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智能控制系统考试题库考试类型概念题：3’*5论述题：6’*4计算题：10’+11’设计题：20’*2一：概念题：1.智能控制；模糊控制；专家控制；神经网络定义2.写出模糊控制器的四个主要组成部分名称3.递阶智能系统的智能程度分布一般要遵循什么原则？4.何谓神经网络的泛化能力？5.写出遗传算法的三个基本操作6.写出自组织神经网络的三个基本过程7.写出四种专家系统的知识表示方法8.写出遗传算法中两种编码方法二：论述题1.为什么模糊输出向量要进行解模糊计算？2.简述隶属度函数建立的一般准则3.简述BP算法中误差信号反向传播过程4.简述模糊控制器的各组成部分功能5.简述遗传算法进化过程中两种“早熟”现象6.简述三种提高网络泛化能力的措施7.写出专家系统组成中知识赛，数据库和推理机的功能8.简述隶属度函数建立的一般准则9.简述专家系统各组成部分的功能10.为什么模糊推理得到的结果要进行解模糊处理?写出常见的两种解模糊方法11.简述适应度函数在遗传算法中的作用12.递阶智能控制系统的主要结构特点有哪些？13.信息特征，获取方式，分层方式有哪些？14.详细描述数据融合的流程和方法15.详细描述递阶智能控制系统的优化算法模型16.比较模糊集合和普通集合的异同17.简述模糊控制系统的组成与工作原理18.试举例说明传统集合中叉积序偶的顺序是不能颠倒的19.结合自身理解浅谈模糊数学与模糊集合的概念20.举例说明模糊数学隶属函数的概念21.简述人工神经网络定义及特征22.生物神经元由哪几部分组成？每一部分的作用是什么？他有哪些特征？23.简述BP算法的神经网络结构及学习算法24.简述遗传算法的特点及关键问题三：计算题1. 假设子女和父母相似度如下图表A ，父母与祖父，祖母的相似度如下表B ，利用最大-最小合成法求子女和祖父母相似度。
A 表格B 表格2. 当输入样本为【X1，X2】时，写出下面网络输出y 的表达式。
其中隐层神经元激励函数为Sigmoid 函数，输出层神经元激励函数为f （x ），输出层神经元和隐层神经元之间的权重如图所示，隐层神经元和输出层神经元之间的权重如入所示。
智能控制技术期末考试试题# 智能控制技术期末考试试题## 一、选择题（每题2分，共20分）1. 智能控制系统的基本特征不包括以下哪一项？A. 自学习能力B. 鲁棒性C. 单一控制策略D. 适应性2. 模糊控制理论的提出者是：A. 瓦迪姆·瓦迪莫维奇·诺维科夫B. 罗纳德·费舍尔C. 洛特菲·A·扎德D. 阿尔伯特·爱因斯坦3. 下列哪项不是智能控制技术的应用领域？A. 机器人技术B. 航空航天C. 传统农业D. 智能制造4. 神经网络在智能控制中的主要作用是：A. 增强系统稳定性B. 实现模式识别C. 减少系统成本D. 提高系统响应速度5. 遗传算法在智能控制中的应用主要用于：A. 优化控制参数B. 实现自适应控制C. 增强系统的鲁棒性D. 进行模式识别## 二、简答题（每题10分，共20分）1. 简述智能控制技术与传统控制技术的主要区别。
2. 解释模糊控制的基本原理，并举例说明其在实际中的应用。
## 三、计算题（每题15分，共30分）1. 假设有一个简单的模糊控制器，其输入变量为温度（T）和湿度（H），输出变量为风扇速度（F）。
给出以下模糊规则：- 如果T是高且H是低，则F是高。
- 如果T是中且H是中，则F是中。
- 如果T是低且H是高，则F是低。
- 请根据上述规则，给出一个模糊控制表，并计算当T=28℃，H=70%时的风扇速度。
2. 考虑一个简单的神经网络，输入层有3个神经元，隐藏层有4个神经元，输出层有1个神经元。
已知输入向量为\[ x = [0.5, 0.2, 0.7] \]，隐藏层和输出层的权重矩阵分别为：\[ W_h = \begin{bmatrix} 0.1 & 0.3 & 0.2 \\ 0.4 & 0.1 &0.6 \\ 0.5 & 0.7 & 0.8 \\ 0.9 & 0.5 & 0.3 \end{bmatrix} \]\[ W_o = \begin{bmatrix} 0.2 & 0.4 & 0.1 & 0.3\end{bmatrix} \]假设隐藏层和输出层的激活函数都是Sigmoid函数，计算输出值。
填空题（每空1分，共20分）控制论的三要素是：信息、反馈和控制。
传统控制是经典控制和现代控制理论的统称。
智能控制系统的核心是去控制复杂性和不确定性。
神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。
按网络结构分，人工神经元细胞可分为层状结构和网状结构按照学习方式分可分为：有教师学习和无教师学习。
