智能控制技术 第四章-2

基于认知智能的智能机器人控制技术研究引言：随着科技的高速发展，智能机器人已经成为人们生活和工作中越来越重要的一部分。

然而，目前的智能机器人技术还远未达到完善的地步，特别是在控制技术方面仍存在许多挑战和问题。

为了提高智能机器人在各个领域的应用能力，研究人员开始探索基于认知智能的智能机器人控制技术，并取得了一定的进展。

第一章：智能机器人的发展与应用概述1.1 智能机器人的概念与特点智能机器人作为一种高度智能的自主系统，可以感知环境、获取信息、做出判断并执行任务。

1.2 智能机器人的应用领域智能机器人已广泛应用于工业制造、医疗保健、物流管理等领域。

第二章：传统智能机器人控制技术的研究现状2.1 基于传统规则的控制方法2.1.1 基于状态机的控制方法2.1.2 基于规则库的控制方法2.2 强化学习方法2.2.1 Q学习2.2.2 深度强化学习第三章：基于认知智能的智能机器人控制技术研究进展3.1 认知智能的概念与特点3.2 基于认知智能的控制模型3.2.1 环境感知与认知3.2.2 决策与规划3.2.3 行动执行与控制第四章：实验与应用案例分析4.1 实验设备与环境4.2 实验方法与步骤4.3 实验结果与分析第五章：基于认知智能的智能机器人控制技术的挑战与展望5.1 挑战5.2 展望5.2.1 人机交互的进一步改善5.2.2 基于认知智能的智能机器人在更广泛领域的应用结论：通过对智能机器人控制技术的研究，基于认知智能的控制模型成为了一个潜在的解决方案。

尽管目前仍存在一些挑战，但是研究人员对于基于认知智能的智能机器人控制技术的研究有着积极的展望。

相信随着科技的进一步进步，基于认知智能的控制技术将在未来实现更多突破，为智能机器人的性能提升和应用拓展做出更大贡献。

轨道交通系统的智能控制技术研究第一章绪论随着城市化进程的加速，轨道交通成为城市公共交通的重要组成部分。

然而，传统的轨道交通系统在自动控制、智能化等方面存在着巨大的发展空间，因此智能控制技术的研究和应用显得尤为重要。

本文旨在分析轨道交通系统智能控制技术的研究现状、面临的问题以及未来发展方向。

第二章轨道交通系统智能控制技术的研究现状轨道交通系统智能控制技术的研究始于20世纪90年代。

当时，一些国家开始对轨道交通系统进行智能化改造，如德国的柏林、法国的巴黎等城市。

智能控制技术的研究主要包括以下方面：1. 自动驾驶技术自动驾驶技术是轨道交通系统智能化改造的关键技术之一。

它可以使车辆在轨道上自主行驶，避免了人员操作中的误操作，提高了行车的安全性和准确性。

在国内，自动驾驶技术的研究主要集中在城市地铁等轨道交通系统中的应用。

北京、上海、广州等城市都已具备自主研发自动驾驶技术的实力，同时也获得了不少的应用经验。

2. 信号控制技术信号控制技术是轨道交通系统中的关键控制技术，直接影响着列车行驶的安全和顺畅。

智能信号控制技术采用先进的控制算法和通信网络技术，实现列车间的智能协同、智能分析和智能决策。

当前，国内的轨道交通系统基本实现了自动信号控制，但还存在信号区段设置不合理、信号设备老化等问题，需要进一步完善。

第三章轨道交通系统智能控制技术面临的问题虽然轨道交通系统智能控制技术已取得了不少进展，但它仍然面临以下问题：1. 安全性问题轨道交通系统的安全问题一直是智能控制技术研究的重要方向之一。

智能控制技术的引入可以提高系统的安全性，但一旦出现故障，这种技术也可能会对系统的安全性产生严重的影响。

2. 兼容性问题轨道交通系统中的车辆和设备来自不同的生产厂家，且不同品牌、不同型号之间的兼容性存在很大的问题。

因此，必须通过标准化和规范化来保证所有设备能够兼容并正常运行。

3. 故障诊断问题智能控制技术的引入使得轨道交通系统更加智能化、自动化，但也使得诊断系统故障变得更加复杂。

作业11 简述智能控制的概念。

定义一: 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。

定义二:K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。

定义三: 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。

2 智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？智能控制由人工智能、自动控制、运筹学组成。

人工智能是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。

自动控制描述系统动力学特性，是一种动态反馈。

运筹学是一种定量优化的方法。

如线性优化，网络规划，调度管理，优化决策和多目标优化的方法等等。

3 比较智能控制和传统控制的特点？1）传统控制方法在处理复杂性、不确定性方面能力低而且有时丧失了这种能力，智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力高2）传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式，可谓“模型论”智能控制是智能决策论，相对于“模型论”可称为“控制论”3）传统的控制为了控制必须建模，而利用不精确的模型又采用摸个固定控制算法，使整个的控制系统置于模型框架下，缺乏灵活性，缺乏应变性，因此很难胜任对复杂系统的控制智能控制的可信是控制决策，次用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。

