.解模糊化接口 C.推理机 D.模糊判决接口82. 在神经控制的结构方案中，采用受控系统一个逆模型，它与受控系统串接以便使系统在期望响应与受控系统输出等于期望输出间得到一个相同的映射的结构方案是（ ）。A.NN内模控制 B.NN直接逆模控制 C.NN学习控制 D.NN自适应控制83. 仿人智能控制系统的设计依据是（ ）。 A.稳定性 B.快速性 C
15、.瞬态性能指标 D.准确性84. 下列属于反馈网络的是（ ）A.学习矢量量化网络 B.感知器 C.小脑模型连接控制网络 D.Hopfield网络85. 在免疫控制系统一般结构中，属于顶层的是（ ）。A.智能模块 B.控制模块 C.监控模块 D.执行模块86. 遗传算法中，能改变数码串的某个位置上的数码的操作是（ ）。 A.交叉 B.编码 C.遗传 D.变异87. 实现模糊神经网络这种组合的方法在于找到一种模糊推理系统到一类神经网络的（ ）。 A.功能映射 B.网络映射 C.结构映射 D.概念映射88. 在运用进化计算方法解决某个任务时，其本质就是在任务的解空间中寻找某种次优解。如果形成一种进化
16、控制的机制，就需要在进化计算的实现中引入（ ）。A.迭代 B.前馈 C.反馈 D.优化89. 基于模式识别的学习控制中，学习过程可分为运行学习和（ ）。 A.切换学习 B.启动学习C. 自动学习 D.监督学习90. 符号主义认为人的认识基元是符号，而且认知过程即符号（ ）。 A.创造过程 B.变换过程 C.运算过程 D.操作过程四、多项选择题91. 人工智能的主要学派有（ ）。 A.符号主义B.活动主义C.连接主义D.行为主义E.信息主义92. 多真体系统的研究过程中，适应不同的应用环境而从不同角度提出了多种类型的多真体模型，包括（ ）。 A.BDI模型B.协商模型C.混合模型D.协作规划模型
17、E.自协调模型93. 学习控制的四个主要功能包括（ ） A.研究B.搜索C.识别D.记忆E.推理94. 免疫控制的四元交集结构可看作是四个子学科的交集，其四个子学科包括（ ）。A.模糊控制 B.智能控制论 C.人工免疫系统 D.生物信息学 E.智能决策系统95. 分布式人工智能系统的优点有（ ）。 A.分布性B.连接性C.协作性D.开放性E.容错性和独立性96. 实现学习控制系统需要三种能力，即（ ）。 A.性能反馈 B.记忆 C.训练 D.适应 E.学习97. 属于集成智能控制系统的有（ ）。 A.遗传神经控制 B.神经自适应控制 C.模糊鲁棒控制 D.模糊神经控制 E.进化学习控制98.
18、属于人工神经网络特性的有（ ）。 A.串行处理 B.非线性映射 C.需进行训练学习 D.适应与集成 E.可软硬件实现99一个基于规则专家系统的结构组成包括（ ）。A.知识库 B.工作存储器 C.解释器 D.推理机 E.外部程序100免疫算法是通过人工方式构造的一类优化搜索算法，其模仿机理包括（ ）。 A.智能控制；B.生物遗传；C.生物免疫学；D.基因进化；E.基因变异101. 黑板专家控制系统由以下哪几个部分组成（ ）。 A.黑板 B.数据库 C.知识源 D.控制器 E.执行器102. 真体的行为受心里状态驱动，人类心里状态的要素有（ ）。A.认知 B.情感 C.意向 D.信念 E.愿望10
19、3. 下列属于组合智能控制系统的有（ ）。 A.PID模糊控制 B.神经自适应控制 C.模糊鲁棒控制 D.模糊神经控制 E.进化学习控制104一个模糊控制器主要由以下哪几部分组成（ ）。A.知识库 B.模糊化接口 C.解释器 D.推理机 E.模糊判决接口105建立专家系统的一般步骤包括（ ）。A.设计初始知识库 B.规则合法化 C.问题知识化 D.原型机开发与试验 E.知识库改进与归纳五、简答题106. 简述递阶智能机器一般层级结构及各级功能107简述专家控制器的设计原则 108. 简述仿人控制器的智能属性109. 简述实现NN监督式控制的步骤110. 简述真体的特性 111简述建立专家系统的
