1. 神经网络的模型分类，分别画出网络图，简述其特点。 1）前向网络：神经网元分层排列，组成输入层，隐含层和输出层。每一层的神经元只能接收前一层神经元的输入。输入模式经过各层的顺次变换后，得到输出层数输出。个神经元之间不存在反馈。感知器和误差反向传播算法中使用的网络都属于这种模型。 1）.2） 2）反馈网络：这种网路结构指的是只有输出层到输入层存在反馈，即每一个输入节点都有可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈。这种模式可用来存储某种模式序列，也可以动态时间序列系统的神经网络建模。 3）相互结合型网络：属于网状结构，这种神经网络模型在任意两个神经元之间都可能存在连接。信号要在神经元之间反复往返传递，网络处在一种不断改变的状态之中。从某个初态开始，经过若干次变化，才能达到某种平衡状态，根据网络结构和神经元的特性，还有可能进入周期震荡或混沌状态。 4）混合型网络：是层次型网络和网状结构网络的一种结合。通过层内神经元的相互结合，可以实现同一层内的神经元的横向抑制或兴奋机制，这样可以限制每层内能同时动作的神经元数，或者把每层内的神经元分成若干组，让每组作为一个整体来动作。 2. 神经网络学习算法有几种，分别画出网络图，简述其特点。 1）有导师学习：所谓有导师学习就是在训练过程中，始终存在一个期望的网络输出。期望输出和实际输出之间的距离作为误差度量并用于调整权值。 1. 2）无导师学习：网络不存在一个期望的输出值，因而没有直接的误差信息，因此，为实现对网络训练，需建立一个间接的评价函数，一对网络的某种行为趋向作出评价。 3、简述神经网络泛化能力。 答：人工神经网络容许某些变化，如当输入矢量带有噪声时，即与样本输出矢量存在差异时，其神经网络的输出同样能够准确地呈现出应有的输出。这种能力就成为泛化能力。 4、单层BP 网络与多层神经网络学习算法的区别。 1）单层神经网络的Delta 学习算法是通过对目标函数∑== N p p E E 1 的极小来实现的，其中E 的极小是通过有序地对每一个样本数据的输出误差Ep 的极小化来得到。Delta 规则的学习算法就是对∑=-= 1 2 )(2 1 n i pj pj y t E 所定义的目标函数值求梯度得到。 2）多层前向传播网络的权系数训练算法是利用著名的误差反向传播学习算法。根据这一算法，训练网络权阵的更新是通过反向传 播网路的期望输出（样本输出）与世纪输出的误差来实现的。 3、分别叙述模糊控制器四个模块设计内容，并写出设计步骤。 答：四个模块为：模糊化过程、知识库（含数据库和规则库）、推理决策逻辑、精确化计算。（PPT 上是：模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口） 设计步骤：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设计模糊推理结构5选择精确化策略方法 PPT 上设计步骤是：（1）确定模糊控制器的输入变量和输出变量；（2）确定输入，输出的论域和Ke 、Kec 、Ku 的值；（3）确定各变量的语言取值及其隶属函数；（4）总结专家控制规则及其蕴涵的模糊关系；（5）选择推理算法； （6）确定清晰化的方法；（7）总结模糊查询表。 1． 什么是智能、智能系统、智能控制？ 答：智能：能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动的能力，即像人类那样工作和思维。 智能系统：是指具有一定智能行为的系统，对于一定的输入，它能产生合适的问题求解相应。 智能控制：智能控制是控制理论、计算机科学、心理学、生物学和运筹学等多方面综合而成的交叉学科，它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理和自适应的能力。是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能和遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。 4 把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集，其根据和内涵是什么? 答：人工只能（AI ）是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有学习、记忆、信息处理、形式语言、启发推理等功能；自动控制（AC ）描述系统的动力学特性，是一种动态反馈；运筹学（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；信息论（IT ）信息论是运用概率论与树立统计的方法研究信息、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。 早期产生的的二元结构被发现是很大程度上局限于符号主义的人工智能，无助于智能控制的有效的、成功的应用，所以后来又引入了运筹学。考虑到信息论对知识和智能的解释作用、控制论和系统论与信息之间的密切关系、信息论对智能控制的作用等方面
