智能控制习题答案 2

习题2一、名词解释1. 物联网物联网（Internet of Things，IOT）就是把所有物品通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描仪等信息传感设备与互联网连接起来（见图2-2），进行信息交换和通讯，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。

2. 传感器传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

3. 云计算云计算是一种模型，它可以实现随时、随地、便捷、随需地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源（例如网络、服务器、存储、应用及服务），资源能够快速供应和释放，使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度。

4. 存储虚拟化虚拟化和分布式在共同解决一个问题，就是物理资源重新配置形成逻辑资源。

其中虚拟化做的是造一个资源池，而分布式做的是使用一个资源池。

虚拟化包括计算虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化。

存储虚拟化通常做的是多虚一，除了解决弹性、扩展问题外，还解决备份的问题。

5. 公有云公有云是为大众建的，所有入驻用户都称租户，不仅同时有很多租户，而且一个租户离开，其资源可以马上释放给下一个租户。

6. 大数据大数据是指数量庞大而复杂，传统的数据处理产品无法在合理的时间内捕获、管理和处理的数据集合。

7. 区块链区块链是一种网络上多人记录的公共记账，记载所有交易记录。

8. 结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。

9. 非结构化数据非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。

包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

10.半结构化数据介于结构化数据和非结构化数据之间，如网页。

二、选择题1、人工智能赖以生存的土壤（ A ）。

A. 物联网B.大数据C. 区块链D. 云计算2、人工智能的血液（ B ）。

智能制造技能习题库及参考答案一、单选题（共60题，每题1分，共60分）1、若模/数转换器输出二进制数的位数为10,最大输入信号为2.5V,则该转换器能分辨出的最小输入电压信号为（）A、2.44mVB、4.88mVC、3.66mVD、1.22mV正确答案：A2、（）的数值越大,热电偶的输出热电势就越大。

A、热端直径B、热端和冷端的温差C、热电极的电导率D、热端和冷端的温度正确答案：B3、霍尔元件不等位电势产生的主要原因不包括（）A、霍尔电极安装位置不对称或不在同一等电位上B、周围环境温度变化C、激励电极接触不良造成激励电流不均匀分配D、半导体材料不均匀造成电阻率不均匀或几何尺寸不均匀正确答案：B4、是信息的载体和表示。

（）A、文字B、图像C、符号D、数据正确答案：D5、京东方的B.OE在现阶段代表什么含义（）A、B.estOnE.arthB、eijingOrientE.IectronicsC、B.estOrientE.IectronicsD、B.estOptoe1ectronicsE.nterprise正确答案：A6、在实验室中测量金属的熔点时,冷端温度补偿采用（）。

A、计算修正法B、冰浴法C、仪表机械零点调整法正确答案：B7、下面哪个说法不对（）。

A、中继器为信号放大器B、中继器可实现星型总线结构C、中继器占用总线地址D、中继器是总线负数正确答案：B8、ABB工业机器人IRBI600-6/1.2最大可搬运质量（）A、6千克B、8千克C、10千克D、12千克正确答案：A9、压电式传感器输出信号非常微弱，实际应用时大多采用（）放大器作为前置放大器。

A、电压B、共射C、电流D、电荷正确答案：Dio、P ROFINET是基于（）的自动化总线标准。

A、P ROFIBUS-PAB、工业以太网技术C、MPID、P ROFIBUS-DP正确答案：B11、我国最早的机器人是在什么时候？（）A、清朝后期B、唐朝C、解放后D、西周时期正确答案：D12、自动控制（AC）:描述系统的动力学特性，是一种反馈。

be i ng 第2章 习题参考答案1.什么是接口、接口技术和过程通道？答：接口是计算机与外设交换信息的桥梁，包括输入接口和输出接口。

接口技术是研究计算机与外部设备之间如何减缓信息的技术。

过程通道是计算机与生产过程之间的信息传送和转换的连接通道。

2.采用74LS244和74LS273与PC/ISA 总线工业控制机接口，设计8路数字量（开关量）输入接口和8路数字量（开关量）输出接口，请画出接口电路原理图，并分别编写数字量输入和数字量输出程序。

答：数字量输入接口设片选端口地址为port MOV DX,portMOV DPTR,PORTMOVX A,@DPTRINAL,DX74LS244PC 总线*IOR(*RD)_数字量输出接口MOV AL,DATA MOV A,DATAMOV DX ，port MOV DPTR,PORT OUTDX,ALMOVX @DPTR,A3.用8位A/D 转换器ADC0809与8051单片机实现8路模拟量采集。

请画出接口原理图，并设计出8路模拟量的数据采集程序。

输出信号PC 总线(*WR)程序：ORG 0000HMOV R0，#30H ；数据区起始地址存在R0MOV R6，#08H ；通道数送R6MOV IE，#84H ；开中断SETB IT1 ；外中断请求信号为下跳沿触发方式MOV R1，#0F0H ；送端口地址到R1NEXT：MOVX @R1，A ；启动A/D转换LOOP:SJMP LOOPINC R0INC R1DJNZ R6，NEXT ；8路采样未接受，则转NEXTCLR EX1 ；8路采样结束，关中断END中断服务程序：ORG 0003H ；外中断1的入口地址AJMP 1000H ；转中断服务程序入口地址ORG 1000HMOVX A，@R1 ；读入A/D转换数据MOV @R0，A ；将转换的数据存入数据区RETI ；中断返回ORG 0000HMOV R1，#30HMOV R2，#0F0HA1: MOV DPTR, R2MOVX @DPTR, ALOOP: JNB P3.2 , LOOPMOVX A, @DPTRMOV @R1，AINC R2INC R1CJNE R2, 0F7H, A1END4.用12位A/D 转换器AD574与PC/ISA 总线工业控制机接口，实现模拟量采集。

第一章计算机控制系统概述习题参考答案1.计算机控制系统的控制过程是怎样的计算机控制系统的控制过程可归纳为以下三个步骤：(1)实时数据采集：对被控量的瞬时值进行检测，并输入给计算机。