20、一般步骤112简述学习控制的机理113. 简述神经控制系统的设计内容114. 简述人工神经网络的主要学习算法及含义115. 简述仿人控制在结构和功能上具有的基本特征5-3、92页116考虑一个具有阶梯型阈值函数的神经网络，假设：（1）用常数乘所有的权值和阈值。（2）用常数加所有的权值和阈值。试说明网络性能是否会变化117简述按其作用原理，智能控制系统的分类118. 简述基于神经网络专家系统的三种模式119. 简述实现学习控制系统需要的三种能力及其含义120. 简述仿人控制器设计与实现的一般步骤六、论述题121. 试述复合智能控制及采用复合智能控制的缘由122. 试述模糊控制系统的工作原理123
21、. 试述遗传算法的特点，并画出简单遗传算法的框图124. 试述迭代学习控制的任务；迭代控制与最优控制、自适应控制的区别；画出迭代学习控制系统基本结构图。125. 试述遗传算法的求解步骤126. 试述基于模式识别的学习控制的原理专心-专注-专业答案一、名词解释1.智能是一种应用知识对一定环境进行处理的能力或由目标准则衡量的抽象思考能力。2.自动控制是能按规定程序对机器或装置进行自动操作或控制的过程。3.应用专家系统的概念和技术，模拟人类专家的控制知识与经验而建造的控制系统，称为专家控制系统。4.学习控制能够在系统进行过程中估计未知信息，并据之进行最优控制，以便逐步改进系统性能。学习控制是一种控制
22、方法，其实际经验起到控制参数和算法的类似作用。5.免疫算法是模仿生物免疫学和基因进化机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法，是对生物免疫过程的一种数学仿真，是免疫计算的一种最重要形势。6. 信息是知识的交流或对知识的感受，是对知识内涵的一种测量。所描述事件的信息量越大该事件的不确定性越小。 7. 用于驱动智能机器以实现其目标而无需操作人员干预的系统称为智能控制系统。 8. 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题，以人类专家的水平完成特别困难的某一专业领域的任务。 9. 如果一个学习系统利用所学得的
23、信息来控制某个具有位置特征的过程，则称该系统为学习控制系统。 10. 人工免疫系统是由免疫学理论和观察到的免疫功能、原理和模型启发而产生的适应性系统。11. 信息论是研究信息，信息特性测量，信息处理以及人机通信过程效率的数学理论。 12. 用来记录系统推理过程中用到的控制信息、中间假设和中间结果的数据库。 13. 模糊逻辑控制中，在推理得到的模糊集合中取一个相对最能代表这个模糊集合的单值的过程。 14. 一个能够学习有关过程的未知信息，并利用所学信息作为进一步决策或控制的经验，从而逐步改善系统性能。 15. 遗传算法中，根据个体适应度函数值所量度的优劣程度决定下一代被淘汰还是被遗传的操作。二、
24、填空题（10分，每题1分）16.鲁棒性17.智能化理论和技术18.规律性的认识19.智能20.信息处理21.意向22.导师学习算法23.自校正控制24.记忆25.生物遗传学26. 复合智能控制27知识28进化机制29. 行为30学习算法31.决策生成器32解释器33.执行控制级34正则模糊神经网络35初始群体36传感器37. 协调级38自然选择39. 瞬态性能指标40. 执行控制级41模糊信号42递归网络43. 问题求解器44连接机制45学习控制三、单项选择题46. A. 47. D. 48. A. 49. D. 50. B. 51. D. 52. A. 53. A. 54. C.55. C.