4）传统控制适用于解决线性、时不变等相对简单的的控制问题智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制室智能控制的一个组成部分，是智能控制的低级阶段。

4 智能控制有哪些应用领域？试举出一个应用实例。

应用领域：模糊系统、神经网络、专家控制、工业想、系统、电力系统、机器人等其他领域的控制。

应用实例：模糊控制的交流伺服系统作业21.在完成上次作业的基础上,进一步细化,给出使用智能控制的必要性 ,以及智能控制结果的验证比较方法;传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，只适用于解决线性、时不变线等相对简单的控制问题。

基于微控制器的智能控制系统设计与实现第一章：绪论随着科技的不断发展，现代工业生产中智能化控制系统成为了不可或缺的一部分。

利用微控制器，设计并实现基于智能控制系统，已成为现代制造业加强自动化、提高生产效率、降低人力成本的有效途径。

本文将介绍基于微控制器的智能控制系统设计与实现。

首先阐述智能控制系统的概念、特点和功能，其次介绍涉及到的技术原理，然后详细介绍系统的硬件设计和软件设计，并通过实验验证其可行性和优势。

第二章：智能控制系统概述智能控制系统是指能够对所控制的对象进行感知、判断、决策和控制的一类控制系统。

相较于传统控制系统，智能控制系统能对环境有更强的适应性，具有更高的精度、效率和安全性。

智能控制系统具有以下特点：（1）多传感器融合：智能控制系统采用多传感器融合，综合运用多种传感器对所控对象的各种物理量进行感知，实现系统的多维度掌握。

（2）自主决策：智能控制系统采用专家系统或模糊控制算法，利用所获得的传感器信息自主决策，实现适应性强和优化控制。

（3）可编程控制：智能控制系统可以对所控制的对象进行自由变换的编程控制，适应不同的场景和需求。

智能控制系统的功能不仅限于自动化控制，还可以实现视觉检测、故障诊断、智能化决策等多种应用。

第三章：技术原理基于微控制器的智能控制系统的核心技术是单片机技术、模糊控制技术和通信技术。

（1）单片机技术：单片机是指将计算机中的中央处理器、存储器等集成于一片芯片中的微型计算机系统。

单片机通常具有体积小、功耗低、成本低、可编程性强等特点，可以满足智能控制系统的要求。

（2）模糊控制技术：模糊控制是指不同于传统控制方法的一种控制策略。

其所使用的逻辑关系不是严格的真假二值，而是模糊的概率范围。

模糊控制能有效地处理多变量、非线性的控制问题，在控制精度、适应性等方面有显著优势。

（3）通信技术：智能控制系统的实时性和可控性成为了当今种许多应用领域的重要指标。

通信技术的发展，既丰富了智能控制系统的应用场景，但也对承载通信的硬件、协议、安全保障等方面提出了更高的要求。

无人机智能控制技术的研究及应用第一章：无人机智能控制技术简介随着无人机技术的快速发展，无人机智能控制技术已经成为无人机研究领域的热点之一。

无人机智能控制技术是指运用人工智能、深度学习、推理机制等技术手段，使无人机具有智能化的飞行、控制、感知和决策能力。

无人机智能控制技术的发展对提高无人机的飞行稳定性、减少操作人员的负担和提高作战效率具有重要的意义。

第二章：无人机智能控制技术研究现状目前，无人机智能控制技术的研究重点在于四个方面：1. 感知技术：无人机通过各种传感器获得环境信息，包括视觉、声音、光电和惯性等信息，并对这些信息进行高效准确的处理，实现环境感知和目标识别。

2. 决策与规划技术：通过对环境感知结果进行分析和处理，采取一定策略，实现无人机的决策和规划能力，包括路径规划、任务分配、制定工作方案等。

3. 控制技术：无人机完成任务的关键是控制精度和控制范围，因此控制技术是无人机智能控制技术研究的重要方向。

包括飞行控制、制导控制、稳定控制等。

4. 仿真与实验验证技术：通过配合仿真工具和场地进行仿真验证，优化和改进各种控制算法和模型。

同时，通过实际飞行和试验验证，确认控制算法和模型的可行性和准确性。

第三章：无人机智能控制技术应用无人机智能控制技术已广泛应用于军事和民用领域。

1. 军事领域，是无人机应用的主要领域。

无人机智能控制技术的应用可以使无人机在战场中更加灵活、高效地执行任务，减轻飞行员的负担，提高作战效率。

比如，基于无人机智能控制技术，可以实现任务自主规划，指挥员只需发出任务指令，无人机就可以自主规划作战方式；还可以实现高度自主飞行，无需飞行员控制，减少了操作灵活性的限制。