(2)实时决策：对采集到的表征被控参数的状态量进行分析，并按已定的控制规律，决定下一步的控制过程。

(3)实时控制：根据决策，适时地对执行机构发出控制信号，完成控制任务。

2.实时、在线方式和离线方式的含义是什么(1)实时：所谓“实时”，是指信号的输入、计算和输出都是在一定时间范围内完成的，即计算机对输入信息以足够快的速度进行处理，并在一定的时间内作出反应并进行控制，超出了这个时间就会失去控制时机，控制也就失去了意义。

(2)“在线”方式：在计算机控制系统中，如果生产过程设备直接与计算机连接，生产过程直接受计算机的控制，就叫做“联机”方式或“在线”方式。

(3)“离线”方式：若生产过程设备不直接与计算机相连接，其工作不直接受计算机的控制，而是通过中间记录介质，靠人进行联系并作相应操作的方式，则叫做“脱机”方式或“离线”方式。

3.微型计算机控制系统的硬件由哪几部分组成各部分的作用是什么由四部分组成。

(1)主机：这是微型计算机控制系统的核心，通过接口它可以向系统的各个部分发出各种命令，同时对被控对象的被控参数进行实时检测及处理。

主机的主要功能是控制整个生产过程，按控制规律进行各种控制运算(如调节规律运算、最优化计算等)和操作，根据运算结果作出控制决策；对生产过程进行监督，使之处于最优工作状态；对事故进行预测和报警；编制生产技术报告，打印制表等等。

图微机控制系统组成框图(2)输入输出通道：这是微机和生产对象之间进行信息交换的桥梁和纽带。

过程输入通道把生产对象的被控参数转换成微机可以接收的数字代码。

过程输出通道把微机输出的控制命令和数据，转换成可以对生产对象进行控制的信号。

过程输入输出通道包括模拟量输入输出通道和数字量输入输出通道。

(3)外部设备：这是实现微机和外界进行信息交换的设备，简称外设，包括人机联系设备(操作台)、输入输出设备(磁盘驱动器、键盘、打印机、显示终端等)和外存贮器(磁盘)。

3.，第一章 绪论1. 什么是智能、智能系统、智能控制？答：“智能”在美国 Heritage 词典定义为“获取和应用知识的能力”。

“智能系统”指具有一定智能行为的系统，是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。

“智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素，使之具有某种智能性；也是基于认知 工程系统和现代计算机的强大功能，对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。

2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么？答：智能控制系统的类型：集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系 统、学习控制系统等。

各自的特点有：集散控制系统：以微处理器为基础，对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。

该系统 将若干台微机分散应用于过程控制，全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控，实现最优化控制，整个装置继承 了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点，克服了常规仪表功能单一，人机联系差以及单台微型计算机控制系统 危险性高度集中的缺点，既实现了在管理、操作和显示三方面集中，又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。

人工神经网络：它是一种模动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的 复杂程度，通过调整部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

专家控制系统：是一个智能计算机程序系统，其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 知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。

可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。

这种结构的 特点是：1.上、下级是隶属关系，上级对下级有协调权，它的决策直接影响下级控制器的动作。

2.信息在上下级间垂直 方向传递，向下的信息有优先权。

自动控制原理资料及参与答案一、基础知识自动控制，是指在无人直接参与的情况下，利用外加的设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行例如：在燃油炉温度的控制系统中，调节炉子温度的如电动机、阀门等就是控制器；燃油炉就是被控对象；而炉子的温度就是被控量；炉子正常工作所设定的温度就是给定量。

• 大系统理论和智能控制理论，称为第三代控制理论。

开环控制系统是指无被控量反馈的系统，即在系统中控制信息的流动未形成闭合回路 闭环控制就是有被控量反馈的控制，即系统的输出信号沿反馈通道又回到系统的输入端，构成闭合通道，也叫做反馈控制自动控制的性能指标：反映系统控制性能优劣的指标，工程上常常从稳定性、快速性、准确性三个方面来评价建立数学模型，可以使用解析法和实验法对线性定常系统，当输入为零时，输出为零的点为其唯一的平衡点。

当系统输入信号为零时，在非零初始条件作用下，如果系统的输出信号随时间的推移而趋于零，即系统能够自行回到平衡点，则称该线性定常系统是稳定的。

或者说，如果线性定常系统时间响应中的初始条件分量（零输入响应）趋于零，则系统是稳定的，否则系统是不稳定的。

线性系统的稳定性取决于系统的固有特征（结构、参数），与系统的输入信号无关。

稳定性是系统的固有特性，是扰动消失后系统自身的恢复能力。

任何一个系统的输出都可以表达为：)()()()()()(0s D s M s R s D s M s C += 其中： M(S)称为输入端算子式；D(S)称为输出端算子式； M0(S)是与系统初态有关的多项式。

综合上述分析可得出线性系统稳定的充要条件为：系统的所有特征根具有负实部，或者说所有特征根位于[s]平面的左半面，即Re[si]<0梅森公式∆∆=∑=n k kkP s G 1)(性能指标有6个：• 其中反映系统响应初始段快慢的有3项指标：上升时间、延迟时间、峰值时间； • 反映系统过渡过程持续时间的指标：调节时间• 反映系统整个响应过程的振荡程度的指标：超调量• 体现系统复现信号能力的指标：稳态误差ess用拉氏变换求解系统微分方程或方程组的步骤如下1. 将系统微分方程进行拉氏变换，得到以s 为变量的变换方程；2. 解出变换方程，即求出被控量的拉氏变换表达式；3. 将被控量的象函数展开成部分分式表达式；4. 对该部分分式表达式进行拉氏反变换，就得出了微分方程的解，即被控量的时域表达式二、例题精讲已知 1. 求其拉氏反变换解：将F (s )进行因式分解后得到13)1)(3(5)(21+++=+++=s C s C s s s s F 接下来是确定两个待定系数，115)()3(lim lim 331-=++=⋅+=-→-→s s s F s C s s 235)()1(lim lim 112=++=⋅+=-→-→s s s F s C s s 这时有1231)1)(3(5)(+++-=+++=s s s s s s F 将上式进行拉氏反变换得到t t e e t f 32)(---=2.已知系Xc 在t =0时刻的各阶导数均为零。

