《智能控制第八章课后习题答案.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智能控制第八章课后习题答案.pdf（26页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、1.什么叫产生式系统？它由哪些部分组成？试举例略加说明。答：如果满足某个条件，那么就应当采取某些行动，满足这种生产式规则的专家系统成为产生式系统。产生式系统主要由总数据库，产生式规则和推理机构组成。举例：医疗产生式系统。2专家系统有哪些部分构成？各部分的作用如何？专家系统佗具体有哪些特点和优点？答：知识库：知识库是知识的存储器，用于存储领域专家的经验性知识以及有关的事实、一般常识等。知识库中的知识来源于知识获取机构，同时它又为推理提供求解问题所需的知识。推理机：推理机时专家系统的思维机构，实际上是求解问题的计算机软件系统，综合推理机的运行可以有不同的控制策略。数据库：它是用于存放推理的初始证据
2、、中间结果以及最终结果等的工作存储器。解释接口：它把用户输入的信息转换成系统内规范化的表现形式，然后交给相应的模块去处理，把系统输出的信息转换成用户易于理解的外部形式显示给用户，回答提出的问题。知识获取：知识获取是指通过人工方法或机器学习的方法，将某个领域内的事实性知识和领域专家所特有的经验性知识转化成计算机程序的过程。对知识库的修改和扩充也是在系统的调试和验证中进行，是一件困难的工作。专家系统的特点：具有专家水平的专门知识，能进行有效的推理，专家系统的透明性和灵活性，具有一定的复杂性与难度。3.在专家系统中，推理机制，控制策略和搜索方法是如何定义的，它们之间存在什么样的关缸答：推理机制是根据
3、一定的原则从已有的事实推出结论的过程，这个原则就是推理的核心。专家系统的自动推理是知识推理。而知识推理是在计算机或者智能机器中，在知识表达的基础上，进行机器思维，求解问题，实现知识推理的智能操作过程。在专家系统中，可以依据专家所具有的知识的特点来选择知识表示的方法，而只是推理技术同知识方法有密切的关系。控制策略求解问题的策略，是推理的控制策略。而控制策略包括推理方向、推理路线、冲突消解策略等，按推理进行的路线与方向，推理可分正向推理、反向推理、混合推理。搜索方法：推理机时用于对知识库中的知识进行推理来得到结论的思维机构。三者关系：推理机制，控制策略（推理机构）和搜索方法三者都属于推理范畴，是一
4、个整体。只是执行顺序不同而已。4.设计专家控制器时应考虑哪些特点？专家控制系统的一般结构模型为何？答：设计控制器的一般原则：多样化的模型描述，在线处理的灵活性，灵活性的控制策略，决策机构的递阶性，推理与决策的实时性。专家控制系统的一般结构模型：5.专家控制系统的特点是什么？它和一般的专家系统相同与区别在哪里？答:专家控制系统具有全方面的专家系统结构、完善的知识处理功能和实时控制的可靠性能。这种系统采用黑板等结构，知识库庞大，推理机复杂。它包括有知识获取子系统和学习子系统，人机接口要求较高.专家式控制器，多为工业专家控制器，是专家控制系统的简化形式，针对具体的控制对象或过程，着重于启发式控制知识
5、的开发，具有实时算法和逻辑功能。专家控制系统与一般的专家控制系统的区别：（1）通常的专家系统只完成专门领域问题的咨询功能，它的推理结果一般用于辅助用户的决策；而专家控制则要求能对控制动作进行独立的、自动的决策，它的功能一定要具有连续的可靠性和较强的抗干扰性。2）通常的专家系统一般处于离线工作方式，而专家控制则要求在线地获取动态反馈信息，因而是一种动态系统，它应具有使用的灵活性和实时性，即能联机完成控制。6.直接专家控制系统和间接专家控制各有什么特点，从保讦系统的稳宗性来看有哪种方法更困难些？答：直接专家控制系统的特点：直接专家控制系统中，专家控制系统直接起控制器作用，专家控制器在控制系统中所处
6、的位置与常规控制器完全相同，所不同的是其内部组成和工作原理，专家控制器采用PI D 常规的控制算法，基于知识库和推理机得到相应的控制输出。间接专家控制系统的特点：其基本的控制作用由算法来完成，专家系统通过对使用算法的调用以及对各种算法参数的整定和修正，间接的控制作用。间接专家控制的系统结构因具体应用的不同会表现出更大的多样性，同时是PI D 参数的整定专家，这种专家控制的特点是专家系统间接的对控制信号起作用。直接专家控制系统更困难一些：根据现场过程响应情况和环境条件，利用知识库中的专家经验规则，决定什么时候使用什么参数启动什么算法，它也可以是一个调参专家。根据知识库中的专家规则，调整PI D