2. 民用领域，是无人机得到大规模应用的趋势。

无人机在环境监测、生命救援、土壤肥力检测等方面得到了广泛应用。

随着无人机智能控制技术的发展，无人机在民用领域的应用将会越来越普及。

比如，基于无人机智能控制技术，可以实现在小区内的规划，实时巡视小区安全状况，发现问题及时排除。

习题集第一章概论1.试从学科和能力两个方面说明什么是人工智能。

2.哪些思想、思潮、时间和人物在人工智能发展过程中起了重要作用?3.近年来人工智能研究取得哪些重要进展?4.为什么能够用计算机模拟人类智能?5.目前人工智能学界有哪些学派?它们的认知观为何?6.自动控制存在什么机遇与挑战?为什么要提出智能控制?7.简述智能控制的发展过程,并说明人工智能对自动控制的影响。

8.傅京孙对智能控制有哪些贡献?9.什么是智能控制?它具有哪些特点?10.智能控制器的一般结构和各部分的作用为何?它与传统控制器有何异同?11.智能控制学科有哪几种结构理论?这些理论的内容是什么?12.为什么要把信息论引入智能控制学科结构?13.人工智能不同学派的思想在智能控制上有何反映?第二章知识表示方法1.状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点?2.设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。

该船的负载能力为两人。

在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。

他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?3.利用下图,用状态空间法规划一个最短的旅行路程:此旅程从城市A开始,访问其他城市不多于一次,并返回A。

选择一个状态表示,表示出所求得的状态空间的节点及弧线,标出适当的代价,并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。

4.试说明怎样把一棵与或解树用来表达下图所示的电网络阻抗的计算。

单独的R、L或C可分别用R、jωL或1/jωC来计算,这个事实用作本原问题。

后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。

5.试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。

6.用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。

例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子)。

A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.7.把下列语句表示成语义网络描述:(1)All man are mortal.(2)Every cloud has a silver lining.(3)All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.8.作为一个电影观众,请你编写一个去电影院看电影的剧本。

智能控制题目及解答 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT智能控制题目及解答第一章绪论作业作业内容1．什么是智能、智能系统、智能控制2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么3．比较智能控制与传统控制的特点。

4．把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集，其根据和内涵是什么5．智能控制有哪些应用领域试举出一个应用实例，并说明其工作原理和控制性能。

1 答：智能：能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动的能力，即像人类那样工作和思维。

智能系统：是指具有一定智能行为的系统，对于一定的输入，它能产生合适的问题求解相应。

智能控制：智能控制是控制理论、计算机科学、心理学、生物学和运筹学等多方面综合而成的交叉学科，它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理和自适应的能力。

是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能和遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。

2 答：（1）人作为控制器的控制系统：人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。

（2）人-机结合作为作为控制器的控制系统：机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务。

（3）无人参与的自组控制系统：为多层的智能控制系统，需要完成问题求解和规划、环境建模、传感器信息分析和低层的反馈控制任务。

3 答：在应用领域方面，传统控制着重解决不太复杂的过程控制和大系统的控制问题；而智能控制主要解决高度非线性、不确定性和复杂系统控制问题。

在理论方法上，传统控制理论通常采用定量方法进行处理，而智能控制系统大多采用符号加工的方法；传统控制通常捕获精确知识来满足控制指标，而智能控制通常是学习积累非精确知识；传统控制通常是用数学模型来描述系统，而智能控制系统则是通过经验、规则用符号来描述系统。

模式识别与智能控制技术第一章：概述模式识别与智能控制技术的背景和发展模式识别与智能控制技术是一种与大数据潮流紧密联系在一起的新兴技术，它是一种通过机器学习以及人工智能算法识别系统中出现的规律。

模式识别与智能控制技术被广泛应用于医学、金融、交通、电力等领域的数据处理、分析和预测等工作中，不仅可以提高工作效率，还可以降低物资能耗，改善人们生活质量，实现人机智能交互等诸多好处。