《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论什么是人工智能 它的研究目标是什么什么是图灵测试简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用人工智能的主要研究和应用领域是什么其中，哪些是新的研究热点第2章 知识表示方法什么是知识分类情况如何什么是知识表示不同的知识表示方法各有什么优缺点 人工智能对知识表示有什么要求 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数都是大于零的整数。

任何人都会死的。

[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。

李晓新比他父亲长得高。

产生式系统由哪几个部分组成 它们各自的作用是什么可以从哪些角度对产生式系统进行分类 阐述各类产生式系统的特点。

简述产生式系统的优缺点。

简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构 框架表示法有什么特点试构造一个描述你的卧室的框架系统。

试描述一个具体的大学教师的框架系统。

[解] 一个具体大学教师的框架系统为： 框架名：<教师-1> 类属：<大学教师>姓名：张宇 性别：男年龄：32职业：<教师>职称：副教授部门：计算机系研究方向：计算机软件与理论工作：参加时间：2000年7月工龄：当前年份-2000工资：<工资单>把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物；(2)树和草都是有根有叶的；(3)水草是草，且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树的一种，它结苹果。

[解]在基于语义网络的推理系统中，一般有几种推理方法，简述它们的推理过程。

1．递阶智能控制系统的主要结构特点有哪些。

答：递阶智能控制是在研究早期学习控制系统的基础上，从工程控制论角度总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系后逐渐形成的。

递阶智能控制系统是由三个基本控制级（组织级、协调级、执行级）构成的。

如下所示：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。

根据贮存在长期存储交换单元内的本原数据集合，组织器能够组织绝对动作、一般任务和规则的序列。

其结构如下：2．协调级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。

协调级借助于产生一个适当的子任务序列来执行原指令，处理实时信息。

它是由不同的协调器组成，每个协调器由计算机来实现。

下图是一个协调级结构的候选框图。

该结构在横向上能够通过分配器实现各协调器之间的数据共享。

3. 执行级执行级是递阶智能控制的最底层，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。

其结构模型如下：2．信息特征，获取方式，分层方式有哪些？答：一、信息的特征1，空间性：空间星系的主要特征是确定和不确定的（模糊）、全空间和子空间、同步和非同步、同类型和不同类型、数字的和非数字的信息，比传统系统更为复杂的多源多维信息。

2，复杂性：复杂生产制造过程的信息往往是一类具有大滞后、多模态、时变性、强干扰性等特性的复杂被控对象，要求系统具有下层的实时性和上层的多因素综合判断决策能力，以保证现场设备局部的稳定运行和在复杂多变的各种不确定因素存在的动态环境下，获得整个系统的综合指标最优。

3，污染性：复杂生产制造过程的信息都会受到污染，但在不同层次的信息受干扰程度不同，层次较低的信号受污染程度较大。

二、获取方式信息主要是通过传感器获得，但经过传感器后要经过一定的处理来得到有效的信息，具体处理方法如下：1，选取特征变量可分为选择特征变量和抽取特征变量。

选择特征变量直接从采集样本的全体原始工艺参数中选择一部分作为特征变量。

（人工智能）人工智能复习题及答案填空：1.人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟和行为模拟。

2.任意列举人工智能的四个应用性领域智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。

3.人工智能的基本技术包括表示、运算、搜索归纳技术、联想技术。

4.谓词逻辑是壹种表达能力很强的形式语言，其真值的特点和命题逻辑的区别是（10）。

5.谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是（11）。

6.设P是谓词公式，对于P的任何论域，存于P为真的情况，则称P为（12）。

7.于著名的医疗专家系统MYCIN中规定，若证据A的可信度CF（A）=0，则意味着13 ，CF（A）=-1，则意味着（14），CF（A）=1，则意味着（15）。

8.谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（16）。

9.谓词公式和其子句集的关系是（17）。

10.利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为（18），则结论成立。

11.若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （19）。

12.若C1=P(x)∨Q(x)，C2=┐P(a)∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （20）。

13.有谓词公式G，置换δ，则G·ε= （21），δ·ε= （22）。

14.有子句集S=｛P(x),P(y)｝，其MGU= （23）。

15.于归结原理中，几种常见的归结策略且且具有完备性的是（24），（25），（26）。

16.状态图启发式搜索算法的特点是（27）。

17.广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是壹个（28），深度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是壹个（29）。

18.产生式系统有三部分组成（30），（31）和推理机。

其中推理可分为（32）和（33）。

19.专家系统的结构包含人机界面、（34），（35），（36），（37）和解释模块。

20.于MYCIN推理中，对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：CF（~A）= （38），CF（A1∧A2）= （39），CF（A1∨A2）= （40）。

机器人控制系统练习题及答案一、填空题1. 伺服系统的三种控制方式：速度控制方式、转矩控制方式、位置控制方式。

2. 对于一个具有高度智能的机器人，它的控制系统实际上包含了“任务规划”、“任务规划”“轨迹规划”和基于模型的“伺服控制”等多个层次。

3. 机器人控制系统按其控制方式可分为程序输入型机器人、示教再现型机器人、智能型机器人三类。

4. ROS可以分成两层，低层是上面描述的操作系统层，高层则是广大用户群贡献的实现不同功能的各种软件包，如定位绘图、行动规划、感知、模拟等。

5. 伺服系统组成系统主要由触摸屏、 PLC 、伺服驱动器、永磁同步伺服电机组成，其中伺服电机是运动的执行机构，对其进行位置、速度和电流三环控制，从而达到用户的功能要求。

二、判断题1. 交流伺服电机主要由定子和转子构成。

（√）2. 如果用人来比喻机器人的组成的话，那么控制系统相当于人的“大脑”，感知系统相当于人的“视觉与感觉器官”，驱动系统相当于人的“肌肉”，执行机构相当于人的“身躯和四肢”。