7、参数及增益，所以从保证系统稳定性来看直接专家控制器方法更困难一些。7.试比较专家控制系统和模糊控制系统在工作原理、推理机制、知识和规则表示方法的异同。答:：（1）专家控制系统：专家系统的工作过程是根据知识库中的知识和用户提供的事实推理，不断地由已知的前提推出未知的结论，并把这些未知的结论纳入工作存储空间，作为已知的新事物继续推理，从而把求解的问题由未知状态转换为已知状态。(2)模糊控制系统：模糊控制是模仿人的思维方式和人的控制经验来实现的一种控制，把模糊集合的理论应用于控制就可以把人的经验形式化，在控制过程中实现模糊推理与决策。2.推理机制：(1)专家控制系统的推理机制是用于对知识库中的知识进
8、行推理来得到结论的思维机构。专家系统的自动推理是知识推理。而知识推理是在计算机或智能机器中，在知识表达的基础上，进行机器思维，求解问题，实现知识推理的智能操作过程。(2)模糊控制系统：模糊推理作为近似推理的一个分支，是模糊控制的理论基础。在实际应用中，它以数值计算而不是以符号推演为特征，它并不注重如像经典逻辑那样的基于公理的形式推演或基于赋值的语义运算，而是通过模糊推理的算法，由推理的前提计算出结论。(1)专家控制系统：专家控制将系统视为基于知识的系统，控制系统的知识表示如下：(a)受控过程的知识：先验知识，动态知识。(b)控制、辨识、诊断知识：定量知识、定性知识。(2)模糊控制系统：知识库包
9、括数据库和规则库，模糊控制器设计的关键在于如何有效建立知识库。数据库的定性设计包括：量化等级的选择；量化方法；量化因子；模糊子集的隶属函数。规则库：用一系列模糊条件描述的模糊控制规则就构成模糊控制规则库。(1)专家控制系统：专家控制的规则库一般采用产生式规则表示：IF控制局势，THEN操作结论，由多条产生式规则构成规则库。(2)模糊控制系统：规则的制定有很多种方法，最初的方法就是根据专家经验来确定，不过这种模糊规则有很大的主观性，因人而异，但大致趋势还是差不多的，还可以从已知数据中制造模糊规则，比如可以从最优控制得到的数据中提取模糊规则，还可以得到和最优控制类似的结果。还有就是专家经验与数据相
10、结合，首先由专家提供一个初始的经验表，然后在进行过程中，根据测得的数据调整得到的经验表。智能控制技术考试题及答案 智能控制技术考试试题A题号四五六七总分分数专业，学号,姓名,分数 评卷人一、填 空 题（每 空L分，共20分）1、利用启发信息，应用某些准则来重新雄列 口）表中节点的顺序,使搜索沿着某个被认为（2）的前沿区段扩展。2、要把捎解规则推广到含有变量的子句，必须找到一个作用于父辈子句的,使父辈子句含有（4）。3、专家系统最主茗的组成部分为 和 ，4、为了解决自动控制面临的难题,推进控制 、（8）和（9）的结合,实现控制系统的智能化是很重要的一个方面，将推动智能控制的发展。5、智能控制的二
11、元、三亓和四亓交集结构思根分别是由（1 0）、）和（1 2）提出的。6、分级递阶智能控制系统一般由（1 3）、Q 4）和（1制 三级组成。7、智能控制系统的基本类型有 C 1 6）、）、C 1 8）、（1 9）和（2 0）等 二、选 择 题（选取一最正确的答案,1题1分,共10分）1,一般认为，人工神经网络（ANN）适用于分数评卷入（A）线性系统（C）多输入多输出系统（B）多变量系统（D）非线性系统2、最早提出人工神经网络思想的学者是（A）M c C u l l o c h-P i t t s(B)H e b b（C）W i d r o w-H o f f （D）R o s e n b l a
12、 t t3、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于自动控制系统，其核心是：（A）控制算法（B）控制结构（。）控制器智能化（D）控制系统仿真4、被 称 为“智能控制先驱”的科学家是：（A）G-N-S a r i d i s （B）K-S-F u（C）K-L A s t r o m （D）N-W i e n e r5、能够在系统运行过程中估计未知信息、，并据之进行优化与控制，以便逐步改进系统性能的控制叫做：（A）最优控制（B）反馈控制（C）随机控制（D）学习控制6、增 强 学 习（又称强化学习）属于；（A）自主学习（B）有师学习（O主动学习（D）无师学习7、学习控制具有：（A）
13、搜索、识别、记忆和推理等功能（B）咨询、记忆、解释和识别等功能（C）预测、记忆、解释和规划等功能（D）解释、预报、诊断和监拴等功能8、被 成 为“专家控制先行者”的科学家是；（A）P,H,W i n s t o n （B）N.I N i l s s o n（C）K.J.A s t r o m.（D）E.A.F e i g e n b a um9,模糊控制器一般由下列基本单元组成：（A）知识库、推理机、模糊化接口和模糊判决接口（B）知识库,推理机、传感器和解释器（C）知识库、推理机、模糊数据库和接口（D）知识库、推理机、模糊决策和解释器10,智能控制的“四元交集结构”的四元，指的是（A）计算机科
