2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、1.1.試說明智能控制的的基本特點是什么?試說明智能控制的的基本特點是什么?(1)學(xué)習(xí)功能(1分)(2)適應(yīng)功能(1分)(3)自組織功能(1分)(4)優(yōu)化能力(2分)2、試簡述智能控制的幾個重要分支。、試簡述智能控制的幾個重要分支。專家控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和遺傳算法。3、試說明智能控制研究的數(shù)學(xué)工具。、試說明智能控制研究的數(shù)學(xué)工具。智能控制研究的數(shù)學(xué)工具為:(1)符號推理與數(shù)值計算的結(jié)合;(2)離散事件與連續(xù)時間系統(tǒng)得結(jié)合;(3

2、)模糊集理論;(4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論;(5)優(yōu)化理論4.智能控制系統(tǒng)有哪些類型,各自的特點是什么?智能控制系統(tǒng)有哪些類型,各自的特點是什么?(1)專家控制系統(tǒng)(1分)專家系統(tǒng)主要指的是一個智能計算機程序系統(tǒng),其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)<宜降闹R與經(jīng)驗。它具有啟發(fā)性、透明性、靈活性、符號操作、不一確定性推理等特點。(2)模糊控制系統(tǒng)(1分)在被控制對象的模糊模型的基礎(chǔ)上,運用模糊控制器近似推理手段,實現(xiàn)系統(tǒng)控制的一種方法模糊模型是用模糊語言

3、和規(guī)則描述的一個系統(tǒng)的動態(tài)特性及性能指標(biāo)。(3)神經(jīng)控制系統(tǒng)(1分)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有某些智能和仿人控制功能。學(xué)習(xí)算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征。5、簡述、簡述專家控制與專家系統(tǒng)存在的區(qū)別。專家控制引入了專家系統(tǒng)的思想,但與專家系統(tǒng)存在區(qū)別:(1)專家系統(tǒng)能完成專門領(lǐng)域的功能,輔助用戶決策;專家控制能進行獨立的、實時的自動決策。專家控制比專家系統(tǒng)對可靠性和抗干擾性有著更高的要求。(2)專家系統(tǒng)處于離線工作方式,而專家控制要求在線獲取反饋信息,即要求

4、在線工作方式。6、試說明智能控制的三元結(jié)構(gòu),并畫出展示它們之間關(guān)系的示意圖。、試說明智能控制的三元結(jié)構(gòu),并畫出展示它們之間關(guān)系的示意圖。把智能控制擴展為三元結(jié)構(gòu),即把人工智能、自動控制和運籌學(xué)交接如下表示:(2分)IC=AI∩AC∩一運籌學(xué)(Operationresearch)IC一智能控制(intelligentcontrol)Al一人工智能(artificialintelligence)AC一自動控制(automaticColltr

5、ol)∩一表示交集.8.簡述智能控制系統(tǒng)較傳統(tǒng)控制的優(yōu)點。簡述智能控制系統(tǒng)較傳統(tǒng)控制的優(yōu)點。在傳統(tǒng)控制的實際應(yīng)用遇到很多難解決的問題,主要表現(xiàn)以下幾點:(1)實際系統(tǒng)由于存在復(fù)雜性、非線性、時變性、不確定性和不完全性等,無法獲得精確的數(shù)學(xué)模型。(1分)(2)某些復(fù)雜的和包含不確定性的控制過程無法用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型來描述,即無法解決建模問題。(1分)(3)針對實際系統(tǒng)往往需要進行一些比較苛刻的線性化假設(shè),而這些假設(shè)往往與實際系統(tǒng)不符合。(1

6、分)(4)實際控制任務(wù)復(fù)雜,而傳統(tǒng)的控制任務(wù)要求低,對復(fù)雜的控制任務(wù),如機器人控制、CIMS、社會經(jīng)濟管理系統(tǒng)等復(fù)雜任務(wù)無能為力。(1分)智能控制將控制理論的方法和人工智能技術(shù)靈活地結(jié)合起來,其控制方法適應(yīng)對象的復(fù)雜性和不確定性能夠比較有效的解決上述問題具有較大的優(yōu)越性。(1分)9、智能控制與傳統(tǒng)控制的主要區(qū)別如何?、智能控制與傳統(tǒng)控制的主要區(qū)別如何?傳統(tǒng)控制:經(jīng)典反饋控制和現(xiàn)代理論控制。它們的主要特征是基于精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的控制。適

7、于解決線性、時不變等相對簡單的控制問題。智能控制:以上問題用智能的方法同樣可以解決。智能控制是對傳統(tǒng)控制理論的發(fā)展,能夠解決傳統(tǒng)控制方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題,如:對象的不確定性、高度的非線性和復(fù)雜的任務(wù)要求。傳統(tǒng)控制是智能控制的一個組成部分,在這個意義下,兩者可以統(tǒng)一在智能控制的框架下。1010在模糊控制器的設(shè)計中,常用的反模糊化的方法有哪幾種?在模糊控制器的設(shè)計中,常用的反模糊化的方法有哪幾種?(2)設(shè)、和分別是論域X、Y和Z

8、上的模糊集合,則模糊條件語句“ifthenelseA~B~C~A~B~”所決定的二元模糊關(guān)系為:C~]~~[]~~[~~~C????ABARBA?(3)設(shè)、和分別是論域X、Y和Z上的模糊集合,則模糊條件語句“ifthenA~B~C~A~B~”所決定的二元模糊關(guān)系為:C~??CBAR~~~~1???T18人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些主要的結(jié)構(gòu)特征?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些主要的結(jié)構(gòu)特征?(1)并行處理;(2分)(2)信息分布式存儲;(2分)容錯性。(1分

9、)19簡述神經(jīng)元模型并畫出結(jié)構(gòu)圖。簡述神經(jīng)元模型并畫出結(jié)構(gòu)圖。和神經(jīng)生理學(xué)類似人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的基本處理單元稱為神經(jīng)元,每個神經(jīng)元模型模擬一個生物神經(jīng)元如圖所示:神經(jīng)元模型該神經(jīng)元單元由多個輸入i=12...n和一個輸出y組成。中間狀態(tài)由輸入信號加權(quán)和表示其輸出為:式中為神經(jīng)元單元的閾值)為連接權(quán)系數(shù)(對于激發(fā)狀態(tài)取正值對于抑制狀態(tài)取負值)n為輸入信號數(shù)目為神經(jīng)元輸出t為時間f(_)為輸出變換函數(shù)有時叫做激發(fā)或激勵函數(shù)往往采用0和1二值函

10、數(shù)、S形函數(shù)和高斯函數(shù)等。20、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)具備的四個基本屬性是什么?、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)具備的四個基本屬性是什么?1)并行分布式處理2)非線性處理3)自學(xué)習(xí)功能4)可通過硬件實現(xiàn)并行處理21簡述誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法的主要思想簡述誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法的主要思想誤差反傳算法的主要思想是把學(xué)習(xí)過程分為兩個階段(1分):第一階段(正向傳播過程)給出輸入信息通過輸入層經(jīng)隱含層逐層處理并計算每個單元的實際輸出值(2分);第二階段(反向過程),若在輸出層未能

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