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智能控制导论

1模糊控制是一种模拟人类语言系统的控制策略。
2模糊化是实现将模糊推理结果转换为执行机构能够接受的定值定量信号的过程。
3模糊控制器在实际设计过程中常常将推理这一步转换为离线查询表，用于提高控制输出的速度。
4模糊集合中的隶属度范围为[0~10]。
5模糊推理中存在多个已知模糊关系时，需要将多个模糊关系矩阵进行合并运算后再参与推理。
6专家系统的本质是一段计算机程序。
7间接性专家控制器完全取代了原有控制器的作用。
8专家PID控制器的作用在于实时调整比例系数、积分时间和微分时间的参数，以使控制器能够适应控制现场的需要。
9推理机的作用在于存储专家知识等数据。
10专家系统支持专家用户界面实现对知识库的内容更新、删除等操作。
11人工神经网络的本质是一个函数。
12神经网络拓扑结构中的一个圆圈结点表示一个细胞核。
13神经网络权值可以随着训练而被改变。
14神经网络训练分为批量训练和在线训练。
15神经网络的训练样本量没有明确规定，和神经网络内部的网络参数个数无关。
16遗传算法是迭代优化算法的一种。
17遗传算法在迭代过程中不能实现寻优加速。
18遗传算法操作包括选择、交叉和变异。
19交叉概率和变异概率在0~1之间，且取值尽量大。
20遗传算法优化PID参数是在控制理论中的典型应用之一。
21智慧树知到《智能控制导论》2023见面课答案
22智能控制最大的优点在于不需要精确的数学模型。
23傅京孙提出了智能控制的二元论，包括了人工智能和自动控制。
24智能控制在任何场合下的控制效果都一定比经典控制理论中的要好。
25智能控制主要用于解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题。
26智能控制理论的学习属于自动控制任务中解决信号难以检测的问题。
27以下特点不属于智能控制的是（）
28智能控制的重要分支不包括（）
29智能控制的任务在于设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理和决策等功能。
30智能控制研究对象的特点不包括（）
311987年1月，在美国举行了第一届国际智能控制大会，标志着智能控制领域的形成。
32专家系统其实就是一段计算机程序，该程序具备某领域内专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。
33专家控制分为直接型专家控制器和间接型专家控制器，专家PID控制器属于间接型。
34以下不属于专家控制的特点的是（）
35专家系统结构中的关键部分为知识库和推理机。
36常用的知识表达方法为：产生式规则、框架、语义网络、过程。
37推理机中的正向推理是从结果中得到原始数据和已知条件。
38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。
39专家控制的关键技术不包括（）
40以下关于专家PID控制描述不正确的是
41直接型专家控制器用于取代常规控制器，直接控制生产过程或被控对象。
42模糊集合的元素是以某种程度隶属于该集合，而普通集合的元素隶属度为0或者1。
43两个定义在不同论域上的模糊集合之间可以进行元素的并、交等运算。
44模糊关系矩阵的元素可以大于1。
45隶属函数的确定方法为（）
46设有两个定义在相同论域上的模糊集合A和B，A合成B的结果等于B合成A的结果。
47设有两个定义在相同论域上的模糊集合A=[02 04； 06 09]， B=[08 07； 05 03]，则A合成B的结果为（）
48模糊集合表示为A=u1/x1+u2/x2+u3/x3+……，其中u代表隶属度，x表示论域元素，式子中的加号和除法和数学中的表示含义相同。
49已知如果天气冷，请多穿衣服这一条关系R，则当天气为很冷，则穿什么衣服，这一推理过程属于（）
50已知模糊集合A表示大苹果，则加了语气算子的模糊集合B很大的苹果，B中的元素隶属度等于A中元素隶属度加（1/2）次方运算。
51以下关于二维输入的Mamdani推理方法描述错误的是（）
52解模糊的目的是为了实现由模糊集合到定值定量信号的转化。
53设计模糊控制器时可以无需进行模糊化接口的一步。
54模糊化接口一般采用隶属度最大化原则实现由实际取值到模糊集合的映射。
55在实际模糊控制任务中，模糊推理可以在离线状态下设计一个模糊规则表，以查询表的方式实现模糊推理。
56模糊控制器的组成包括（）
57常见的解模糊方法有（）
58模糊控制具有一定的不确定性，因此不能实现精确控制。
59关于模糊控制的描述中错误的是（）
60在制定模糊查询表时需要根据实际的经验进行设定。
61当模糊推理中存在多条已知关系时，每个子关系计算的结果再进行交运算得到最后的推理关系R。
62人工神经元数学模型的建立是根据实际神经元的工作特性的。
63人工神经元数学模型中的阈值是模拟实际神经元中的（）
64以下关于BP神经网络的描述中错误的是（）
65BP神经网络中采用的负梯度下降算法，当误差目标函数中存在多个极值点时，仍然能够寻找到全局最优解。
66学习的方式分为在线学习和批量学习。
67一个神经元并不聪明，但千万个神经元彼此相连在有限的空间里就会产生智慧，这属于群智能的现象之一。
68深度网络模型中由于存在大量待寻优的参数，因此需要大数据样本进行训练。
69神经网络的学习过程就是网络中的权值调整的过程。
70神经网络的泛化能力就是指对样本数据的拟合和逼近效果。
71以下关于神经网络的描述中错误的是（）
72神经网络控制内容一般包括被控对象系统辨识和神经网络控制器的设计。
73以下属于神经网络控制结构的有（）
74神经网络直接逆控制是与被控对象并联起来，以使得总体的传递函数为1。
75神经网络和PID控制器结合时输出为比例积分和微分系数。
76神经网络在做被控对象系统辨识时需要采集大量的输入和输出数据形成训练样本。
77神经网络从本质上说就是一个建立了输入变量到输出变量之间的映射函数。
78所谓黑箱模型是指输入和输出变量之间的数学关系式是确定的。
79神经网络直接逆控制的可用性在相当程度上取决于逆模型的准确精度。
80神经网络输入层节点个数与训练样本的个数有关。
81神经网络作为控制器，可以实现对不确定系统或者未知系统进行有效的控制，使控制系统达到所要求的动态、静态特性。
82遗传算法的基本操作不包括（）
83遗传算法最大的优点在于能够快速在解空间中找到目标函数的最佳解。
84遗传算法的构成要素有哪些（）
85如果适应度函数有两个变量，则可以把两个变量的二进制编码串接后形成染色体。
86染色体经过复制、交叉、变异后的适应度一定比原种群中的染色体适应度高。
87变异操作能够使染色体序列产生出新的染色体编码。
88在复制操作中，采用轮盘赌的方式筛选出参与交叉和变异的染色体，显然适应度大的个体更容易被选中。
89两个染色体在交叉中如果互换了某个位之后的所有染色体，则属于单点交叉的类型。
90由于多条染色体在迭代过程中同时参与遗传操作，因此具有并行计算的特点，适合大规模复杂问题的优化。
91遗传操作后得到的结果需要经过解码操作转换为实际变量的取值。
92MATLAB程序语句必须以分号结束。
93新版本的MATLAB提供了深度学习工具包，以及对某些硬件的直接编程功能。
94MATLAB中数据存放格式是以矩阵形式，因此具有快速高效的矩阵和数学运算能力。
95MATLAB中不能设计图形用户界面。
96MATLAB中的变量类型有（）
97MATLAB循环和选择语句的结束标志为end。
98两个大小相同的矩阵进行点乘运算的结果为相同位置元素的乘积，与数学矩阵相乘不同。
99表达式1：2：10，第三个元素为（）
100SIMULINK中没有提供信号源的模块，需要从工作空间中给定。
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