14、学、自动控制、人工智能、神经网络C B）人工智能、自动控制、信息论、系统论C c）人工智能、自动控制、信息论、机器学习（D）自动控制、人工智能、信息论、运筹学分数 评卷人三、问 答 题（每 1 0分，共7。介）L智能控制是在什么背景下产生的？试述智能控制的主要特点.2、为什么说智能控制是自动控制发展的必然？你对智能控制的发展方向有何看法？3、递阶智能控制系统的主要思想是什么？试述递阶智能机器的一般结构。4、有几种专家控制系统？试说明工业上实用的专家控制器组成及其各部分的作用。5、模糊控制器设计包括哪些内容？试介绍并分析一种模糊控制器的控制原理和特点。6、为什么说神经控制具有潜在发展前景？试结合
15、A N N的特性加以讨论。7,试用问题归约法求解四圆盘梵塔问题；在梵塔问题中，圆盘位置的数据结构规定圆盘尺寸自左至右逐渐变小（即最左边的尺寸最大，最右边的尺寸最小）。已知初始配置的数据结构为（2,2 3）目标配置的数据结构为。,3,3,3）。试用问题归约法求解四圆盘梵塔问题，要求；（1）依次画出圆盘移动步骤（移动过程）；对 每 一配置（状态），标示数据结构。（2,2,3 1）初始配置（3,3,3,3）目标配置 智能控制课程考试试题A参考答案一、填空题(l)O P E N (2)最有希望 置 换(4)互 补 文 字(5)知识库(6)推 理 机(7)硬 件(8)软 件(9)智 能(10)傅京孙(1
16、1)萨 里 迪 斯(12)蔡 自 兴(13)组 织 级(14)协调级(15)执 行 级(16)递阶控制系统(17)专家控制系统(18)模 糊控制系统(19)神经控制系统(20)学习控制系统二、选择题1、D 2、A 3、C 4、B 5、D6、B 7、A 8、D 9、A 10、D三、问答题1、答:传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在精确的系统数学模型基础上的，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型。(2)研究这类系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。(3)对于某些复杂
17、的和包含不确定性的对象根本无法以传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初投资和维修费用，降低系统的可靠性。传统控制理论在应用中面临的难题的解决不仅需要发展控制理论与方法，而且需要开发与应用计算机科学与工程的最新成果。人工智能的产生和发展正在为自动控制系统的智能化提供有力支持。人工智能影响了许多具有不同背景的学科，它的发展已促进自动控制向着更高的水平一智能控制发展。智能控制具有下列特点：(1)同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型(含计算智能模型与算法)表示的混合控制过程，也往往是那些含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性
18、以及不存在已知算法的过程，并以知识进行推理，以启发式策略和智能算法来引导求解过程。(2)智能控制的核心在高层控制，即组织级。高层控制的任务在于对实际环境或过程进行组织，即决策和规划,实现广义问题求解。(3)智能控制是一门边缘交叉学科。实际上智能控制涉及更多的相关学科。智能控制的发展需要各相关学科的配合与支援，同时也要求智能控制工程师是个知识工程师。(4)智能控制是一个新兴的研究领域。无论在理论上或实践上它都还很不成熟、很不完善需要进一步探索与开发。2、(本题鼓励自由发挥和创新思维，下列答案仅供参考，千万注意保护考生的创新精神)答:长期以来，自动控制科学已对整个科学技术的理论和实践做出重要贡献并
19、为人类的生产、经济、社会、工作和生活带来巨大利益。然而，现代科学技术的迅速发展和重大进步，已对控制和系统科学提出新的更高的要求自动控制理论和工程正面临新的发展机遇和严峻挑战。传统控制理论，包括经典反馈控制、近代控制和大系统理论等，在应用中遇到不少难题。多年来，自动控制一直在寻找新的出路。现在看来，出路之一就是实现控制系统的智能化，以期解决面临的难题。智能控制采用各种智能化技术实现复杂系统和其它系统的控制目标是一种具有强大生命力的新型自动控制技术。智能控制是人工智能和自动控制的重要部分和研究领域并被认为是通向自主机器递阶道路上自动控制的顶层。下图表示自动控制的发展过程和通向智能控制路径上控制复杂