本章主要介绍模式识别与智能控制技术的发展历程以及其在人类社会中的重要作用。

第二章：模式识别技术模式识别技术是模式识别与智能控制技术的核心，其在数据处理中的应用尤为广泛。

模式识别技术的作用是通过数据挖掘等手段，识别各种模式，如图像模式、语音模式、自然语言模式等。

在模式识别技术中，常用的方法有：模板匹配法、决策树方法、贝叶斯分类法、支持向量机、神经网络等等。

各种方法在某些情况下各有优缺点，在实际应用中需要进行选择和调优。

第三章：智能控制技术智能控制技术是模式识别与智能控制技术的另一个重要部分，其作用是通过智能算法控制系统的运行，实现对其进行优化和自动化控制。

智能控制技术的主要方法有：神经网络控制、遗传算法控制、模糊控制等。

在工业生产与控制中被广泛应用，能够有效地提高控制精度，并且可以对复杂的系统进行智能控制。

第四章：模式识别与智能控制技术的应用模式识别与智能控制技术得到了广泛的应用，特别是在金融、交通、医疗等领域。

在金融领域，模式识别与智能控制技术被应用于股票走势的分析、预测等方面，极大地提高了决策精度，为投资者提供了更好的决策依据。

在交通领域，智能交通系统实现了对交通流量自动化控制，提高了交通流畅度，降低了交通事故发生率。

在医疗领域，模式识别与智能控制技术被用于疾病诊断、医院管理、医疗质量检测等工作中，使得医疗服务更加高效、准确和人性化。

第五章：模式识别与智能控制技术的前景随着人工智能技术的发展，模式识别与智能控制技术的应用将得到进一步的拓展和深入，将在更多的领域发挥更大的作用。

水下机器人的智能控制技术第一章：引言随着科技的不断迭代和技术的不断革新，各种智能机器人已经越来越多地应用于人们的生产和生活中。

在其中，水下机器人的研究与应用对于深海油田的开发、海底资源的勘测等方面具有重要的意义。

水下机器人的智能控制技术是水下机器人发展的重点之一，本文将会重点探讨水下机器人的智能控制技术。

第二章：水下机器人的基本技术水下机器人是指能够在水下进行自主控制和操作的机器人系统。

水下机器人主要由机体、动力装置和控制系统三部分组成。

机体通常由壳体、操作器等部分组成，可以分为有线和无线两种模式，有线模式机体通过电缆与地面操纵系统相连，实现远程操控；无线模式水下机器人通过无线电设备与地面相连，实现控制。

动力装置则是水下机器人的动力来源，一般分为空气式、液压式、电动式等多种形式。

而控制系统则是水下机器人的核心，决定了水下机器人的智能控制水平。

第三章：水下机器人的智能控制系统水下机器人的智能控制系统是水下机器人发挥作用的关键所在。

智能控制系统主要由感知模块、决策模块、执行模块三部分组成。

感知模块包括传感器、视觉传感器等硬件系统，能够感知到周围的环境和目标物体的信息，决策模块基于感知模块的信息对目标进行分析并做出决策，执行模块则是根据决策模块的指令实现对水下机器人的控制操作。