25、 56. B. 57. D. 58. A. 59. A. 60. B.61 D 62 D 63 A 64 A 65 A 66 C 67 B 68 D 69 B 70 A 71 B 72 A 73 D 74 B 75 B76. A.、77. D.、78. A.、79. A.、80. C.、81. A.、82. B.、83. C.、84. D.、85. A.、86. D.、87. C.、88. C.、89. B.、90. D.四、多项选择题91. A.C.D. 92. A.B.D.E. 93. B.C.D.E. 94. C.D. 95. A.B.C.D.E.96 ABC 97 ADE 98 BCD
26、E 99 ABCDE 100 BCDE1011. A.C.D.、102. A.B.C.、103. A.B.C.、104A.B.D.E.、105A.D.E.五、简答题106. 递阶智能机器一般由组织级、协调级和执行级组成。组织级用于机器推理、规划、决策、学习和记忆操作协调级是组织级和执行级间的接口，承上启下，并由人工智能和运筹学共同作用执行级是递阶智能控制的底层，要求具有较高的精度但较低的智能；它按控制论进行控制，对相关过程执行适当的控制作用107. （1）模型描述的多样性（2）在线处理的灵巧性（3）控制策略的灵活性（4）决策机构的递阶性 108. （1）仿人控制器原型是一种双映射关系，即一种变
27、模态控制、一种开闭环交替控制模式 （2）在算法中，控制策略与模态的选择和确定是按照误差变化趋势的特征进行的 （3）仿人控制器原型在维持模态时对误差极值的记忆与利用，与人的记忆方式及时记忆的利用相似。109. （1）通过传感器和传感信息处理，调用必要的和有用的控制信息 （2）构造神经网络，选择NN类型、结构参数和学习算法等 （3）训练NN控制器，实现输入输出映射，以便进行控制。110.行为自主性 作用交互性 环境协调性 面向目标性 存在社会性 工作协调性 运行持续性 系统适应性 结构分布性 功能智能性（答对1条得1分，答任意6条即可）111简述建立专家系统的一般步骤（1）设计初始知识库 具体包括
28、1）问题知识化、2）知识概念化、3）概念形式化、4）形式规则化、5）规则合法化； ）（2）原型机开发与试验； （3）知识库改进与归纳 112简述学习控制的机理（1）寻找并求得动态控制系统输入与输出间的比较简单关系； （2）执行每个由前一步控制过程的学习结果更新了的控制过程； （3）改善每个控制过程，使其性能优于前一过程。113. 简述神经控制系统的设计内容（1）建立对象的数学计算模型； （2）选择神经网络及算法，进行初步辨识与训练； （3）设计神经控制器，包括控制器结构、功能表示及推理； （4）控制系统仿真，并根据结果改进设计。114. 简述人工神经网络的主要学习算法及含义人工神经网络的主要学
29、习算法包括导师学习算法和无师学习算法和强化学习算法。导师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出间的差来调整神经元间的连接的强度或权。强化学习算法是导师学习的特例，它不需要老师给出目标输出；无师学习算法不需要知道期望输出。115. 简述仿人控制在结构和功能上具有的基本特征（1）递阶信息处理与决策机构； （2）在线特征辨识与特征记忆； （3）开闭环结合和定性与定量结合的多模态控制； （4）启发式和直觉推理问题求解。116考虑一个具有阶梯型阈值函数的神经网络，假设：（1）用常数乘所有的权值和阈值。（2）用常数加所有的权值和阈值。试说明网络性能是否会变化答：前者网络性能有变化； 后者无变化。117简述