20、性增加的过程。从图中可以看出，这条路径的最远点是智能控制，至少在当前是如此。智能控制涉及高级决策并与人工智能密切相关。A智自初控H 复杂性智能控制是一门新建立的学科，无论在理论上或应用上,仍然不够完善，有待继续研究与发展。展望智能控制的发展，我们应该：(1)寻求更新的理论框架与智能控制的目标和定义相比，智能控制研究尚存在一些需要解决的问题。人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能和智能控制研究面临的困难要比我们估计的重大得多，智能科学工作者的研究任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时，要从根本上了解人脑的结构与功能，解决面临的困难，完成人工智能和智能控制的研究任务需要寻找和建立更新的智能控
21、制框架和理论体系为智能控制的进一步发展打下稳固的理论基础。(2)进行更好的技术集成与人工智能相似的是，智能控制技术是人工智能技术与其它信息处理技术尤其是信息论、系统论、控制论和认识工程学等的集成。从学科结构的观点来看提出了不同的思想，其中，智能控制的四元交集结构是最有代表性的一种集成思想。在智能控制领域内已集成了许多不同的控制方案，如模糊自学习神经控制就集成了模糊控制、学习控制和神经控制等技术。此外,还包括其它一些相关学科。智能控制将向更高的技术水平发展，智能控制系统将包含多层级、多变量、非线性、大时滞、快速响应、分布参数和大规模系统等。(3)开发更成熟的应用方法为了实现智能控制,必须开发新的
22、硬件和软件。实现智能控制固然需要硬件的保障不过，软件应是智能控制的核心;因为控制器的智能化是整个智能控制的核心，而这一智能化基本上要靠软件技术来实现。3、答:递阶控制理论可被假定为寻求某个系统正确的决策与控制序列的数学问题该系统在结构上遵循精度随智能降低而提高(IPDI)的原理，而所求得的序列能够使系统的总燃为最小。三个控制层级的功能和结构如下：(1)组织级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。组织器作为推理机的规则发生器,处理高层信息，用于机器推理、规划、决策、学习(反馈)和记忆操作，如 图1所示。反例自友向F 自底向上图1组织级的结构框图(2)协调级协调级是上(组织)级和下
23、(执行)级之间的接口，承上启下,并由人工智能和运筹学共同作用。协调级由一定数量的具有固定结构的协调器组成每个协调器执行某些指定的作用。各协调器间的通讯由分配器来完成，而分配器的可变结构是由组织器控制的。(3)执行级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。执行级的性能可由嫡来表示，因而统一了智能机器的功用。4、答:根据系统的复杂性,可把专家控制系统分为两类:即专家控制器和专家控制系统；按照系统的控制机理，又可把专家控制系统分为直接专家控制系统和间接专家控制系统。专家控制器(EC)的组成：(1)知识库(KB):KB存放工业过程控
24、制的领域知识,由经验数据库(DB)和学习与适应装置(LA)组成。经验数据库主要存储经验和事实。学习与适应装置的功能就是根据在线获取的信息，补充或修改知识库内容,改进系统性能，以便提高问题求解能力。(2)控制规则集(CRS):对受控过程的各种控制模式和经验的归纳和总结。(3)推理机构(IE):其复杂由于规则条数决定，如果搜索空间很小，推理机构(IE)就卜分简单，采用向前推理方法逐次判别各种规则的条件，满足则执行，否则继续搜索。(4)特征识别与信息处理(FR&IP):其作用是实现对信息的提取与加工，为控制决策和学习适应提供依据。它主要包括抽取动态过程的特征信息识别系统的特征状态，并对这些特征信息进
25、行必要的加工。5、答:在设计模糊控制器时，必须考虑下列各项内容：(1)选择模糊控制器的结构；(2)选取模糊控制规则;模糊控制规则是模糊控制器的核心，必须精心选取这些规则，并考虑卜列问题：(a)选定描述控制器输入和输出变量的语义词汇;(b)规定模糊集；(c)确定模糊控制状态表.(3)确定模糊化的解模糊策略,制定控制表；(4)确定模糊控制器的参数。下图为自组织模糊控制器的结构：它由基本层和自组织层两级构成;前者为一常规模糊语义控制器，后者对每一输入/输出响应的采样进行评价，并对控制器产生一个修正.该结构能够自动获得模糊控制器的规则库。当用FLC控制对象(装置)至期望响应时，新条件一旦出现，规则就被
26、产生和修正。该控制器的主要部分有性能评价、对象建模、规则库更新和FLC保持等。性能评价单元用于分析精确装置有关性能目标的状态矢量位置误差PE,误差变化CE),并对已辨识过的规则进行修正，以补偿任何恶劣性能的影响。修正是通过标量来调整规则结论的。采用可接受和不可接受两种阶跃响应相平面轨迹作为性能目标。装置(对象)模型用于考虑装置规则修正时的输入-输出极性、规则库更新单元用于检查哪条或哪几条规则可对当前的恶劣性能产生响应并进行修正。自组织模糊控制器在学习试验过程中的连续采样时间内，不断(迭代)地改善规则库。6、答:人工神经网络的下列特性对控制是至关重要的：(1)并行分布处理。神经网络具有高度的并行
