1- 1智能控制系统由哪几部分组成？各部分的作用 是什么？
答：六部分组成：执行器、传感器、感知信息处理、 规划与控制、认知和通信接口。 1、 执行器是系统的输出，对外界对象发生作用。 2、 传感器产生智能系统的输入，传感器用来监测外 部环境和系统本身的状态。传感器向感知信息处理单 元提供输入。 3、 感知信息处理，将传感器得到的原始信息加以处 理，并与内部环境模型产生的期望信息进行比较。 4、 认知主要用来接收和存储信息、知识、经验和数 据，并对他们进行分析、推理作出行动的决策，送至 规划和控制部分。 5、 通信接口除建立人机之间的联系外，还建立系统 各模块之间的联系。
6规划和控制是整个系统的核心，它根据给定的任 务要求，反馈的信息，以及经验知识，进行自动搜索， 推理决策，动作规划，最终产生具体的控制作用。 1- 2智能控制系统的特点是什么？
答：1、智能控制系统一般具有以知识表示的非数学 广义模型和以数学模型表示的混合控制过程。 2、 智能控制器具有分层信息处理和决策机构。 3、 智能控制器具有非线性和变结构特点。 4、 智能控制器具有多目标优化能力。 5、 智能控制器能够在复杂环境下学习。 从功能和行为上分析，智能控制系统应具备以下一条 或几条功能特点：
1、自适应功能2、自学习功能3、自组织功能4、 自诊断功能5、自修复功能
1-3智能控制与传统控制相比较有什么不同？在什 么场合下应该选用智能控制策略？
答：（1）不同点：1、涉及的范围：智能控制的范围 包括了传统控制的范围。有微分/差分方程描述的系 统；有混合系统（离散和连续系统混合、符号和数值 系统混合、数字和模拟系统混合）。2、控制的目标： 智能的目标寻求在巨大的不确定环境中，获得整体的 优化。因此，智能控制要考虑：故障诊断、系统重构、 自组织、自学习能力、多重目标。 3、系统的结构： 控制对象和控制系统的结合。
（2）在什么场合下应该选用智能控制策略。说法一: 主要针对控制对象及其环境、目标和任务的不确定性 和复杂性的系统。说法二：主要针对无法获得精确 的数学模型、无法解决建模问题、假设条件与实际不 相吻合的系统。
2- 11模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么 功能？ 答：（1）组成：输入量模糊化接口、知识库（数据库 和规则库）、推理机、输出解模糊接口四部分。 （2）功能：1、模糊化接口 测量输入变量和受控系 统的输出变量，并把它们映射到一个合适的响应论域
的量程，然后精确的输入数据被变换为适当的语言值 或模糊集合的标示符。2、知识库 涉及应用领域和控 制目标的相关知识，它由数据库和语言控制规则库组 成。数据库为语言控制规则的论域离散化和隶属函数 提供必要的定义。语言控制规则标记控制目标和领域 专家的控制策略。3、推理机 是模糊控制系统的核心， 以模糊概念为基础，模糊控制信息可以通过模糊蕴涵 和模糊逻辑的推理规则来获取，并可以实现拟人决策 过程。根据模糊输入和模糊控制规则，模糊推理求解 模糊关系方程，获取模糊输出。 4、模糊决策接口 起到模糊控制的推断作用，并产生一个精确的或非模 糊的控制作用。此精确控制作用必须进行逆定标，这 一作用是在对受控过程进行控制之前通过量程变换 实现的。
模糊控制器的结构组成和作用：一、模糊化接口 测 量输入变量和受控系统的输出变量，并把它们映射到 一个合适的响应论 域的量程。二、知识库 为语言控 制规则的论域离散化和隶属函数提供必要的定义。 三、推理机根据模糊输入和模糊控制规则，模糊推 理求解模糊关系方程，获得模糊输出。四、模糊判决 接口 起到模糊控制的推断作用，并产生一个精确的 或非模糊的控制作用。
2- 12模糊逻辑控制器常规设计的步骤怎样？应该注 意哪些问题？
答：（1）原则性步骤：1、定义输入输出变量2、定 义所有变量的模糊化条件 3、设计控制规则库4、设 计模糊推理机构5、选择精确化策略的方法
（2） 常规设计方法：查表法。 步骤：1、确定模糊 控制器的输入输出变量 2、确定各输入输出变化量的 变化范围、量化等级和量化因子 3、在各输入输出语 言变量的量化域内定义模糊子集 4、模糊控制规则确 定5、求模糊控制表
（3） 注意的问题：1、在定义输入和输出变量时， 要 考虑到软件实现的，一般用于小于 10个输入变 量时，软件推理还能应付，但当输入变量的数目再增 加时，就要考虑采用专用模糊逻辑推理集成芯片。 2、确定模糊控制规则的原则是必须保证控制器的输 出能够使系统输出响应的动静态特性达到最佳。 补充1模糊集合：定义实际上是将经典集合论中的 特征函数表示扩展到用隶属度函数来表示。
补充2隶属度函数：模糊集合的特征函数，实质上 反映的事物的渐变性。
3- 1神经元的种类有多少？它们的函数关系如何?