第四章：水下机器人智能控制技术的发展趋势随着科技的不断进步和智能技术的不断更新，水下机器人的智能控制也将会不断提升。

其中，自主决策、智能感知和集成化技术是未来发展的趋势。

自主决策技术可以让水下机器人在没有操作员干预的情况下完成任务，实现真正的无人化作业。

智能感知技术则可以让水下机器人能够更好地感知环境和目标物体，实现更高的作业效率。

而集成化技术则可以将多项技术集成到同一系统中，提高整个系统的效率和可靠性。

第五章：总结与展望水下机器人智能控制技术是目前人类面临的重大工程问题，具有很高的创新性、拓展性和应用性。

在不久的未来，随着各种工业和民用机器人的发展，水下机器人的智能控制技术将会越来越普及和应用，成为未来海底资源开发和深海探索的重要工具和手段。

智能控制复习第一章 选择题1． 智能控制的概念首次由着名学者 D 提出A 蔡自兴BCD 傅京孙2．经常作为智能控制典型研究对象的是 DA 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3．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制系统中, 其核心是 BA 控制算法B 控制器智能化C 控制结构D 控制系统仿真4．智能自动化开发与应用应当面向 CA 生产系统B 管理系统C 复杂系统D 线性系统 5．不属于．．．智能控制是 DA 神经网络控制B 专家控制C 模糊控制D 确定性反馈控制6．以下不属于智能控制主要特点的是 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7．以下不属于智能控制的是 DA 神经网络控制B 专家控制C 模糊控制D 自校正调节器第二章 选择题1． 地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为 DA 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 BA 框架表示B 语义网络C 剧本表示D 产生式规则3． 专家系统中的自动推理是基于 C 的推理;A 直觉B 逻辑C 知识D 预测4．适合专家控制系统的是 DA 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5．直接式专家控制通常由 B 组成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6．专家控制可以称作基于 D 的控制;A 直觉B 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、控制规则集和传感器C 信息获取与处理、知识库、推理机构和控制规则集D 信息获取与处理、控制规则集、推理机构和传感器8．专家系统的核心部分是 BA 人机接口、过程接口、推理机构B 知识库、数据库、推理机构C 人机接口、知识获取结构、推理机构 D知识库、数据库、人机接口9．以下不属于专家系统知识表示法的是 CA 彩色Petri网络B 语义知识表示C 样本分类D 产生式规则10．产生式系统的推理方式不包括 CA 正向推理B 反向推理C 简单推理D 双向推理11．肺病诊断专家系统使用的知识表示方法为 DA 语义网络B 产生式规则C 剧本表示D 框架表示12．以下不属于专家系统组成部分的是 AA 专家B 数据库C 知识库D 解释部分13．黑板专家控制系统的组成有 CA 黑板、数据库、调度器B 数据库、知识源、调度器C黑板、知识源、调度器 D 黑板、规则库、调度器14．建立专家系统,最艰难“瓶颈”的任务是 BA 知识表示B 知识获取C 知识应用D 知识推理15．在专家系统中, D 是专家系统与用户间的人-机接口A 知识库B 数据库C 推理机D 解释机构16．产生式系统包含的基本组成 AA 知识库、规则库和数据库B 规则库、模型库和控制器C 知识库、规则库和模型库D 规则库、数据库和控制器第三章模糊控制1． 某模糊控制器输出信息的解模糊判决公式为101niU i i nUii u u u u ,该解模糊方法为 DA 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2．在温度模糊控制系统中,二维模糊控制器的输入是 AA 温度的误差e 和温度误差变化量d eB 控制加热装置的电压的误差e 和电压误差变化量deC 控制加热装置的电压的误差e 和温度误差变化量d eD 控制加热装置的电压的误差e 和温度误差变化量de3．下列概念中不能用普通集合表示的是 DA 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 BA 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DA 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6．某模糊控制器的语言变量选为实际温度与给定温度之差即误差e 、误差变化率△e ；以及加热装置中可控硅导通角的变化量u ,故该模糊控制器为AA 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A u =1,则A 称为 BA 截集B 模糊单点C 核D 支集8．在模糊控制中,隶属度 CA 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9．模糊集合中,A u =对应的元素u 称为 AA 交叉点B 模糊单点C 核D 支集10．在模糊控制器的推理输出结果中,取其隶属度最大的元素作为精确值,去执行控制的方法称为 BA 重心法B 最大隶属度法C 系数加权平均法D 中位数法11．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“略 微老”相当于A λμ,其中 λ为, CA 2B 4C 1／2D 1／412． 若对误差、误差变化率论域X 、Y 中元素的全部组合计算出相应的控制量变化ij u ,可写成矩阵ij n m u ,一般将此矩阵制成 CA 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13．在温度模糊控制系统中,二维模糊控制器的输出是 CA 温度的误差eB 温度误差变化量d eC 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d e14．以下的集合运算性质中,模糊集合不满足的运算性质 DA 交换律B 结合律C 分配律D 互补律15. 以下属于模糊集合表示方法的是 BA 重心法B 扎德法C 系数加权平均法D 中位数法16．在选定模糊控制器的语言变量及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 CA 控制规则表B 控制变量赋值表C 语言变量赋值表D 论域量化表17．模糊控制方法是基于 DA 模型控制B 递推的控制C 学习的控制D 专家知识和经验的控制18. 以下应采用模糊集合描述的是 BA 学生B 大苹果C 老师D 演员19．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“极老”相当于A λμ,其中 λ为, DA 2B 4C 1／2D 1／420．某液位模糊控制系统的语言变量选为实际温度与给定温度之差即误差e 以及加热装置中可控硅导通角的变化量u ,但不考虑温度误差变化率△e ,该模糊控制器应为 BA 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21．模糊隶属度函数曲线的形状可以为 CA 椭圆形B 平行四边形C 梯形D 圆形22．在选定模糊控制器的语言变量及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 CA 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23．