教室光环境智能控制系统 设计者：朱万朋，张林泉，李盈盈，杜光磊，赵灵强， 指导教师：梁坤峰 （河南科技大学车辆与动力工程学院制冷092班邮编：471003） 摘要：随着节能和环保要求的日益高涨，校园内教室的电能浪费问题受到重视，以智能化为手段的控制系统开始在教室光环境控制中得到应用。本作品建立教室光环境智能控制系统框架，设计了教室内人员区域定位算法，设置了光敏、投影仪开启和手动控制信号的控制优先级，搭建了简化的教室光环境智能控制系统实物模型，并验证了控制系统的功能。智能控制系统以STC89C52单片机和红外热释电处理芯片BISS0001作为控制装置的核心部件，通过光敏电阻电路检测环境的光强，并给出了教室内开灯的光强阈值，由热释电红外传感器模块检测人员的存在与位置；作品通过对环境光强信号、人体存在和位置信号的识别和智能判断，完成对教室照明回路的智能控制，实现教室内灯源的开关、明暗和区域控制，具有显著的节电效果和智能控制特点。 关键字光环境；红外感应；定位；智能控制；节能减排 作品内容简介 1．研制背景及意义 随着能源危机的不断加深，我国的能源问题越来越受到关注。国家统计局的初步统计数据表明，2011年中国能源消费总量比2010年增长7%。2011年我国能源消费总量34.8亿吨标准煤，是四年来增幅最多的一年，节能减排形势十分严峻。而我国节能灯普及率仍然较低，中小城市居民白炽灯的使用比例一般在50%以上，农村使用白炽灯的比例更大。目前，中国照明用电约占全社会用电总量的12%。随着经济发展和人民生活水平的提高，中国的照明用电量还会进一步增加，尤其是我国以火力发电为主，火电占全国发电总量的83.2%，水电约占14.7%，剩余的2.1%才是以核电，太阳能，风力电为主的新能源。 由于控制技术的飞速发展和广泛应用，智能化已经成为当今时代发展的主流技术，自动控制技术被越来越多的用到节能设备上。近几年我国教育事业得到了快速发展，学校照明耗电越来越大，电能浪费问题也随之日益严重。目前，国内院校基本上采用的还是传统的手动、光控和声控照明方法，其节能减排、抗干扰能力都很有限，造成了电能的大量浪费。因此，开发新的教室光环境智能控制系统，实现省电、节能减排目的，具有重要的现实意义。 目前国内常见的照明控制系统 l、Dynalite智能照明控制系统 该系统主要由调光模块、开关模块、控制面板、液晶显示触摸屏、智能传感器、编程插口、时钟管理器、手持式编程器和PC监控机等部件组成。采用DyNet网络连接，DyNet是一个分布式智能化网络，使用RS-485通讯协议。 2、C-Bus智能照明控制系统 C-Bus系统是1994年由澳大利亚奇胜电气公司开发的，现已广泛用于很多国家和地区。C —Bus系统是一个二线制的总线型式的智能控制系统，主要用于对照明系统的控制。也可用于
智能控制复习 第一章选择题 1．智能控制的概念首次由著名学者（ D ）提出 A 蔡自兴 B C D 傅京孙 2．经常作为智能控制典型研究对象的是（ D ） A 智能决策系统 B 智能故障诊断系统 C 智能制造系统 D 智能机器人 3．解决自动控制面临问题的一条有效途径就是，把人工智能等技术用入自动控制系统中，其核心是（ B ） A 控制算法 B 控制器智能化 C 控制结构 D 控制系统仿真 4．智能自动化开发与应用应当面向（ C ） A 生产系统 B 管理系统 C 复杂系统 D 线性系统 5．不．属于 ．．智能控制是（ D ） A 神经网络控制B专家控制 C 模糊控制 D 确定性反馈控制 6．以下不属于智能控制主要特点的是（ D ） A 具有自适应能力 B 具有自组织能力 C 具有分层递阶组织结构 D 具有反馈结构 7．以下不属于智能控制的是 ( D )
A 神经网络控制 B 专家控制 C 模糊控制 D 自校正调节器 第二章选择题 1．地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为（ D ） A 语义网络 B 框架表示 C 剧本表示 D 产生式规则 2．自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为（ B ） A 框架表示B语义网络 C 剧本表示 D 产生式规则 3．专家系统中的自动推理是基于（ C ）的推理。 A 直觉 B 逻辑 C 知识 D 预测 4．适合专家控制系统的是（ D ） A 雷达故障诊断系统 B 军事冲突预测系统 C 聋哑人语言训练系统 D 机车低恒速运行系统 5．直接式专家控制通常由( B )组成 A 控制规则集、知识库、推理机和传感器 B 信息获取与处理、知识库、控制规则集和推理机 C 信息获取与处理、知识库、推理机和传感器 D 信息获取与处理、控制规则集、推理机和传感器 6．专家控制可以称作基于（ D ）的控制。 A 直觉 B 逻辑 C 预测 D 知识 7．直接式专家控制通常由( C )组成 A 信息获取与处理、知识库、推理机构和传感器
第一章绪论 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 答：人工智能（学科）：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。其近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。 人工智能（能力）：人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 2 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 答：物理符号系统假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述 6 种功能。反之，任何系统如果具有这６种功能，那么它就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。 推论：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么就能够用计算 机来模拟人的活动。 因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。 ３．现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 答：符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。认为人工智能源于数理逻辑。连接主义，又称为仿生学派或生理学派。认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