（√）3. ROS基于一种图状架构，不同节点的进程都能接受、发布、聚合各种信息（如传感、控制、状态、规划等）。

目前ROS主要支持Ubuntu。

（√）4. ROS（低层）使用BSD许可证，是开源软件，并能大部分免费用于研究和商业用途。

而高层的用户提供的软件包则可以使用很多种不同的许可证。

（×）5. 机器人控制系统实际上包含了“任务规划”“动作规划”“轨迹规划”和基于模型的“伺服控制”等多个层次。

（√）三、选择题1. 实现机器人和其他设备的信息交换，一般有串行接口、并行接口等。

（A）A. 通信接口B. 网络接口C. 传感器接口D. 控制计算机2. 对于大多数控制系统来说，它一般由四个部分组成：输入、输出、控制元件和算法。

其中电机输出属于哪个部分？（B）A. 输入B. 输出C. 控制元件D. 算法3. 机器人控制系统按其控制方式可分为三类。

智能控制基础答案【篇一：智能控制基础思考题】xt>复习思考题一重要概念解释 1 智能控制答：智能控制是一门交叉学科，美国学者在运筹学的基础上提出了三元论的智能控制概念，即ic=ac n ai n or 各子集的含义为：ic为智能控制，ai为人工智能，ac为自动控制，or为运筹学。

所谓智能控制，即设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境（包含被控对象或被控过程）信息的变化做出适应性反应，从而实现由人来完成的任务。

2 专家系统与专家控制答：专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。

专家控制是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。

所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。

3 模糊集合与模糊关系，模糊推理模糊控制答：模糊集合：给定论域u上的一个模糊集a?是指：对任何元素u?u 都存在一个数?a?u???0,1?与之对应，表示元素u属于集合a?的程度，这个数称为元素u对集合a?的隶属度，这个集合称为模糊集合。

模糊关系：二元模糊关系：设a、b是两个非空集合，则直积a?b???a,b?|a?a,b?b?中的一个模糊集合称为从a到b的一个模糊关系。

模糊关系r?可由其隶属度?r?a,b?完全描述，隶属度?r?a,b?表明了元素a与元素b具有关系r?的程度。

模糊推理：知道了语言控制规则中蕴含的模糊关系后，就可以根据模糊关系和输入情况，来确定输出的情况，这就叫“模糊推理”。

4神经网络？答：人工神经网络（artificial neural network ）是模拟人脑思维方式的数学模型。

神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为，它从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。