某模糊控制器的语言变量选为实际水位与给定水位之差即误差e ,以及调节阀门开度的变化量u ,故该模糊控制器为 B ．A. 单输出—双输入 B ．单输入—单输出C. 双输入—双输出D. 双输入—单输出24．某一隶属度函数曲线的形状可以选为 CA 椭圆形B 圆形C 三角形D 正方形25． 模糊控制器的术语“正中”,可用符合 D 表示A PB B NMC ZED PM26． 以下关于模糊关系的正确说法是 BA 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27．模糊控制以模糊集合为基础,最早提出模糊集合的学者是 AB MamdaniC TakagiD Sugeno28．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 AA 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 DA 控制系统B 压力不足C 机电工程师D 低于给定温度30．在模糊控制中,隶属度 CA 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31．最适合作为语言变量的值是 AA 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“非常老”相当于A λμ,其中 λ为,C A 2B 4C 1／2D 1／4第4 章 神经网络1. BP 网络使用的学习规则是 BA 相关规则B 纠错规则C 竞争规则D 模拟退火算法2．BP 神经网络所不具备的功能是 CA 自适应功能B 泛化功能C 优化功能D 非线性映射功能3． 由于各神经元之间的突触连接强度和极性有所不同并可进行调整,因此人脑才具有 A 的功能;A 学习和存储信息B 输入输出C 联想D 信息整合4. 采用单层拓扑结构的神经网络是 AA Hopfield 网络B 生物神经网络C BP 网络D 小脑模型网络5． 单层神经网络,有两个输入,两个输出,它们之间的连接权有 BA 6个B 4个C 2个D 8个6． 神经网络直接逆控制是一种 B 控制;A 反馈B 前馈C 串级D 混合7．误差反向传播算法属于 B 学习规则A 无导师B 有导师C 死记忆D 混合 8．以下不属于．．．人工神经网络主要特点的是 BA 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9．最适宜用于联想记忆的神经网络 DA BP 神经网络B 感知器网络C 自适应线性神经网络D Hopfield 网络10．PID 神经网络控制中,控制器使用了 CA CMAC 神经网络B Hopfield 网络C PID 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 AA 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12．在神经网络内模控制结构中,神经网络辨识器用来获得 AA 被控对象的正模型B 被控刘象的逆模型C 线性滤波器D 控制器13．单层神经网络,有三个输入,三个输出,它们之间的连接权有 BA 6个B 9个C 16个D 25个 14．多层前向神经网络与单层感知器相比较,下面 C 不是．．多层网络所特有的特点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15．单层感知器网络可以 BA 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16．能够用于无导师学习的神经网络模型是 AA Hopfield 网络B CMAC 神经网络C BP 神经网络D 自适应线性神经网络17．连续型Hopfield 网络 BA 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18．离散Hopfield 网络 CA 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19．神经网络PID 控制是一种 BA 前馈控制B 反馈控制C 开环控制D 混合控制20．单层感知器网络可以 DA 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21．连续型Hopfield 网络的神经元转移函数采用 AA ．对称型Sigmoid 函数B ．对称型阶跃函数C ．分段线性转移函数D ．阈值型转移函数22．在间接神经网络模型参考自适应控制中, BA 需要一个神经网络控制器B 需要一个神经网络控制器及一个神经网络辨识器C 需要两个神经网络控制器及一个神经网络辨识器D 需要一个神经网络控制器及两个个神经网络辨识器23．生物神经元的突触连接相当于神经元之间的 DA 输入连接B 输出连接C 绝缘D 输入输出接口24. 在间接神经网络模型参考自适应控制结构中,神经网络辨识器用来获得 AA 被控对象的正模型B 被控刘象的逆模型C 线性滤波器D 控制器25．生物神经元的组成包括细胞体、轴突、树突和 CA 轴突末梢B 细胞核C 突触D 细胞膜26．以下不属于人工神经网络主要特点的是 BA 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27．一般认为,人工神经网络最适用于 BA 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28．在直接神经网络模型参考自适应控制中, AA 需要一个神经网络控制器B 需要一个神经网络控制器及一个神经网络辨识器C 需要两个神经网络控制器及一个神经网络辨识器D 需要一个神经网络控制器及两个个神经网络辨识器29．离散型Hopfield网络的神经元转移函数采用 D A．对称型Sigmoid函数 B．对称型阶跃函数C．分段线性转移函数 D．阈值型转移函数30．采用单层拓扑反馈结构的神经网络是 AA Hopfield网络B BP网络C PID神经网络D 小脑模型神经网络31．基于多层前向神经网络的PID控制系统结构有 D 内含神经网络的环节;A 一个B 四个C 三个D 两个32．最早提出人工神经网络模型的学者是 BA HebbB McCulloch和 PittsC RosenblattD Hopfield33．神经网络内模控制具有 CA 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 直接逆控制的缺点第5章遗传算法1.最早提出遗传算法概念的学者是 AD2．遗传算法的基本操作顺序是 CA 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 DA 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 AA 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5．遗传算法中,关于变异操作的最好叙述是 AA 随机改变一些“串”中的一小部分B 随机挑选新“串”组成下一代C 为权随机产生新的初始值D 从两个“串”中随机组合遗传信息6．哪种遗传算法的操作,能够从种群中淘汰适应度值小的个体 CA 交叉B 优选C 复制D 变异7．遗传算法将问题的求解表示成“染色体”,“染色体”实际上是 DA 基因B 适应度函数C 种群D 用编码表示的字符串8．哪种遗传算法的操作,可以从父代双亲中继承部分遗传信息,传给子代 AA 交叉B 变异C 复制D 共享9．下面哪种类型的学习能够用于移动机器人的路径规划 DA 多层前向神经网络B PID神经网络C 自适应线性神经网络D 遗传算法10．轮盘赌技术可用于 BA 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11．