行为主义，又称为进化主义或控制论学派。认为人工智能源于控制论。 ４．你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？ 答：应从下面４个层次对谁知行为进行研究： （１）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。 （２）认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略。 （３）认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程 （４）认知工程学：研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。 ５．人工智能的主要研究和应用领域是什么？ 答：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，机器视觉，智能控制，智能检索，智能调度与指挥，分布式人工智能与 Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现，人工生命。 6、人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况何理解，从经济、社会何文化等方面加以说明？
第一章绪论 1. 什么是智能、智能系统、智能控制？ 答：“智能”在美国Heritage词典定义为“获取和应用知识的能力”。 “智能系统”指具有一定智能行为的系统，是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。 “智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素，使之具有某种智能性；也是基于认知工程系统和现代计算机的强大功能，对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。 2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么？ 答：智能控制系统的类型：集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、学习控制系统等。 各自的特点有： 集散控制系统：以微处理器为基础，对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。该系统将若干台微机分散应用于过程控制，全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控，实现最优化控制，整个装置继承了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点，克服了常规仪表功能单一，人机联系差以及单台微型计算机控制系统危险性高度集中的缺点，既实现了在管 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF
理、操作和显示三方面集中，又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。 人工神经网络：它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 专家控制系统：是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。这种结构的特点是：1.上、下级是隶属关系，上级对下级有协调权，它的决策直接影响下级控制器的动作。2.信息在上下级间垂直方向传递，向下的信息有优先权。同级控制器并行工作，也可以有信息交换，但不是命令。3.上级控制决策的功能水平高于下级，解决的问题涉及面更广，影响更大，时间更长，作用更重要。级别越往上，其决策周期越长，更关心系统的长期目标。4.级别越往上，涉及的问题不确定性越多，越难作出确切的定量描述和决策。 学习控制系统：靠自身的学习功能来认识控制对象和外界环境的特性，并相应 地改变自身特性以改善控制性能的系统。这种系统具有一定的识别、判断、记 AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF
第一章习题 1.什么是单片机？单片机和通用微机相比有何特点？ 答：单片机又称为单片微计算机，它的结构特点是将微型计算机的基本功能部件（如中央处理器（CPU）、存储器、输入接口、输出接口、定时/计数器及终端系统等）全部集成在一个半导体芯片上。虽然单片机只是一个芯片，但无论从组成还是从逻辑功能上来看，都具有微机系统的定义。与通用的微型计算机相比，单片机体积小巧，可以嵌入到应用系统中作为指挥决策中心，是应用系统实现智能化。 2.单片机的发展有哪几个阶段？8位单片机会不会过时，为什么？ 答：单片机诞生于1971年，经历了SCM、MCU、SOC三大阶段，早期的SCM单片机都是8位或4位的。其中最成功的是INTEL的8031，此后在8031上发展出了MCS51系列MCU系统。基于这一系统的单片机系统直到现在还在广泛使用。随着工业控制领域要求的提高，开始出现了16位单片机，但因为性价比不理想并未得到很广泛的应用。90年代后随着消费电子产品大发展，单片机技术得到了巨大提高。随着INTEL i960系列特别是后来的ARM系列的广泛应用，32位单片机迅速取代16位单片机的高端地位，并且进入主流市场。然而，由于各应用领域大量需要的仍是8位单片机，因此各大公司纷纷推出高性能、大容量、多功能的新型8位单片机。 目前，单片机正朝着高性能和多品种发展，但由于MCS-51系列8位单片机仍能满足绝大多数应用领域的需要，可以肯定，以MCS-51系列为主的8位单片机，在当前及以后的相当一段时间内仍将占据单片机应用的主导地位。 3.举例说明单片机的主要应用领域。 答：单片机广泛应用于仪器仪表、家用电器、医用设备、航空航天、专用设备的智能化管理及过程控制等领域，大致可分如下几个范畴： 智能仪器 单片机具有体积小、功耗低、控制功能强、扩展灵活、微型化和使用方便等优点，广泛应用于仪器仪表中，结合不同类型的传感器，可实现诸如电压、电流、功率、频率、湿度、温度、流量、速度、厚度、角度、长度、硬度、元素、压力等物理量的测量。采用单片机控制使得仪器仪表数字化、智能化、微型化，且功能比起采用电子或数字电路更加强大。例如精密的测量设备（电压表、功率计，示波器，各种分析仪）。 工业控制 单片机具有体积小、控制功能强、功耗低、环境适应能力强、扩展灵活和使用方便等优点，用单片机可以构成形式多样的控制系统、数据采集系统、通信系统、信号检测系统、无线感知系统、测控系统、机器人等应用控制系统。例如工厂流水线的智能化管理，电梯智能化控制、各种报警系统，与计算机联网构成二级控制系统等。家用电器现在的家用电器广泛采用了单片机控制，从电饭煲、洗衣机、电冰箱、空调机、彩电、其他音响视频器材、再到电子秤量设备和白色家电等。
智能控制题目及解答 第一章绪论作业 作业内容 1.什么就是智能、智能系统、智能控制？ 2.智能控制系统有哪几种类型,各自的特点就是什么？ 3.比较智能控制与传统控制的特点。 4.把智能控制瞧作就是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC(自动控制)与 IT(信息论)的交集,其根据与内涵就是什么? 5.智能控制有哪些应用领域？试举出一个应用实例,并说明其工作原理与 控制性能。 1 答:智能:能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动的能力,即像人类那样工作与思维。 智能系统:就是指具有一定智能行为的系统,对于一定的输入,它能产生合适的问题求解相应。 智能控制:智能控制就是控制理论、计算机科学、心理学、生物学与运筹学等多方面综合而成的交叉学科,它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理与自适应的能力。就是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能与遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。 2 答:(1)人作为控制器的控制系统:人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应与自组织的功能。 (2)人-机结合作为作为控制器的控制系统:机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务,人则完成任务分配、决策、监控等任务。 (3)无人参与的自组控制系统:为多层的智能控制系统,需要完成问题求解与规划、环境建模、传感器信息分析与低层的反馈控制任务。 3 答:在应用领域方面,传统控制着重解决不太复杂的过程控制与大系统的控制问题;而智能控制主要解决高度非线性、不确定性与复杂系统控制问题。 在理论方法上,传统控制理论通常采用定量方法进行处理,而智能控制系统大多采用符号加工的方法;传统控制通常捕获精确知识来满足控制指标,而智能控制通常就是学习积累非精确知识;传统控制通常就是用数学模型来描述系统,而智能控制系统则就是通过经验、规则用符号来描述系统。 在性能指标方面,传统控制有着严格的性能指标要求,智能控制没有统一的性能指标,而主要关注其目的与行为就是否达到。 但就是,智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,互相取长补短,而并非互相排斥。基于智能控制与传统控制在应用领域方面、理论方法上与性能指标等方面的差异,往往将常规控制包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。 4 答:人工只能(AI)就是一个用来模拟人思维的知识处理系统,具有学习、记忆、信息处理、形式语言、启发推理等功能;自动控制(AC)描述系统的动力学特性,就是一种动态反馈;运筹学(OR)就是一种定量优化方法,如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策与多目标优化方法等;信息论(IT)信息论就是运用概率论与树立统计的方法研究信息、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。 早期产生的的二元结构被发现就是很大程度上局限于符号主义的人工智能,无助于智能控制的
