22春[1085]《智能控制》在线作业辅导资料 ..docx
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单项选择题
1、下列有关推理机说法不正确的是( )
·推理机是用于对知识库中的知识进行推理来得到结论的“思维”机构。
·推理机包括三种推理方式,即正向推理、反向推理和双向推理。
·推理机和知识库构成了专家系统
·推理机是指专家系统中无需任何知识就能完成推理功能的组成部分。
2、下列不属于智能控制的特点的是( )
·自组织功能和优化能力
·完全具有人的智能
·学习功能
·适应功能
3、下列有关智能控制的组成正确的是( )
·智能控制由人工智能,自动控制,运筹学组成。
·智能控制由人工智能和自动控制组成
·智能控制由自动控制和运筹学组成
·智能控制由运筹学和人工智能组成
4、下列有关智能控制的概念说法准确的是( )
· 所谓智能控制,即设计一个控制器(或系统),使之具有学习、抽象、推理、决策等功能,并能根据环境(包括被控对象或被控过程)信息的变化作出适应性反应,从而实现由人来完成的任务。
·所谓智能控制,就是将控制系统进行智能化,使之完全具有人的智能。
·所谓智能控制,就是控制过程中,就是人参与控制,从而具有人的智能。
·所谓智能控制,就是所设计的控制系统具有很高的智能。
5、下列有关遗传算法的参数中说法不正确的是( )
·M:
群体大小,即群体中所含个体的数量,一般取为20~100。
·遗传算法的终止进化代数,一般取为100~500。
·Pc:
交叉概率,一般取为0.4~0.99。
·Pm:
变异概率,一般取为0.5~1。
6、下列不属于BP网络的优点的是( )
· BP网络输入输出之间的关联信息分布地存储在网络的连接权中,个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响,因而BP网络具有较好的容错性。
·待寻优的参数多,收敛速度快。
·只要有足够多的隐层和隐层节点,BP网络可以逼近任意的非线性映射关系。
·BP网络的学习算法属于全局逼近算法,具有较强的泛化能力。
7、下列不属于神经网络特征的是( )
·能逼近任意非线性函数。
·信息的并行分布式处理与存储。
·可以多输入、多输出。
·具有全局收索特性。
8、在神经网络控制在理论和实践上,下列不属于研究的重点的是( )
·神经网络的稳定性与收敛性问题。
·神经网络学习算法的实时性。
·神经网络控制器和辨识器的模型和结构。
·神经网络处理的对象。
9、下列有关专家系统和专家控制说法错误的是。
( )
·专家控制引入了专家系统的思想,但与专家系统存在区别
· 专家系统能完成专门领域的功能,辅助用户决策;专家控制能进行独立的、实时的自动决策。
专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。
· 专家系统处于离线工作方式,而专家控制要求在线获取反馈信息,即要求在线工作方式。
·由于专家控制引入了专家系统的思想,因此专家控制和专家系统没有区别。
10、下列有关神经网络的说法不正确的是( )
· 与传统自适应控制相同,神经网络自适应控制也分为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应控制两种。
·神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间接自校正控制。
· 神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成,分别是自适应评判网络和控制选择网络。
·以上说法都不正确。
11、下列不属于专家控制的关键技术的是( )
·知识的表达方法
·从传感器中识别和获取定量的控制信号
·将定性知识转化为定量的控制信号
·控制知识和控制规则的获取
·推理机的方法
12、下列有关专家系统的定义正确的是( )
· 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。
·专家系统是指由多个专家组成的控制系统,具有解决专门问题的能力。
·专家系统就是一种专门的计算机程序,具有解决专门问题的能力。
·专家系统是具有推理能力的计算机程序,具有解决专门问题的能力。
13、下列有关遗传算法的参数中说法不正确的是( )
·M:
群体大小,即群体中所含个体的数量,一般取为20~100。
·G:
遗传算法的终止进化代数,一般取为100~500。
·Pc:
交叉概率,一般取为0.4~0.99。
·Pm:
变异概率,一般取为0.5~1.