遗传算法将问题的求解表示成“染色体”,“染色体”实际上是 CA 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B 随机C 交叉匹配D 变异判断题第一章绪论1.与传统控制相比较,智能控制方法可以较好地解决非线性系统的控制问题; √2．智能控制系统采用分层递阶的组织结构,其协调程度越高,所体现的智能也越高; √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进行功能分配; √4．智能系统是指具备一定智能行为的系统; √5．智能控制的不确定性的模型包括两类,一类是模型未知或知之甚少；另一类是模型的结构和参数可能在很大范围内变化; √第二章专家系统1．在专家系统中,数据库是领域知识的存储器,是系统的核心部分之一;√2．在设计专家系统时,知识工程师的任务是提供解决问题的知识和经验;×3．数据库和推理机是专家系统的核心部分;应为知识库×4．按照执行任务分类,专家系统有解释型、预测型、诊断型、调试型、维修型等多种类型; √5．专家系统实质上是一种数学计算系统; ×6．在设计专家系统时,知识工程师的任务是模仿人类专家,运用他们解决问题的知识和经验; √第三章模糊控制1.模糊控制只是在一定程度上模仿人的模糊决策和推理,用它解决较复杂问题时,还需要建立数学模型; ×2．在模糊控制中,为把输入的确定量模糊化,需要建立模糊控制规则表; 应该是确定模糊集合×3．在模糊集合的向量表示法中,隶属度为0的项必须用0代替而不能舍弃;√4．从模糊控制查询表中得到控制量的相应元素后,乘以比例因子即为控制量的变化值; √5．与传统控制相比,智能模糊控制所建立的数学模型因具有灵活性和应变性,因而能胜任处理复杂任务及不确定性问题的要求; ×6．在模糊语言变量中,语义规则用于给出模糊集合的隶属函数; √7．模糊控制对被控对象参数的变化不敏感,可用它解决非线性、时变、时滞系统的控制; √8．普通关系是模糊关系的推广,它描述元素之间的关联程度; ×9．模糊控制就是不精确的控制; ×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误差变化率; ×13．模糊控制器的输入语言变量一般可取控制系统的误差及其变化率;√14．模糊控制只是在一定程度上模仿人的模糊决策和推理,用它解决较复杂问题时,还需要建立数学模型; ×15．T-S模糊控制系统采用系统状态变化量或输入变量的函数作为IF-THEN模糊规则的后件,不可以描述被控对象的动态模型;×16．Mamdani型模糊控制器,通过模糊推理得到的结果是精确量; ×17．在模糊控制中,隶属度是根据对象的数学模型来确定的; ×18．模糊控制中,语言变量的值可用“负大、负小、零”等表示; √19．模糊控制在一定程度上模仿人的模糊决策和推理,用它解决较复杂问题时,不需要建立数学模型; √第四章神经网络1．可以充分逼近任意复杂的非线性函数关系是神经网络的特点之一;√2．一般情况下,神经网络系统模型的并联结构可以保证系统辨识收敛;×3．反馈型神经网络中,每个神经元都能接收所有神经元输出的反馈信息;√4．运算效率高,收敛速度快是BP神经网络的主要特点之一; ×5. 神经元的各种不同数学模型的主要区别在于采用了不同的转移函数,从而使神经元具有不同的信息处理特性; √6．离散Hopfield网络的两种工作方式是同步和异步工作方式; √7．神经网络已在多种控制结构中得到应用,如PID控制、内模控制、直接逆控制等; √8．一般情况下,神经网络系统模型的串-并联型结构不利于保证系统辨识模型的稳定性; ×9．BP神经网络是一种多层全互连型结构的网络; ×10．离散型单层感知器的转移函数一般采用阈值符号函数; √ 11．Hopfield网络的吸引子是指网络的稳定状态; √12．两关节机械手的控制可应用小脑神经网络直接逆模型控制; √13．神经网络用于系统正模型辨识的结构只有串联结构一种; ×14．连续型Hopfield网络是多层前馈型神经网络,每一节点的输出均反馈至节点的输入; ×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,可使用计算机,也可使用轮盘赌的转盘; √2．在遗传算法中,初始种群的生成不能用随机的方法产生; ×3．遗传算法的复制操作有严格的程序,不能通过随机方法来实现;×4．遗传算法具有进化计算的所有特征,其主要用途是数值计算; ×5．遗传算法中,适配度大的个体有更多机会被复制到下一代; √ 6．在遗传算法中,初始种群的生成不能用随机的方法产生; ×名词解释第一章1． 智能控制有知识的“行为舵手”,它把知识和反馈结合起来,形成感知-交互集、以目标为导向的控制系统;第二章1． 专家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2． 语义网络通过概念及相互间语义关系,图解表示知识网络;3． 专家控制系统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系统;第三章1． 模糊控制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规则,通过模糊推理得到控制作用集,作用于被控对象或过程;它无需建立系统模型,是解决不确定系统的一种有效途径;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-THEN 规则形成的知识库;3． 模糊集合论域U 上的模糊集A 用一个在区间0,1上取值的隶属度函数Au 来表示;4． 隶属度某元素属于模糊集合A 的程度称为隶属度,用隶属度函数Ax 描述;隶属度函数的值是闭区间0,1上的一个数,表示元素x 属于模糊集合A 的程度;5． 模糊关系X 与Y 直积 (){},|, X Y x y x X y Y ⨯=∈∈中一个模糊子集R ,称为从X 到Y 的模糊关系;第四章1．神经网络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;2．小脑模型神经网络由局部调整、相互覆盖接收域的神经元组成,模拟人的小脑学习结构;是一种基于表格查询式输入输出多维非线性映射能力;3． Hopfield 神经网络全连接型反馈动态神经网络,分为离散型和连续型两种,网络达到稳定状态时,其能量函数达到最小;第五章1．变异操作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改变遗传基因表示染色体的符号串的某一位的值;2．适应度函数遗传算法中某个个体对环境的适应程度,适应值函数可由目标函数变换而成;3．遗传算法建立在自然选择和群体遗传学机理基础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．智能控制的主要功能特点是什么;1多层递阶的组织结构2多模态控制3自学习能力4自适应能力5自组织能力2．智能控制的研究对象具备哪些特点3．不确定性的模型；高度的非线性；复杂的任务要求;4．与传统控制相比,智能控制的主要特点是什么1处理复杂性、不确定性问题的能力；2描述系统的模型更为广泛；3具有学习、适应、组织的功能；4具有分层信息处理和决策机构；5控制其与对象、环境没有明显的分离;5．智能控制有哪些主要类型（1）模糊控制（2）神经网络控制（3）专家控制（4）分层递阶智能控制第二章1.专家系统中,知识表示方法有哪些常用形式2.3.;1.设max max max,则比例因子K u= u max/n2.设计一个模糊控制器必须要解决哪三个关键问题1 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；3 需要为模糊输出量进行解模糊判决,实现控制;3.在模糊控制器的设计中,常用的模糊判决方法有哪些（1）最大隶属度法（2）加权平均法（3）重心法（4）取中位数法4.模糊控制中,描述语言变量常见的语言值有哪几种语言变量常见的语言值是负大NB、负中NM、负小NS、负零NO、正零PO、正小PS、正中PM、正大PB;。