第一章绪论1. 什么是智能.智能体系.智能掌握？答：“智能”在美国Heritage词典界说为“获取和应用常识的才能”.“智能体系”指具有必定智能行动的体系,是模仿和履行人类.动物或生物的某些功效的体系.“智能掌握”指在传统的掌握理论中引入诸如逻辑.推理和启示式规矩等身分,使之具有某种智能性;也是基于认知工程体系和现代盘算机的壮大功效,对不肯定情况中的庞杂对象进行的拟人化治理.2．智能掌握体系有哪几种类型,各自的特色是什么？答：智能掌握体系的类型：集散掌握体系.隐约掌握体系.多级递阶掌握体系.专家掌握体系.人工神经收集掌握体系.进修掌握体系等.各自的特色有：集散掌握体系：以微处理器为基本,对临盆进程进行分散监督.操纵.治理和疏散掌握的分散疏散掌握体系.该体系将若干台微机疏散应用于进程掌握,全部信息经由过程通讯收集由上位治理盘算机监控,实现最优化掌握,全部装配持续了通例内心疏散掌握和盘算机分散掌握的长处,战胜了通例内心功效单一,人机接洽差以及单台微型盘算机掌握体系安全性高度分散的缺点,既实现了在治理.操纵和显示三方面分散,又实现了在功效.负荷和安全性三方面的疏散.人工神经收集：它是一种榜样动物神经收集行动特点,进行散布式并行信息处理的算法数学模子.这种收集依附体系的庞杂程度,经由过程调剂内部大量节点之间互相衔接的关系,从而达到处理信息的目标.专家掌握体系：是一个智能盘算机程序体系,其内部含有大量的某个范畴专家程度的常识与经验,可以或许应用人类专家的常识息争决问题的经验办法来处理该范畴的高程度难题.可以说是一种模仿人类专家解决范畴问题的盘算机程序体系.多级递阶掌握体系是将构成大体系的各子体系及其掌握器按递阶的方法分级分列而形成的层次构造体系.这种构造的特色是：1.上.下级是附属关系,上级对下级有调和权,它的决议计划直接影响下级掌握器的动作.2.信息在高低级间垂直偏向传递,向下的信息有优先权.同级掌握器并行工作,也可以有信息交换,但不是敕令.3.上级掌握决议计划的功效程度高于下级,解决的问题涉及面更广,影响更大,时光更长,感化更重要.级别越往上,其决议计划周期越长,更关怀体系的长期目标.4.级别越往上,涉及的问题不肯定性越多,越难作出确实的定量描写和决议计划.进修掌握体系：靠自身的进修功效来熟悉掌握对象和外界情况的特点,并响应地转变自身特点以改良掌握机能的体系.这种体系具有必定的辨认.断定.记忆和自行调剂的才能.3．比较智能掌握与传统掌握的特色.答：智能掌握与传统掌握的比较：它们有亲密的关系,而不是互相排挤.通例掌握往往包含在智能掌握之中,智能掌握也应用通例掌握的办法来解决“低级”的掌握问题,力争扩充通例掌握办法并树立一系列新的理论与办法来解决更具有挑衅性的庞杂掌握问题.1.传统的主动掌握是树立在肯定的模子基本上的,而智能掌握的研讨对象则消失模子轻微的不肯定性,即模子未知或知之甚少者模子的构造和参数在很大的范围内变动,这些问题对基于模子的传统主动掌握来说很难解决.2.传统的主动掌握体系的输入或输出装备与人及外界情况的信息交换很不便利,愿望制造出能接收印刷体.图形甚至手写体和口头敕令等情势的信息输入装配,可以或许加倍深刻而灵巧地和体系进行信息交换,同时还要扩展输出装配的才能,可以或许用文字.图纸.立体形象.说话等情势输出信息. 别的,平日的主动装配不克不及接收.剖析和感知各类看得见.听得着的形象.声音的组合以及外界其它的情况. 为扩展信息通道,就必须给主动装配安上可以或许以机械方法模仿各类感到的准确的送音器,即文字.声音.物体辨认装配.3.传统的主动掌握体系对掌握义务的请求要么使输出量为定值（调节体系）,要么使输出量追随期望的活动轨迹（追随体系）,是以具有掌握义务单一性的特色,而智能掌握体系的掌握义务可比较庞杂.4. 传统的掌握理论对线性问题有较成熟的理论,而对高度非线性的掌握对象固然有一些非线性办法可以应用,但不尽人意. 而智能掌握为解决这类庞杂的非线性问题找到了一个出路,成为解决这类问题行之有用的门路.5.与传统主动掌握体系比拟,智能掌握体系具有足够的关于人的掌握计谋.被控对象及情况的有关常识以及应用这些常识的才能.6.与传统主动掌握体系比拟,智能掌握体系能以常识暗示的非数学广义模子和以数学暗示的混杂掌握进程,采取开闭环掌握和定性及定量掌握结合的多模态掌握方法.7.与传统主动掌握体系比拟,智能掌握体系具有变构造特色,能总体自寻优,具有自顺应.自组织.自进修和自调和才能.8.与传统主动掌握体系比拟,智能掌握体系有抵偿及自修复才能和断定决议计划才能. 4．把智能掌握看作是AI(人工智能).OR(运筹学).AC(主动掌握)和IT(信息论)的交集,其根据和内涵是什么?答：智能掌握具有显著的跨学科特色,在最早傅金孙提出的二元论中,智能掌握体系被认为是主动掌握与人工智能的交互感化,跟着熟悉的深刻,萨瑞迪斯提出运筹学融入智能掌握而提出三元构造,蔡自兴传授提出将信息论引入智能掌握,其根据在于：信息论是解释常识和智能的一种手腕;掌握论.信息论和体系论是慎密相连的;信息论已经成为掌握智能机械的对象;信息论介入智能掌握的全进程并对履行级起到焦点感化,是以最终肯定了智能掌握的四元构造.5．智能掌握有哪些应用范畴？试举出一个应用实例,并解释其工作道理和掌握机能.答：智能掌握应用于机械人.汽车.制造业.水下和陆地自助式车辆.家用电器.进程掌握.电子商务.医疗诊断.飞翔器.印刷.城市铁路.电力体系等范畴.例如焊接机械人其根本工作道理是示教再现,即由用户导引机械人,一步步按现实义务操纵一遍,机械人在导引进程中主动记忆示教的每个动作的地位.姿势.活动参数.焊接参数等,并主动生成一个持续履行全部操纵的程序.完成示教后,只需给机械人一个起动敕令,机械人将准确地按示教动作,一步步完成全部操纵,现实示教与再现.掌握机能为：弧焊机械人平日有五个自由度以上,具有六个自由度的弧焊机械人可以包管焊枪的随意率性空间轨迹和姿势.点至点方法移动速度可达60m/min以上,其轨迹反复精度可达到±0.2mm.这种弧焊机械人应具有直线的及环形内插法摆动的功效,共六种摆动方法,以知足焊接工艺请求,机械人的负荷为5kg.第二章隐约掌握的理论基本1．举例解释隐约性的客不雅性和主不雅性.答：隐约性来源于事物的成长变更性,变更性就是不肯定定性;隐约性是客不雅世界的广泛现象,世界上很多的事物都具有隐约非电量的特色.例如：年纪分段的问题;假如一小我的年纪大于60岁算老年,45-59岁之间的岁中年,小于44岁的就算青年;假如一小我的年纪是59岁零11个月零28天,那么他是属于中年照样老年呢？理论上从客不雅的角度说他是中年人,但是与60岁只有两天差别,这差别我们是分辩不出来的.从主不雅上我们认为他又是老年人.这就是隐约性的主不雅性和客不雅性的表现.2．隐约性与随机性有哪些异同？答：隐约性处于过渡阶段的事物的根本特点,是性态的不肯定性,类属的不清楚性,是一种内涵的不肯定性;而随机性是在事宜是否产生的不肯定性中表示出来的不肯定性,而事宜本身的性态和类属是肯定的,是一种外在的不肯定性.雷同点是：隐约性是因为事物类属划分的不分明而引起的断定上的不肯定性;而随机性是因为天剑不充分而导致的成果的不肯定性.但是他们都配合表示出不肯定性.异同点是：隐约性反应的是排中的破缺,而随机性反应的是因果律的破缺;隐约性现象则须要应用隐约数学,随机性现象可用概率论的数学办法加以处理.3．比较隐约聚集与通俗聚集的异同.答：隐约聚集用附属函数作定量描写,通俗聚集用特点函数来刻划. 两者雷同点：都属于聚集,同时具有聚集的基赋性质.两者异同点：隐约聚集就是指具有某个隐约还年所描写的属性的对象的全部,因为概念本身不是很清楚,界线分明的,因而对象对聚集的附属关系也不是明白的;通俗聚集是指具有某种属性的对象的全部,这种属性所表达的概念应当是清楚的,界线分明的,因而每个对象对于聚集的附属关系也就是明白的..4.斟酌说话变量：“Old ”,假如变量界说为：肯定“NOT So Old ”,“Very Old ”,“MORE Or LESS Old ”的附属函数.解：1 o old 220 050()1(50/5) 50100NOT S x x x x μ--≤<⎧⎪=⎨⎡⎤+-≤<⎪⎣⎦⎩ 5.已知消失隐约向量A 和隐约矩阵R 如下：()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡==3.06.03.001.004.06.02.01.08.05.04.01.07.0R A 盘算R A B =.{}4321=U ,给定说话变量“Small ”=1/1+0和隐约关系R=“Almost 相等”界说如下：⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=16.01.006.016.01.01.06.016.001.06.01R 应用max-min 复合运算,试盘算：相等）是Almost Small X y R ()()( =. 