27、结构和并行实现能力因而能够有较好的耐故障能力和较快的总体处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。(2)非线性映射。神经网络具有固有的非线性特性源于其近似任意非线性映射(变换)能力。这一特性给非线性控制问题带来新的希望。(3)通过训练进行学习。神经网络是通过所研究系统过去的数据记录进行训练的。一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力。因此神经网络能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的控制过程问题。(4)适应与集成。神经网络能够适应在线运行，并能同时进行定量和定性操作。神经网络的强适应和信息熔合能力使得网络过程可以同时输入大量不同的控制信号解决输入信息间的互补和冗余问题，并实现信息集成
28、和熔合处理。这些特性特别适于复杂、大规模和多变量系统的控制。(5)硬件实现。神经网络不仅能够通过软件而且可借助软件实现并行处理。近年来一些超大规模集成电路实现硬件已经问世，而且可从市场上购到。这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。十分显然，神经网络由于其学习和适应、自组织、函数逼近和大规模并行处理等能力，因而具有用于智能控制系统的潜力。7、答:(2,1,1,1)0,1 3刃0必 0号,1)目标配置4国 智能控制课程考试试题B题号二三四五六七总分分数专业；学号；姓名;一、填 空 题（福空1分，共20分）分数评卷入1、智能控制已在（1）、和 等领域获得了广泛应用。2、2 0 0 3年月
29、26日至2月7日，计算机国际象棋人机比赛在美国纽约举行，美国BM公 司 研 制 的（5）智能计算机战平了国际象棋大师（6 1 .3、为了解决自动控制面临的难题，推进控制 、和_ _ _ _ _ 的结合，实现控制系统的 1 1 0、）是很重要的一个方面,将推动智能控制的发展。4、设计模糊控制器的内容和原则主要有：）、（、-3）和（1 4）,5 .智能控制的二元、三亓和四元学科结构理论是由（1 5）、（忖和（1 7）分别提出来的。6 .进化拴制源于（1 8）,它是建立在（1 9）和（2 0）相结合基础上的一种新型智能控制方法。一、选 择 题（每题选一最正确的答案，1题1分，共1。分）分数评卷人1，
30、递阶控制的一个重要原理是：（A）P e t n 原理（B）B o t t o m u p 原理（C）I P D I 原理（D）T o p d o w n 原理2、基于模式帜别的控制系统属于：（A）学习控制系统（B）专家控制系统C O进化控制系统（D）模糊控制系统3,国内率先出版的智能控制教材的作者、出版社和出版时间为；3 蔡自兴，电子工业出版社，1 9 9 0 （B）傅京孙，科学出版社，1 9 8 8（C）涂序彦，清华大学出版社，1 9 9 1 （D）周其鉴，高等教育出版社，1 9 9 24、在国际人工智能界影响最大的我国科学家是：（A）宋健（B）钱学森C C）吴文俊（D）周其鉴5,经常做为智
31、能控制典型研究对象的是；（A）智能决策系统CO智能制造系统（B）智能故障诊断系统（D）智能机器人6,能够在系统运行过程中估计未知信息，并据之进行优化与控制，以便逐步改进系统性能的控制叫做：C A）最优控制（C）随机控制（B）反馈控制（D）学习控制7、被称为“智能控制先驱的科学家是:(A)G N-S a n d i s(C)K-J-A s t ro m(B)K-S-F u(D)N-W i e n e r8,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于自动控制系统，其核心是，（A）控制算法（c）控制器智能化CB）控制结构C D）控制系统仿真9、最早提出人工神经网络思想的学者是(A)M
32、 c C u l l o c h-P i t t s(C)W i d ro w-H o f f1 0,神经元模型一般为，(B)H e b b(D)R o s e n b l a t tC A）单输入多输出（C）单输入单输出（B）多输入单输出（D）多输入多输出分数 评卷人三、问 答 题（每 题1 0分，共7 0分）-h 什么是智能控制的四元结构理论？为什么要把信息论引入智能控制结构中？2,为什幺要研究智能控制？智能控制有哪些主要特点？3、模糊控制器有哪些特性值得研究？试介绍并分析一种模糊控制器的控制原理和特点。4、递阶控制系统的基本原理是什么？试述递阶智能机器的一般结构和组织级结构。5、试结合A