30、按其作用原理，智能控制系统的分类（1）递阶控制系统；（2）专家控制系统；（3）模糊控制系统；（4）学习控制系统；（5）神经控制系统；（6）仿生控制系统；（7）集成智能控制系统；（8）组合智能控制系统。118. 简述基于神经网络专家系统的三种模式（1）神经网络支持专家系统 传统专家系统为主，神经网络技术为辅；（2）专家系统支持神经网络 神经网络技术为核心，专家系统领域技术完成解释工作； （3）协同式神经网络专家系统 优势互补。119. 简述实现学习控制系统需要的三种能力及其含义（1）性能反馈 学习系统必须能够定量地估计系统当前和以往的性能水平；（2）记忆 学习系统必须具备存储所积累的并将在以后应
31、用的知识的方法；（3）训练 要积累知识，就必须有一种能够把定量的性能信息转化为记忆的机制。120. 简述仿人控制器设计与实现的一般步骤（1）确定设计目标轨迹；（2）建立对象数理模型；（3）建立各控制级的特征模式或控制算法；（4）设计控制器结构；（5）设计控制模态集与控制规则。六、论述题121. （1）所谓复合智能控制指的是智能控制手段与经典控制和/或现代控制手段的集成，还指不同智能控制手段的集成。但不包括智能控制手段与非智能控制手段的集成。（2）单一控制器往往无法满足一些复杂、未知或动态系统的控制要求，这就需要开发某些复合的（或称为集成的、综合的、混合的）控制方法来满足现实问题提出的控制要求智
32、能控制就是力图解决传统控制无法解决的问题而出现的。复合智能控制只有在出现和应用智能控制之后才成为可能。 122. 模糊控制器是由模糊化接口、知识库、推理机和模糊判决接口四个单元组成。模糊化接口是测量输入变量和受控系统的输出变量，并把他们映射到一个合适的响应论域的量程，然后，精确的输入数据被变换为适当的语言值或模糊集合的标识符；知识库是由数据库和语言控制库构成的，数据库为语言控制规则的论域离散化和隶属度提供定义，语言控制规则标记控制目标和领域专家的控制策略；推理机是模糊系统的核心，根据模糊输入和模糊控制规则，模糊推理来求解模糊关系方程，获得输出。模糊判决接口是产生一个精确的或非模糊的控制作用。工
33、作原理框图： 传感器模糊化接口推理机模糊判决接口过程数据库规则库设定输入模糊控制器 知识库 |输出123. 试述遗传算法的特点，并画出简单遗传算法的框图（1）遗传算法是对参数集合的编码而非针对参数本身进行进化； （2）遗传算法是从问题解的编码组开始而非从单个解开始搜索； （3）遗传算法利用目标函数的适用度这一信息而不是利用导数或其他辅助信息来指导搜索； （4）遗传算法利用选择、交叉、变异等算子而不是利用确定性规则进行随机操作。简单遗传算法框图： 终止条件开始初始化种群计算适应度值选择操作交叉操作变异操作适应度值最优个体结束否是124. 试述迭代学习控制的任务；迭代控制与最优控制、自适应控制的区
34、别；画出迭代学习控制系统基本结构图。迭代学习控制的任务：给出系统当前输入和输出，确定下一个期望输入是的系统的实际输出收敛于期望值。迭代控制与最优控制区别：最优控制根据系统模型计算最优输入，而迭代控制通过先前试验获得最好输入。迭代控制与自适应控制区别：迭代控制算法是在每一次试验后离线实现的，而自适应控制算法是在线的，计算量大。）基本结构图如下： 存储记忆被控系统学习控制器图中、和为系统第k次运行的输入变量、输出变量、期望输出和输出误差，为系统的第k+1次的输入变量，k=1，2，n. 输出误差为：125. 试述遗传算法的求解步骤（1）初始化群体；（2）计算群体上每个个体的适应度值；（3）按由个体适
35、应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体；（4）按概率Pc进行交叉操作；（5） 按概率Pc进行突变操作；（6）若没有满足某种停止条件，则转第（2）步，否则进入下一步；（7）输出群体中适应度值最优的染色体作为问题的最优解。126. 试述基于模式识别的学习控制的原理原理图如下图所示： .YeRYKB学习控制器学习与适应数据库推理机控制规则装置模式识别传感器由图可见，该控制器中含有一个模式识别单元和一个学习单元。模式识别单元实现对输入信息的提取与处理，提供控制决策和学习适应的依据，包括提取动态过程的特征信息和识别特征信息。学习与适应单元的作用是根据在线信息来增加与修改知识库的内容，改善系统的性能。