解：10.60.100.610.60.1y (10.70.30.1)0.10.610.600.10.61R ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（） 7.已知隐约关系矩阵：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=15.05.01009.002.01.00014.009.004.018.02.01.008.01R 盘算R的二至四次幂.解：210.800.10.210.800.10.20.810.400.90.810.400.900.410000.41000.10010.50.10010.50.20.900.510.20.900.51R R R ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=•=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦10.80.40.20.80.810.40.50.90.40.4100.40.20.5010.50.80.90.40.51⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦},{ },,,{ },,,{21321321z z Z y y y Y x x x X ===,二维隐约前提语句为“若A 且B 则C ”,个中)(C , 14.0)( , 6.011.0)( , 1.015.021321321Z F z z C Y F B y y y B X F A x x x A ∈+=∈++=∈++=已知)(B , 15.01.0)( , 1.05.01*321**321*Y F y y y B X F A x x x A ∈++=∈++=由关系合成推理法,求得推理结论*C . 解：令R 暗示隐约关系,则R A B C =⨯⨯.将1T R 按行睁开写成列向量为[]0.10.50.50.110.60.10.10.1T所以,[]10.10.10.40.110.50.50.40.510.50.50.40.510.10.10.40.110.41110.4110.60.60.40.610.10.10.40.110.10.10.40.110.10.10.40.11T R R C ∧∧⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⨯=⨯==∧∧⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥∧∧⎣⎦⎣⎦0.10.10.40.50.40.50.10.10.410.40.60.10.10.10.10.10.1⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦.又因为()C A B R ***=⨯⨯,[]10.10.510.50.10.510.10.50.50.10.10.10.1A B **⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⨯==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦,将A B **⨯按行睁开写成行向量,为[]0.10.510.10.50.50.10.10.1,则 ()()0.40.5C A B R ***=⨯⨯=即120.40.5C z z *=+ 9. 已知说话变量x,y,z.X 的论域为{1,2,3},界说有两个说话值： “大”＝{0, 0.5, 1};“小”={1, 0.5, 0}. Y 的论域为{10,20,30,40,50},说话值为：“高”={0, 0, 0, 0.5, 1};“中”={0, 0.5, 1, 0.5, 0}; “低”={1, 0.5, 0, 0, 0}.Z的论域为{0.1,0.2,0.3},说话值为：“长”={0, 0.5, 1};“短”={1, 0.5, 0} 则：1）试求规矩：假如 x 是“大”并且 y 是“高”那么 z是“长”;不然,假如 x 是“小”并且 y 是“中”那么 z是“短”.所蕴涵的x,y,z之间的隐约关系R.2）假设在某时刻,x是“略小”={0.7, 0.25, 0},y是“略高”={0, 0, 0.3, 0.7, 1}试根据R分离经由过程Zadeh法和Mamdani法隐约推理求出此时输出z的说话取值.第三章隐约掌握1.隐约掌握器有哪几部分构成？各完成什么功效？1:答：隐约掌握器由四个部分构成,这四个功效模块是隐约化.常识库.隐约推理和去隐约化.(1)隐约化：为实现隐约掌握而将准确的输入量进行隐约化处理,是将准确量转化为隐约量的进程.隐约化模块在不合的阶段有不合的感化：a.肯定相符隐约掌握器请求的输入量和输出量.b.对输入输出变量进行尺度变换,使之落于各自的论域范围内.c.对已经论域变换的输入量进行隐约化处理,包含隐约朋分和附属函数的肯定.(2)常识库：常识库平日由数据库和规矩库构成,包含了具体应用范畴的常识和请求.个中,数据库重要包含输入输出变量的初度变换因子.输入输出空间的隐约朋分以及隐约变量的隐约取值及响应的附属度函数选择和外形等方面的内容.规矩库包含了用隐约说话描写专家的经验常识,来暗示一系列掌握规矩.它们反应了掌握专家的经验和常识.(3)隐约推理：是一种近似推理,根据隐约掌握规矩库和当前体系状况揣摸出应施加的掌握量的进程,由推理机完成.(4)去隐约化：因为掌握器输出到具体地履行机构的旌旗灯号必须是清楚的准确量.是以,须要一个与输入隐约化相反的进程,即把隐约推理成果转变成清楚量,它实现从输出论域上输出隐约空间到输出准确空间的映射.2.隐约掌握器设计的步调如何？2：答：隐约掌握器设计的步调如下：(1)：输入变量和输出变量的肯定.(2)：输入输出变量的论域和隐约朋分,以及包含量化因子和比例因子在内的掌握参数的选择.(3)：输入变量的隐约化和输出变量的清楚化.(4)：隐约掌握规矩的设计以及隐约推理模子的选择.(5)：隐约掌握程序的编制.3.清楚化的办法有哪些？3：答：清楚化的办法一般有四种：(1)：最大附属度法：这种办法将隐约推理得到的结论中最大附属度值最对应的元素作为掌握器输出的准确值,假如有多个最大点,则取其平均值.(2)：加权平均法：这种办法是指以各条规矩的前件和输入的隐约集按必定轨则肯定的值为权值,并对后件代表值加权平均盘算输出的清楚值的办法.(3)：面积等分法：把输出的隐约聚集所对应的附属函数与横坐标之间围成的体面分成两部分,那么该办法得到的准确值应知足使该两部分的面积相等.(4)：因为Tsukamoto模子和Takagi-Sugeno模子输出本身就是清楚量,则不须要去隐约化.4.已知某一炉温掌握体系,请求温度保持在600度恒定.针对该掌握体系有一下掌握经验：（1）若炉温低于600度,则升压;低得越多升压就越高. （2）若炉温高于600度,则降压;高得越多降压就越低. （2）若炉温等于600度,则保持不变.设计隐约掌握器为一维掌握器,输入说话变量为误差,输出为掌握电压.输入.输出变量的量化等级为7级,取5个隐约集.设计附属度函数误差变更划分表.掌握电压变更划分表和隐约掌握规矩表.解：界说幻想温度点的温度为0T ,现实测量温度为T ,温度差为0e T T T =∆=-.认为输入.输出变量的量化等级均为7级, 5个隐约集,则 误差e 变更划分表为：掌握电压变更划分表为：根据一上两表设计一下隐约规矩：若e 负大,则u 正大;若e 负小,则u 正小;若e 为0,则u 为0; 若e 正小,则u 负小;若e 正大,则u 负大. 隐约掌握规矩表为：第四章 神经收集基本1.生物神经元模子的构造功效是什么？ 答：生物神经元构造：（1）.细胞体：由细胞核.细胞质和细胞膜等构成.（2）.树突：胞体上短而多分枝的崛起.相当于神经元的输入端,接收传入的神经冲动.（3）.轴突：胞体上最长枝的崛起,也称神经纤维.端部有很多神经末稍传出神经冲动.（4）.突触：神经元间的衔接接口,每个神经元约有1万~10万个突触.神经元经由过程其轴突的神经末稍,经突触与另一神经元的树突联接,实现信息的传递.因为突触的信息传递特点是可变的,形成了神经元间联接的柔性,称为构造的可塑性.（5）.细胞膜电位：神经细胞在受到电的.化学的.机械的刺激后,能产生高兴,此时,细胞表里有电位差,称膜电位.电位膜内为正,膜外为负.生物神经元功效：（1）.高兴与克制当传入神经元的冲动,经整合,使细胞膜电位升高,超出动作电位的阈值时,为高兴状况,产生神经冲动,由轴突经神经末稍传出.