33、NN的特性讨论神经控制的潜在发展前景。6,萨里迪斯（S a n d i s）对智能拴制的哪些方面作出了贡献？7,什么是专家控制系统？试举例介绍一个工业专家控制器（或系统）的组成和各部分的作用。智能控制课程考试试题B参考答案一、填空题（1）高级机器人（2）智能规划与调度 自动制造系统（4）故障检测与诊断（5）小深（DeepJunior）（6）卡斯帕洛夫（Kasparov）（7）硬 件（8）软 件（9）智 能（10）智能化（11）选择模糊控制器的结构（12）选取模糊控制规则（13）确定模糊化的解模糊策略，制定控 制 表（14）确定模糊控制器的参数（15）傅 京 孙（16）萨里迪斯（17）蔡自兴（1
34、8）生物的进化机制（19）进化计算（20）反馈机制二、选择题1、C 2、A 3、A 4、C 5、D6、D 7、B 8、C 9、A 10、C三、问答题1、答:在研究了智能控制的二元、三元结构理论、知识、信息和智能的定义以及各相关学科的关系之后。蔡自兴教授提出了四元智能控制结构把智能控制看作是自动控制、人工智能、信息论和运筹学四个学科的交集，如 图 1所示，其关系可用下式来描述。ic=AI n CT n IT n OR(b)图1智能控制的四元结构把信息论作为智能控制结构的一个子集是基于下列理由的：(1)信息论是解释知识和智能的一种手段；(2)控制论、系统论和信息论是紧密相互作用的；(3)信息论已成
35、为控制智能机器的工具；(4)信息端成为智能控制的测度；(5)信息论参与智能控制的全过程，并对执行级起到核心作用。2、答:传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在精确的系统数学模型基础上的，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等一般无法获得精确的数学模型。(2)研究这类系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。(3)对于某些复杂的和包含不确定性的对象，根本无法以传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初投资和维修费用，降低系统的可靠性。传
36、统控制理论在应用中面临的难题的解决，不仅需要发展控制理论与方法，而且需要开发与应用计算机科学与工程的最新成果。人工智能的产生和发展正在为自动控制系统的智能化提供有力支持。人工智能影响了许多具有不同背景的学科，它的发展已促进自动控制向着更高的水平 智能控制发展。智能控制具有下列特点：(1)同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型(含计算智能模型与算法)表示的混合控制过程，也往往是那些含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的过程，并以知识进行推理，以启发式策略和智能算法来引导求解过程。(2)智能控制的核心在高层控制，即组织级。高层控制的任务在于对实际环境或过程进行组织，即决
37、策和规划,实现广义问题求解。(3)智能控制是一门边缘交叉学科。实际上智能控制涉及更多的相关学科。智能控制的发展需要各相关学科的配合与支援，同时也要求智能控制工程师是个知识工程师。(4)智能控制是一个新兴的研究领域。无论在理论上或实践上它都还很不成熟、很不完善需要进一步探索与开发。3、答:传统控制理论在应用中面临的难题包括：(1)传统控制系统的设计与分析是建立在精确的系统数学模型基础上的，而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等一般无法获得精确的数学模型。(2)研究这类系统时，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设，而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。(3)对于某些复杂的和包含
38、不确定性的对象，根本无法以传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。(4)为了提高性能，传统控制系统可能变得很复杂，从而增加了设备的初投资和维修费用，降低系统的可靠性。传统控制理论在应用中面临的难题的解决，不仅需要发展控制理论与方法，而且需要开发与应用计算机科学与工程的最新成果。人工智能的产生和发展正在为自动控制系统的智能化提供有力支持。人工智能影响了许多具有不同背景的学科，它的发展已促进自动控制向着更高的水平 T?能控制发展。智能控制具有下列特点：(1)同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型(含计算智能模型与算法)表示的混合控制过程，也往往是那些含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以