3—1 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？答：模糊控制系统的主要部件是模糊化过程、知识库(数据库和规则库）、推理决策和精确化计算.1、模糊化过程 模糊化过程主要完成：测量输入变量的值，并将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某一限定码的序数.2、知识库 知识库包括数据库和规则库。

1）、数据库 数据库提供必要的定义，包含了语言控制规则论域的离散化、量化和正规化以及输入空间的分区、隶属度函数的定义等。

2）、规则库 规则库根据控制目的和控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或自学习产生的控制规则的集合。

它包括：过程状态输入变量和控制输出变量的选择，模糊控制系统的建立。

3、推理决策逻辑 推理决策逻辑是利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出适合的控制量。

（它是模糊控制的核心）.4、精确化过程 在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程。

｛模糊控制器采用数字计算机。

它具有三个重要功能:1） 把系统的偏差从数字量转化为模糊量(模糊化过程、数据库两块）； 2） 对模糊量由给定的规则进行模糊推理（规则库、推理决策完成）;3）把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量（精确化接口）。

3—2 模糊逻辑控制器常规设计的步骤怎样？应该注意哪些问题？ 答：常规设计方法设计步骤如下：1、 确定模糊控制器的输入、输出变量2、 确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子3、 在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集。

4、 模糊控制规则的确定5、 求模糊控制表3-3 已知由极大极小推理法得到输出模糊集为：0.30.810.50.112345C =++++-----。

试用重心法计算出此推理结果的精确值z. 重心法重心法 是取模糊隶属度函数的曲线与横坐标围城面积的重心为模糊推理最终输出值。

连续：0()()v VvVv v dvv v dvμμ=⎰⎰ 离散：101()()mkvkk mvkk v v v v μμ===∑∑采用离散重心法：101()()0.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)0.30.810.50.10.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)2.7=-2.7407mkvkk mvkk v v v v μμ===⨯-+⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=++++⨯-+⨯-+⨯-+⨯-+⨯-=∑∑ 3—5 设在论域(){42024}e =--误差，，，，和控制电压{024,6,8}u =，，上定义的模糊子集的隶属度函数分别如图3—21、图3—22所示。

通用技术必修《技术与设计2》第四章控制及其设计一、单元基本信息二、单元教学整体规划1、主题名称控制及其设计——无接触手部消毒控制系统的设计2、主题概述控制是一门综合性学科，控制和控制系统在人们的生活和生产中有广泛应用，疫情背景下本单元以无接触手部消毒控制系统的设计为载体，学习控制及其设计的知识，了解不同种类的控制，理解控制系统中控制的目标、控制的过程和控制的机制等的含义，有助于发展良好的逻辑思维及运用控制方法解决问题的能力。

3、单元教学设计意图兼顾理论学习与实践应用，应用所学的控制知识设计制作无接触手部消毒控制系统，并结合所学知识进行优化，培养通用技术学科核心素养：技术意识、工程思维、创新设计、图样表达、物化能力。

三、单元内容分析1.单元内容本单元作为《技术与设计2》的结束单元，是在《技术与设计1》中学习设计的相关知识，经历了完整的设计过程后，再结合结构及其设计、流程及其设计、系统及其设计的相关知识，升级设计理念，运用控制方法解决实际问题。

2.单元项目实施《无接触手部消毒控制系统的设计》在《控制及其设计》的第一节课《了解控制》即可创设情境，抛出设计任务，了解其中的控制现象；然后分析其控制的实现需要哪些组成部分、控制如何一步步实现；接下来让学生尝试进行设计；设计、制作中难免遇到问题，设法去解决；设计制作完成进行测试，发现干扰因素并尝试消除。

整个项目活动过程串连了《了解控制》、《控制系统的组成和描述》、《简单控制系统的设计》、《控制中的干扰》，学生得到的不再是“点”状、“碎片式”的知识，他们的眼中不再是一棵棵树木，而是整片森林。

四、学习者分析控制是生活中常见的技术现象，在此之前学生没有从技术理论层面分析和理解。

在学习了《技术与设计1》和《技术语设计2》前三章的内容，学生对结构、流程、系统的相关知识有一定的储备，学生学习控制的不同类型、控制系统的组成和描述相对较容易，但学会用控制方法解决实际问题存在一定困难。