当传入神经元的冲动,经整合,使细胞膜电位降低,低于阈值时,为克制状况,不产生神经冲动.（2）.进修与遗忘因为神经元构造的可塑性,突触的传递感化可加强与削弱,是以,神经元有进修与遗忘的功效.2.人工神经元模子的特色是什么？答：人工神经元模子的特色：（1）.神经元及其联接;（2）.神经元间的联接强度决议旌旗灯号传递的强弱;（3）.神经元间的联接强度是可以随练习转变的;（4）.旌旗灯号是可以起刺激感化的,也可以起克制造用;（5）.一个神经元接收的旌旗灯号的累积后果决议该神经元的状况;（6）.每个神经元可以有一个“阈值”.3.人工神经收集的特色是什么？若何分类？答：人工神经收集的特色：（1）.非线性（2）.散布处理（3）.进修并行和自顺应（4）.数据融会（5）.实用于多变量体系（6）.便于硬件实现人工神经收集的分类：根据神经收集的衔接方法,神经收集可分为三种情势：（1）.前向收集：神经元分层分列,构成输入层.隐含层和输出层.每一层的神经元只接收前一层神经元的输入.输入模式经由各层按序的变换后,由输出层输出.在各神经元间不消失反馈.感知器和误差反向传播收集采取前向收集情势.（2）.反馈收集：该收集构造在输出层到输入层消失反馈,即每一个输入节点都有可能接收来自外部的输入和来自输出神经元的反馈.这种神经收集是一种反馈动力学体系,它须要工作一段时光才干达到稳固.（3）.自组织收集：当神经收集在接收外界输入时,收集将会分成不合的区域,不合区域具有不合的响应特点,即不合的神经元以最佳方法响应不合性质的旌旗灯号鼓励,从而形成一种拓扑意义上的特点图,该图现实上是一种非线性映射.这种映射是经由过程无监督的自顺应进程完成的,所以也称为自组织特点图.4.有哪几种经常应用的神经收集进修算法？经常应用的神经收集进修算法：（1）.有教师进修：在进修进程中,收集根据现实输出与期望输出的比较,进行联接权系的调剂,将期望输出称导师旌旗灯号是评价进修的尺度.（2）.无教师进修：无导师旌旗灯号供给应收集,收集能根据其特有的构造和进修规矩,进行联接权系的调剂,此时收集进修评价的尺度隐含于其内部.（3）.再励进修:把进修看为试探评价进程,进修及选择一动作感化于情况,情况的状况转变,并产生再励旌旗灯号反馈至进修机,进修机根据再励旌旗灯号与情况当前的状况,再选择下一动作感化于情况,选择的原则是使受到嘉奖的可能性增大.（4）.Hebb进修规矩（5）.Delta进修规矩第五章典范神经收集1.BP算法的特色是什么？增大权值是否可以或许使BP进修变慢？答：误差反向传播的BP算法简称BP算法,是有导师的进修,其根本思惟是梯度降低法.它采取梯度搜刮技巧,以使收集的现实输出值与期望输出值的误差均方值为最小.进修的进程由正向传播和反向传播构成,在正向进程中,输入信息由输入层经隐层逐层处理,并传向输出层,每层神经元的状况只影响下一层神经元的状况,假如在输出层不克不及得到期望的输出,则转至反向传播,将误差旌旗灯号按衔接通路反向盘算,由梯度降低法来调剂各层神经元的权值,使误差旌旗灯号减小.重要长处：（1）非线性映射才能：无需事先懂得描写这种映射关系的数学方程,只要供给足够多的样本模式对BP收集进行具体练习,它便能完成由n维输入空间到m 输出空间的非线性映射.（2）泛化才能：当向收集输入练习时不曾见过的非样本数据时,收集也能完成由输入空间向输出空间的准确映射,这种才能称为多层前馈收集的泛化才能.（3）容错才能：输入样本中带有较大的误差,甚至个别错误对收集的输入输出纪律影响很小.尺度的BP算法内涵的缺点：（1）易形成局部微小而得不到全局最优;（2）练习次数多使得进修效力低,收敛速度慢;（3）隐节点的拔取缺少理论指点;（4）练习时进修新样本有遗忘旧样本的趋向.增大权值不必定可以或许使BP进修变慢,由BP权值修改的道理可知,权值调剂公式可汇总如下：2.为什么说BP 收集是全局逼近的,而RBF收集是局部逼近的？它们各有凸起的特色是什么？BP收集的活化函数为S函数,其值在输入空间中无穷大的范围内为非零值,因而是全局逼近的神经收集.其凸起特色如下：1.是一种多层收集化,包含输入层.隐含层和输出层;2.层与层之间采取全互联方法,同一层神经元不衔接;3.权值经由过程delta 进修算法进行调节;4.神经元活化（激发）函数为S函数;5.进修算法由正向算法和反向算法构成;6.层与层之间的衔接时单向的,信息的传播史双向的.RBF收集的活化函数为高斯基函数,其值在输入空间中有限范围内为非零值,并且RBF神经收集的神经元具有局部逼近的神经收集.其输出特色如下：1.RBF径向基函数是局部的,进修速度快;2.已证实RBF收集具有独一最佳逼近的特点,且无局部最小;3.在函数创建进程中可以主动增长隐含层的神经元个数,直到知足均方差请求为止无需单独的代码来练习函数,收集的创建进程就是练习进程.4.RBF收集用于非线性体系辨识与掌握中,虽具有独一最佳逼近特点,且无局部最小的长处,防止去肯定隐层和隐层点数,收集可以根据具体问题自顺应的调剂,是以顺应性更好.3.何为神经收集的泛化才能？影响泛化才能的身分有哪些？答：泛化才能（分解才能.归纳分解才能）：用较少的样本进行练习,是收集能在给定的区域内达到请求的精度.所以没有泛化才能的收集没有应用价值.影响泛化才能的身分：1.样本;2.构造;3.初始权值4.练习样本集;5.需测试集.4. 已知一个非线性函数2121()sin(2)2y x x ππ=,试用三层BP 收集逼近输出y,画出收集的构造,写出收集各层节点的表达式以及各层节点输出值的范围. 解：非线性函数2121()sin(2)2y x x ππ=画出三层BP 收集的构造图由输入得到两个隐节点.一个输出层节点的输出,输入层不斟酌阈值两个隐节点.一个输出层节点输出为活化函数选择S 型函数1()1xl y f xl e-==+ 由上式可得第六章 高等神经收集()()()[()(1)]k p i d j u k k e k k e j k e k e k ==++--∑,也可写成等价情势112233()()()()u k k u k k u k k u k =++,个中1203()(),()(),()()()(1)k j u k e k u k e k u k e k e k e k ====∆=--∑,123,,k k k 为PID 掌握器,,p i d k k k 三个参数的线性暗示.这一情势可以算作认为123(),(),()u k u k u k 输入,123,,k k k 为权系数的神经收集构造,试推导出自顺应神经收集PID 掌握器参数调剂的进修算法.解：自顺应神经收集PID 掌握器构造如下图所示：由图可知：掌握器由两部分构成,分离为通例PID 掌握和神经收集.个中,通例PID 直接对被控对象进行闭环掌握,并且其掌握参数kp.ki.kd 为在线调剂方法;神经收集根据体系的活动状况,调节PID 掌握器的参数,使输出层神经元的输出对应于PID 掌握器的三个可调参数.进修算法如下：起首肯定神经收集的构造,即肯定输入节点数和隐含层节点数,并给出各层加权系数的初值w1和w2,并选定进修速度和惯性系数,令k=1;采样得到r(k)和y(k),盘算当前时刻误差r(k)-y(k);盘算各神经收集的输入和输出,其输出层的输出即为PID 掌握器的三个掌握参数kp.ki.kd 并盘算PID 掌握器的输出进行神经收集进修,在线调剂加权系数,实现PID掌握参数的自顺应调剂;令k=k1,进行上述步调.收集各层输入输出算法：第八章专家掌握1.什么叫产生式体系？它由哪些部分构成？试举例略加解释.答：假如知足某个前提,那么就应当采纳某些行动,知足这种临盆式规矩的专家体系成为产生式体系.产生式体系重要由总数据库,产生式规矩和推理机构构成.举例：医疗产生式体系.2.专家体系有哪些部分构成？各部分的感化若何？专家体系它具体有哪些特色和长处？答：常识库：常识库是常识的存储器,用于存储范畴专家的经验性常识以及有关的事实.一般常识等.常识库中的常识来源于常识获取机构,同时它又为推理供给求解问题所需的常识.推理机：推理机时专家体系的思维机构,现实上是求解问题的盘算机软件体系,分解推理机的运行可以有不合的掌握计谋.数据库：它是用于存放推理的初始证据.中央成果以及最终成果等的工作存储器.解释接口：它把用户输入的信息转换成体系内规范化的表示情势,然后交给响应的模块行止理,把体系输出的信息转换成用户易于懂得的外部情势显示给用户,答复提出的问题.常识获取：常识获取是指经由过程人工办法或机械进修的办法,将某个范畴内的事实性常识和范畴专家所特有的经验性常识转化成盘算机程序的进程.对常识库的修改和扩充也是在体系的调试和验证中进行,是一件艰苦的工作.专家体系的特色：具有专家程度的专门常识,能进行有用的推理,专家体系的透明性和灵巧性,具有必定的庞杂性与难度.。