39、及不存在已知算法的过程，并以知识进行推理，以启发式策略和智能算法来引导求解过程。(2)智能控制的核心在高层控制，即组织级。高层控制的任务在于对实际环境或过程进行组织，即决策和规划,实现广义问题求解。(3)智能控制是一门边缘交叉学科。实际上智能控制涉及更多的相关学科。智能控制的发展需要各相关学科的配合与支援，同时也要求智能控制工程师是个知识工程师。(4)智能控制是一个新兴的研究领域。无论在理论上或实践上它都还很不成熟、很不完善需要进一步探索与开发。3、答:模糊控制器值得研究的特性有静态和动态特性。对于静态特性，包括模糊控制规则的完整性、相容性和交互性,以及模糊控制器的鲁棒性。对于动态特性，包括模
40、糊控制器的稳定性、灵敏性、可控性、收敛性、重复性(再现性)、精确性(精度)和映射特性等。图2为一自组织模糊控制器的结构图：图2自组织模糊控制器的结构它由基本层和自组织层两级构成;前者为一常规模糊语义控制器，后者对每一输入/输出响应的采样进行评价,并对控制器产生一个修正。该结构能够自动获得模糊控制器的规则库。当用FLC控制对象(装置)至期望响应时，新条件一旦出现，规则就被产生和修正。该控制器的主要部分有性能评价、对象建模、规则库更新和FLC保持等。性能评价单元用于分析精确装置有关性能目标的状态矢量(位置误差PE,误差变化CE),并对已辨识过的规则进行修正，以补偿任何恶劣性能的影响。修正是通过标量
41、来调整规则结论的。采用可接受和不可接受两种阶跃响应相平面轨迹作为性能目标。装置(对象)模型用于考虑装置规则修正时的输入-输出极性、规则库更新单元用于检查哪条或哪几条规则可对当前的恶劣性能产生响应,并进行修正。自组织模糊控制器在学习试验过程中的连续采样时间内，不断(迭代)地改善规则库。4、答:递阶控制理论可被假定为寻求某个系统正确的决策与控制序列的数学问题该系统在结构上遵循精度随智能降低而提高(IPDI)的原理，而所求得的序列能够使系统的总嫡为最小。递阶智能机器的一般结构是由三个控制层级即组织级、协调级和执行级构成的。这三个控制层级的功能和结构如下：(1)组织级组织级代表控制系统的主导思想,并由
42、人工智能起控制作用。组织器作为推理机的规则发生器,处理高层信息，用于机器推理、规划、决策、学习(反馈)和记忆操作，如 图1所示。反馈自底向上图3组织级的结构框图(2)协调级协调级是上(组织)级和下(执行)级之间的接口，承上启下,并由人工智能和运筹学共同作用。协调级由一定数量的具有固定结构的协调器组成，每个协调器执行某些指定的作用。各协调器间的通讯由分配器来完成，而分配器的可变结构是由组织器控制的。(3)执行级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。执行级的性能可由嫡来表示，因而统一了智能机器的功用。5、答:人工神经网络的下列
43、特性对控制是至关重要的：(1)并行分布处理。神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力因而能够有较好的耐故障能力和较快的总体处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。(2)非线性映射。神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。这一特性给非线性控制问题带来新的希望。(3)通过训练进行学习。神经网络是通过所研究系统过去的数据记录进行训练的。一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力。因此,神经网络能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的控制过程问题。(4)适应与集成。神经网络能够适应在线运行，并能同时进行定量和定性操作。神经网络的强适应和信息熔合能力使得网络过程可以