前馈型网络可分为可见层和隐含层，节点有输入节点、输出节点、计算单元。
神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。
1、智能控制是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器；与自动控制原理和现代控制原理一起构成了自动控制课程体系的理论基础。
2、智能控制系统的主要类型有：分级递阶控制系统，专家控制系统，学习控制系统，模糊控制系统，神经控制系统，遗传算法控制系统和混合控制系统等等。
3、模糊集合的表示法有扎德表示法、序偶表示法和隶属函数描述法。
4、遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的。
自然选择学说包括以下三个方面：遗传、变异、适者生存。
5、神经网络在智能控制中的应用主要有神经网络辨识技术和神经网络控制技术。
6、在一个神经网络中，常常根据处理单元的不同处理功能，将处理单元分成输入单元、输出单元和隐层单元三类。
7、分级递阶控制系统：主要有三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级、协调级、执行级，并且这三级遵循“伴随智能递降精度递增”原则。
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，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制。
智能控制的研究对象具备以下的一些特点：不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。
IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学)AC：描述系统的动力学特征，是一种动态反馈。
AI ：是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。
OR：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。
智能控制智能控制试卷（练习题库）1、简述智能控制的概念。
2、比较智能控制和传统控制的特点？3、智能控制的概念首次由著名学者（）提出的。
4、经常作为智能控制典型研究对象的是（）。
5、智能自动化开发与应用应当面向（）。
6、不属于智能控制是（）。
7、以下不属于智能控制主要特点的是（）。
8、以下不属于智能控制的是（）。
9、地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为（）。
10、自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为（）。
11、专家系统中的自动推理是基于O的推理。
12、适合专家控制系统的是（）。
13、直接式专家控制通常由O组成。
14、产生式系统的推理方式不包括（）。
15、黑板专家控制系统的组成有O16、建立专家系统，最艰难（“瓶颈”）的任务是（）。
17、产生式系统包含的基本组成O18、下列概念中不能用普通集合表示的是（）。
19、以下应采用模糊集合描述的是（）。
20、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4e；以及加热装置中可控硅导通角21、在论域U中，模糊集合A的支集只包含一个点u,且OAum=I,则A称为（）。
22、在模糊控制中，隶属度（）。
23、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（）。
24、在温度模糊控制系统中，二维模糊控制器的输出是（）。
25、以下的集合运算性质中，模糊集合不满足的运算性质（）。
26、模糊控制方法是基于（）。
27、以下应采用模糊集合描述的是（）。
28、模糊隶属度函数曲线的形状可以为（）。
29、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30、某一隶属度函数曲线的形状可以选为（）。
31、模糊控制器的术语“正中”，可用符合O表示。
32、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33、下列概念中不能用普通集合表示的是（）。
智能控制工程师考试试题智能控制工程师考试试题是专门为智能控制工程师资格认证而设计的考试题目。
该考试旨在评估参与者在智能控制领域的知识、技能和能力。
以下是一些典型的考试试题，供考生参考。