第一章1.1 计算机控制系统是怎么样分类的？按功能和控制规律可各分几类？答：计算机控制系统可按功能分类，按控制规律分类和按控制方式分类。

按功能计算机控制系统的分类：（1）数据处理系统。

（2）直接数字控制（简记为DDC）。

（3）监督控制（简记为SCC）。

（4）分级控制。

（5）集散控制。

（ 6）计算机控制网络。

按照控制规律计算机控制系统的分类：（1）程序和顺序控制。

（2）比例积分微分控制（简称PID 控制）。

（3）有限拍控制。

（4）复杂规律控制。

（5）智能控制。

1.2计算机控制系统由哪些部分组成？并画出方框图。

答：计算机控制系统由控制对象、执行器、测量环节、数字调节器及输入输出通道等组成。

方框图： P115 图 1.21输出反馈计算机控制系统1.9简述采样定理及其含义。

答：采样定理：如果采样角频率=2 /T 大于2，即≥ 2，则采样的离散信号(t) 能够不失真地恢复原来的连续信号y(t) 。

式中y(t) 的频谱特性中的最高角频率。

含义：要使采样信号(t) 能够不失真地恢复原来的连续信号是连续信号y(t) ，必须正确选择采样角频率，使≥1.10多路巡回检测时，采样时间，采样周期T和通道数N之间的关系。

答：采样时间是足够短的时间，y(kT) y(kT+ ),0< <。

应满足T≥N。

1.12设有模拟信号(0～5)V和(2.5～5)V，分别用8位、10位和12位A/D转换器，试计算并列出各自的量化单位和量化误差。

答：量化单位 q=, 量化误差根据以上公式可求得 (05)V：转换位数81012量化单位 q/mV19.53 4.88 1.229.76 2.440.61量化误差(2.5)V：转换位数81012量化单位 q/mV9.76 2.440.614.88 1.220.30量化误差1.14试述数模转换器的作用？如何选择转换器的位数？答：数模转换器把数字量u(kT) 转换成离散的模拟量(t) 。

转换的精度取决模 - 数转换器的位数n，当位数足够多时，转换可以达到足够高的精度。