44、同时输入大量不同的控制信号，解决输入信息间的互补和冗余问题，并实现信息集成和熔合处理。这些特性特别适于复杂、大规模和多变量系统的控制。(5)硬件实现。神经网络不仅能够通过软件而且可借助软件实现并行处理。近年来一些超大规模集成电路实现硬件已经问世，而且可从市场上购到。这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。十分显然，神经网络由于其学习和适应、自组织、函数逼近和大规模并行处理等能力，因而具有用于智能控制系统的潜力。6、答:萨里迪斯(Saridis)于1977年提出了一种智能控制结构，它把傅京孙的智能控制二元结构扩展为三元结构，即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交接。萨里迪斯认
45、为,构成二元交集结构的两元互相支配，无助于智能控制的有效和成功应用。必须把远筹学的概念引入智能控制，使它成为三元交集中的一个子集。这种三元结构后来成为IEEE第一次智能控制研讨会(1985年8月,纽约)的主题之一。在提出三元结构的同时，萨里迪斯还提出基于三个控制层次和精度随智能降低而提高(IP D I)原理的三级递阶智能控制系统，见图4,它主要由3个智能(感知)级组成:组织级、协调级和执行级。图4分级智能控制系统7、答:应用专家系统概念和技术，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。图5给出了一种工业专家控制器(EC)的结构，其组成和各部分的作用如下：(1)知识库(KB
46、):KB存放工业过程控制的领域知识,由经验数据库(DB)和学习与适应装置(LA)组成。经验数据库主要存储经验和事实。学习与适应装置的功能就是根据在线获取的信息,补充或修改知识库内容,改进系统性能，以便提高问题求解能力。(2)控制规则集(CRS):对受控过程的各种控制模式和经验的归纳和总结。(3)推理机构(IE):其复杂由于规则条数决定，如果搜索空间很小，推理机构(IE)就十分简单，采用向前推理方法逐次判别各种规则的条件，满足则执行，否则继续搜索。(4)特征识别与信息处理(FR&IP):其作用是实现对信息的提取与加工，为控制决策和学习适应提供依据。它主要包括抽取动态过程的特征信息,识别系统的特征
47、状态，并对这些特征信息进行必要的加工。智能控制课程考试试题c题号四五六七总分分数专业；学号；姓名;分数评卷入、I具仝（每 空1分,共2。分J1、人工智能的主要学要有 ,、三种。2、给出反复学习控制系统的当前输入和当前输出，解定下一个 输入,使得系统的实际输出收敛于 输出。3,专家系统最主要的组成部分为 和 。4、智能控制的二元、三元和四元交集结构思想分别是由（8）、_和（10）提出的。5,分级递阶智能控制系统一般由（11）、（和（13）三级组成。6、伪人控制是一种结合了（141、（15）、（16）的一合控制.7、进化控制的原理是基于（机制和（1G 机制的结合。8、比莪典型和常用的人工神经网络有
48、（19）和（20）等等。二、选 择 题（选择一最正确的答案,1题 1分.共 1。分）分数评卷入1,神经控制的基础源于：00进化主义（B）行为主义（C）逻辑主义（D）连接主义2,智能机器能够在各种环境下自主地或交互地执行：（A）拟人任务（B）侦察任务（C）探测任务（D）决策任务3,智能自动化研究开发与应用应当面向：（A）生产系统（B）复杂系统（C）管理系统（D）非线性系统4、递阶控制系统的结构是根据下列原理设计的；C A）精度随智能降低而提高（B）精度随智能提高而提高（C）精度随智能降低而降低（D）精度与智能无关5、能够在系统运行过程中估计未知信息，并据之进行优化与控制，以便逐步改进系统性能的控
49、制叫做：C A）最优控制（B）反馈控制CO随机控制 CD）学习控制6.模糊控制是以模糊集合为基础的。提出模糊集合的科学家是：（A）N,J.N i l s o n （B）L,A.Z a d e h（C）A.T u r i n g （D）H.A.S i m o n7,智能控制成为国际上独立新学科的时间为2 0 世纪；（A）6 0 年代（B）7 0 年代（C）80 年代（D）9 0 年代8,建立专家系统最艰难的任务（“瓶颈”问题）是，（A）知识表示（B）知识应用（C）知识推理（D）知识获取9、一种值得研究的新型智能控制是：（A）机器人控制（B）反馈控制（O 进化控制（D）在线控制10,自动控制面临严
50、蝮挑战，其一条新的出路是：（A）实现数字控制（B）实现优化控制（C）实现自主控制 ）实现智能控制分 数 评 卷 人三、问 答 题（每 小 题 10分，共 7 0 分）-1、为什么要研究智能控制？智能控制的产生和发展与人工智能有何关系？2.智能控制是在什么背景下产生的？试述智能控制的主要特点。3、试述递阶智能机器的一般结构，说明其作用机理。4、举例介绍一个专家控制系统，讨论其工作原理和各部分的作用。5、模糊控制系统的作用机制为何？试配合结构图加以说明。6、人工神经网络基本上可分为哪两类？通过网络中神经元的连接情况加以说明“7、对学习控制的定义给予数学描述，并根据该定义概括学习控制的机理.智能控制