一、选择题1. 下列哪个不是智能控制系统的特点？A. 自主决策B. 自适应性C. 开放性D. 简单性2. 智能控制系统的基本组成部分不包括下列哪个？A. 传感器B. 控制器C. 执行器D. 人机界面3. 下列哪个是传统控制系统无法完成的任务？A. 识别未知环境B. 学习新任务C. 理解自然语言D. 解决复杂问题二、填空题1. 智能控制工程师需要掌握的核心技术领域包括________、机器学习等。
2. 在智能控制系统中，信息传输的基本单位是________。
3. 智能控制系统的优势之一是________，能够根据外部条件自主调整控制策略。
三、案例分析题某工厂正在设计一个智能控制系统，用于监控和控制生产线上的机械设备。
以下是该系统的一些功能需求，请你根据这些需求回答相关问题。
功能需求：1. 监测设备状态：能够实时监测设备的工作状态，并及时报警。
2. 故障检测与预测：能够自动检测设备故障，并预测可能发生的故障。
3. 自适应控制：根据外部环境和生产需求，智能调整设备的控制策略。
问题：1. 你认为如何实现设备状态的实时监测？请列举一些可能的传感器和监测手段。
2. 在故障检测与预测方面，智能控制工程师应考虑哪些技术和方法？3. 如何实现自适应控制？请说明一些适用的控制策略和算法。
以上只是一些考试试题的示例，实际考试可能会更加复杂和综合。
作为考生，你需要充分准备智能控制领域的专业知识和技术，以应对不同类型的试题。
希望你能够在考试中取得优异的成绩，实现智能控制工程师的资格认证。
加油！。
（勤奋、求是、创新、奉献）
2015～2016学年第1学期考试试卷A
学院班级姓名__________ 学号___________
《智能控制系统》课程试卷
（本卷考试时间90 分钟）
一．填空题
1．智能控制系统主要包括（递阶控制系统）、（专家控制系统）、（模糊控制系统）、（神经控制系统）。
2．分层递阶智能控制系统由（组织级）、（协调级）、（执行级）组成，其进行功能分配的原则是（自上而下精度程度渐增，智能程度渐减）。
3．模糊控制的特点有（无需知道被控对象的数学模型）、（反映人类智慧思维的智能控制）、（易被人们所接受）、（构造容易）、（鲁棒性好）。
4．模糊控制器主要由（模糊接口）、（知识库）、（模糊推理机）、（解模糊接口）组成。
5．模糊输出向量的解模糊方法有（重心法）、（最大隶属度法）、（加权平均法）。
6．感知器的（结构）决定框架，（参数）决定内容。
7．BP神经网络执行优化的方法是（梯度下降法）。
8．遗传算法的特点有（全局性）、（并行性和高效性）、（鲁棒性）、（普适性和易扩性）、（简明性）。
9．基本遗传算法的3个基本操作（选择）、（交叉）、（变异）。
10．交叉运算可以分为（二进制交叉运算）、（浮点数交叉运算）两类，变异运算可分为（二进制变异运算）和（浮点数变异运算）两类。
二、简答题
1、简述递阶智能控制系统。
2、简述递阶智能控制系统的组成，并说明其组织级的工作流程。
3、简述模糊控制器的主要组成部分及工作原理。
4、简述BP算法中工作信号正向传播、误差信号反向传播过程。
5、简述神经网络的特征和功能。
6、简述何谓神经网络和前向神经网络。
7、写出典型的人工神经元模型结构并加以说明
9、简述遗传算法的基本原理与流程。
10、简述适应度函数设计的几种方法。
三．计算题
1
利用最大代数积合成方法和最大最小合成法求出子女和祖父、祖母的相似程度，注意要写出合成过程。
2、假设一个系统，当输入A时，输出为B，否则输出为C，且
A=0/1+0.1/2+0.4/3+0.7/4
B=1/1+0.7/2+0.3/3+0/4
C=0.8/1+0.6/2+0.4/3+0.2/4
已知当前输入A׳=0.1/1+0.2/2+0.4/3+1/4，求输出D（要求用扎德推理法，写出推理过程）。
3、写出网络输出y 的表达式，其中隐层神经元采用Sigmoid 传递函数，输出层神经元采用y = x 线性传递函数，输入层神经元和隐层神经元之间的权重如图所示、隐层神经元和输出层神经元之间的权重如图所示。
4、对如下的BP 神经网络，学习系数1=η，各点的阈值0=θ。
作用函数为：
⎩⎨
⎧<≥=1
11
)(x x x x f 。
输入样本0,121==x x ，输出节点z 的期望输出为1，对于第k 次学习得到的权值分别为
2
x 1
x 输入层
隐层 输出层
1)(,1)(,1)(,2)(,2)(,0)(2122211211======k T k T k w k w k w k w ，求第k 次和1+k 次学习得到的
输出节点值)(k z 和)1(+k z （写出计算公式和计算过程）。
y 2 )(11=k w 1)(22=k
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5、函数寻优实例（涉及染色体编码运算和适应度运算）。