| 0 Neti 乞 Net o
答：四种（1）阈值型f（NetJ
Neti 0 Netj 込 0
(2)分段线性型 f(Net)二 kNet Neto :： Neti :: Neti
fmax
Net _ Neti
神经网络控制器模拟人做同样一件任务的操作 行为。神经网络控制结构的学习样本直接取自于专家 的控制经验。神经网络的输入信号来自传感器的信息 和命令信号。神经网络的输出是系统的控制信号。一 旦神经网络的训练达到了能够充分描述人的控制行 为，则网络训练结束。
4- 1专家系统有哪几部分组成，其功能和特点是什 么？
答：（1）详细解答：1、知识库：存放领域知识，常 识性知识，推理性知识，推理规则等。这些知识使专 家系统具有启发性。2、数据库：存放推理的原始数 据，中间结果，控制信息等。一般来说，知识库存放 的信息具有规则性和普遍性，相对与数据库更为稳 定。3、推理机：利用知识库的推理规则，对数据库 的信息进行推理，得到结论或决策。从结构上说，专 家系统的推理机和知识库是彼此分离的，这一特点使 专家系统便于维护和调整。4、知识获取机构：获取 专家的领域知识，对知识库进行修改和维护，保持其 内容的一致性和完整性。知识获取机构使专家系统具 有自学习和自适应的特点。5、解释机构：对推理过 程作出说明，并回答用户问题。解释机构使专家系统 具有透明性，便于人机交互。 6人机接口：人机交 互界面，可以充分发挥人机协作。
（2）简答： 组成：1、知识库2、数据库3、推理 机制4、知识获取机构 5、解释机构 6、人机接口 功能和特点：专家系统具有启发性、灵活性和透明 性的特点，是应用最广泛的人工智能系统之一，可以 进行诊断、预测、决策、设计、规划等工作。
4- 2专家控制系统与专家系统有哪些关系，其实现结 构有那些？
答；（1）关系： 区别：1、专家系统能完成专门领 域的功能，辅助用户决策；专家控制能进行的、 实时的自动决策，其可靠性、抗干扰性要求高。 2、 专家系统离线工作，专家控制在线控制。 联系：专 家控制系统是一种专家系统，是对传统的专家系统结 构进行不同程度的改造，以满足系统实时性的要求。 但总体上，还保留了专家系统的特色。1、知识和数 据的分离。2结构上的并行性。另外，由于传统的控 制算法也属于控制系统的知识，所以传统控制的任何 进展都可以进一步提高专家控制的性能。 （2）实现结构：专家控制器、实时专家控制系统。
1
Sigmoid 函数型 f(NetJ 二 画 (3) 1 e〒
Neti
Neti
（4） Tan函数型
3- 3神经网络按连接方式分有哪几
类，按功能分有哪 几类？按学习方式分又有哪几类？ 答：（1）神经网络按连接方式分：1、前向网络2、 反馈网络3、相互结合型网络4、混合型网络。
（2） 神经网络按功能分有哪几类？ 前向神经网络模 型、动态神经网络模型、CMAC神经网络、RBF神 经网络模型。
（3） 神经网络按按学习方式分又有哪几类？ 答：有 导师学习（相关学习、纠错学习）和无导师学习。 3-7神经网络控制系统的结构有哪几种？在设计神 经控制系统时如何选择最佳的控制结构？
答：（1）结构：1、导师指导下的控制器 2、逆控制 器3、自适应网络控制器4、前馈控制结构5、自适 应评价网络6混合控制系统。
（2）在设计神经网络控制系统时如何选择最佳的控 制结构。不管采用何种神经网络控制结构，要真正 实现神经网络智能控制的目的，必须具备一种有效的 学习机制来保证神经控制器的自学习、自适应功能， 达到真实意义上的智能控制。
eT -e T f (Neti ) = Neti Net?
e亍.e
补充3遗传学习算法的几个步骤：1、群体的初始化 2、评价群体的每一个体的性能 3、选择下一代个体 4、执行简单的操作算子（变异、交叉） 5、评价下 一代群体的性能 6判断终止条件满足否？若否，则 转3继续；若满足，则结束。
3- 8实现神经控制器有导师学习的关键是什么？ 答：导师指导下的控制器：为了实现某一控制功能， 教会
补充4完成遗传学习算法，必须首先解决以下几个 部分的选择问题：1、编码机制2、选择机制3、控 制参数选择4、二进制字符串的群体构成 5、适应度 函数计算6、遗传算子（变异、交叉）的定义。