14、下列有关单神经元自适应控制算法的表达式说法不正确的是
(
)
·
·
·
·
控制算法的表达式为:
表达式中的K越大,则快速性越好,但超调量大,甚至可能使系统不稳定。
当被控对象时延增大时,K值必须增大,以保证系统稳定。
K值选择过小,会使系统的快速性变差。
判断题
15、遗传算法直接以目标函数作为搜索信息。
·A.√
·B.×
16、BP网络的主要缺点之一是待寻优的参数多,收敛速度慢。
·A.√
·B.×
17、高斯型隶属函数的MATLAB表达式是gaussmf(x,[σ,c])。
·A.√
·B.×
18、瑞典学者K.J.Astrom在1983年首先把人工智能中的专家系统引入智能控制领域,于1986年提出“专家控制”的概念,构成一种智能控制方法。
·A.√
·B.×
19、一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是学习功能、适应功能、自组织功能和优化能力。
·A.√
·B.×
20、由产生式规则表示的专家系统又称为基于规则的系统或产生式系统。
·A.√
·B.×
21、确定隶属函数的方法大致有模糊统计法、主观经验法和神经网络法。
·A.√
·B.×
22、普通集合可用特征函数表示,模糊集合可用隶属函数表示。
·A.√
·B.×
23、专家PID控制是一种直接型专家控制器。
·A.√
·B.×
24、专家控制在未知环境下,仿效专家的经验,实现对系统的控制。
·A.√
·B.×
25、按模糊控制的线性特性分类分为线性模糊系统和非线性模糊系统。
·A.√
·B.×
26、模糊控制中,常用的语言变量值用NB、NS、等表示,其中NB代表负大。
·A.√
·B.×
27、模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量、和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法。
·A.√
·B.×
28、PID专家控制利用专家经验来设计PID参数。
·A.√
·B.×
29、综合目前的各种分类方法,可将神经网络控制的结构归结为以下七类:
神经网络监督控制、神经网络直接逆控制、神经网络自适应控制、神经网络内模控制、神经网络预测控制、神经网络自适应评判控制、神经网络混合控制。
·A.√
·B.×
30、常用的遗传算法的染色体编码方法有二种,它们分别为实数编码和二进制编码。
·A.√
·B.×
31、近年来,进化论、神经网络、模糊数学和专家系统等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力,并由此产生了各种智能控制方法。
·A.√
·B.×
32、将神经网络作为被辨识系统的模型,可在已知常规模型结构的情况下,估计模型的参数。
·A.√
·B.×
33、函数优化是遗传算法的经典应用领域,也是遗传算法进行性能评价的常用算例。
尤其是对非线性、多模型、多目标的函数优化问题,采用其他优化方法较难求解,而遗传算法却可以得到较好的结果。
·A.√
·B.×
34、专家系统主要由知识库和推理机构成。
·A.√
·B.×
35、广义钟形隶属函数的Matlab表达式是gbellmf(x,[a,b,c])。
·A.√
·B.×
36、遗传算法在解空间进行高效启发式搜索,而非盲目地穷举或完全随机搜索。
·A.√
·B.×
37、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。
·A.√
·B.×
38、最大隶属度法不考虑输出隶属度函数的形状,只考虑最大隶属度处的输出值。
因此,难免会丢失许多信息。
它的突出优点是计算简单。
在一些控制要求不高的场合,可采用最大隶属度法。
·A.√
·B.×
39、确定隶属函数的方法除了神经网络法外还有模糊统计法和主观经验法。
·A.√
·B.×
40、根据神经网络的连接方式,神经网络的3种形式为:
前向网络、反馈网络和自组织网络。
·A.√
·B.×
41、与传统自适应控制相同,神经网络自适应控制也分神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应控制两种。
·A.√
·B.×
42、随动模糊控制系统是指系统的指令信号为时间函数,要求系统的输出高精度、快速地跟踪系统输入。
也称为“模糊控制跟踪系统”或“模糊控制伺服系
统”。
·A.√
·B.×
43、在专家控制的两种类型中,直接型专家控制需要在线、实时控制。
·A.√
·B.×
44、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。
·A.√
·B.×
45、目前神经网络的学习算法有多种,按有无导师分类,可分为有导师学习、无导师学习和再励学习。
·A.√
·B.×
46、确定隶属函数的方法大致有模糊统计法、主观经验法和神经网络法。
·A.√
·B.×
47、智能控制中的三元论指的是:
运筹学、人工智能和自动控制。
·A.√
·B.×
48、按模糊控制的线性特性分类分为线性模糊系统和非线性模糊系统。
·A.√
·B.×
49、神经网络控制是将神经网络和控制理论相结合而发展起来的智能控制方法。
·A.√
·B.×
50、运筹学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。
·A.√
·B.×
51、人工智能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。
·A.√
·B.×
52、根据三元论,智能控制由人工智能,自动控制,运筹学组成,其中自动控制描述系统的动力学特性,是一种动态反馈。
·A.√
·B.×
53、BP网络(BackPropagation),是一种单向传播的多层前向网络。
·A.√
·B.×
54、隶属函数的值 越接近于1,表示元素x属于模糊集合A的程度越大;反之,越接近于0,表示元素x属于模糊集合A的程度越小。
·A.√
·B.×
55、PID专家控制的实质是,基于受控对象和控制规律的各种知识,无需知道被控对象的精确模型,利用专家经验来设计PID参数。
专家PID控制是一种间接型专家控制器。
·A.√
·B.×
56、1974年-1979年为模糊控制发展的第二阶段,在该阶段产生了简单的模糊控制器。
·A.√
·B.×
57、1965年-1974年为模糊控制发展的第一阶段,即模糊数学发展和形成阶段。
·A.√
·B.×
58、在常规的控制系统中,常遇到求解约束优化问题,神经网络不能为这类问题的解决提供有效的途径。
·A.√
·B.×
59、BP神经网络中隐层使用的Sigmoid是函数,其值在输入空间中无限大的范围内为非零值,因而是一种全局逼近的神经网络。
·A.√
·B.×
60、RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程没有任何区别。
·A.√
·B.×
61、RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似,二者的主要区别
在于各使用不同的作用函数。
·A.√
·B.×
62、目标函数存在多个极值点,按梯度下降法进行学习,很容易陷入局部极小值,这也是BP网络的主要缺点之一。
·A.√
·B.×
63
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