感应洗手液机智能控制器项目可行性研究报告 xxx科技发展公司
摘要 智能控制器主要应用于家用电器、汽车电子、智能家居、工业控 制等领域，智能控制器并非终端产品，受下游行业影响很大。本行业 产品的设计主要围绕下游终端产品的需求进行，下游行业分布领域广，不同行业对于智能控制器的具体应用场景和实现功能存在差异，因此 下游行业的发展状况和成熟程度直接影响本行业的市场需求和发展前景。 经过改革开放40多年的快速发展，中国已经形成全球最发达的电 子产业集群，以珠三角、长三角为代表的电子产业链条已较为完整， 产业配套、制造能力强，拥有配套完整、性价比高、物流便捷、快速 交货等综合优势。 亚太地区经过多年的市场发展和技术沉淀，已经成为全球家电制 造中心。根据韩国电子信息通信产业振兴会发布的《家电行业现状和 展望报告书》显示，2017年主要家电产品的全球生产量为75,284万台，其中中国制造的产品多达42,318万台，占比超过一半。虽然随着2014年节能家电补贴政策到期，我国家电行业主营业务收入增速开始回落，但由于家电销量巨大，加之更新换代，家电整体市场生命力仍较为旺
盛。2016年国内家电主营业务收入达到14,606亿元，2017年持续上涨，主营业务收入达15,136亿元，利润总额达1,169亿元。 该感应洗手液机智能控制器项目计划总投资4377.10万元，其中：固定资产投资3561.68万元，占项目总投资的81.37%；流动资金 815.42万元，占项目总投资的18.63%。 达产年营业收入6248.00万元，总成本费用4883.40万元，税金 及附加78.91万元，利润总额1364.60万元，利税总额1631.73万元，税后净利润1023.45万元，达产年纳税总额608.28万元；达产年投资 利润率31.18%，投资利税率37.28%，投资回报率23.38%，全部投资回收期5.78年，提供就业职位136个。 本报告所描述的投资预算及财务收益预评估均以《建设项目经济 评价方法与参数（第三版）》为标准进行测算形成，是基于一个动态 的环境和对未来预测的不确定性，因此，可能会因时间或其他因素的 变化而导致与未来发生的事实不完全一致，所以，相关的预测将会随 之而有所调整，敬请接受本报告的各方关注以项目承办单位名义就同 一主题所出具的相关后续研究报告及发布的评论文章，故此，本报告 中所发表的观点和结论仅供报告持有者参考使用；报告编制人员对本 报告披露的信息不作承诺性保证，也不对各级政府部门（客户或潜在
作业1 1 简述智能控制的概念。 定义一: 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。 定义二:K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，以期在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。 定义三: 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。 2 智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？ 智能控制由人工智能、自动控制、运筹学组成。 人工智能是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。 自动控制描述系统动力学特性，是一种动态反馈。 运筹学是一种定量优化的方法。如线性优化，网络规划，调度管理，优化决策和多目标优化的方法等等。 3 比较智能控制和传统控制的特点？ 1）传统控制方法在处理复杂性、不确定性方面能力低而且有时丧失了这种能力，智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力高 2）传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式，可谓“模型论”智能控制是智能决策论，相对于“模型论”可称为“控制论” 3）传统的控制为了控制必须建模，而利用不精确的模型又采用摸个固定控制算法，使整个的控制系统置于模型框架下，缺乏灵活性，缺乏应变性，因此很难胜任对复杂系统的控制智能控制的可信是控制决策，次用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。 4）传统控制适用于解决线性、时不变等相对简单的的控制问题智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制室智能控制的一个组成部分，是智能控制的低级阶段。 4 智能控制有哪些应用领域？试举出一个应用实例。 应用领域：模糊系统、神经网络、专家控制、工业想、系统、电力系统、机器人等其他领域的控制。 应用实例：模糊控制的交流伺服系统 作业2
1．递阶智能控制系统的主要结构特点有哪些。 答：递阶智能控制是在研究早期学习控制系统的基础上，从工程控制论角度总结人工智能与自适应控制、自学习控制和自组织控制的关系后逐渐形成的。 递阶智能控制系统是由三个基本控制级（组织级、协调级、执行级）构成的。如下所示： 1. 组织级 组织级代表控制系统的主导思想，并由人工智能起控制作用。根据贮存在长期存储交换单元内的本原数据集合，组织器能够组织绝对动作、一般任务和规则的序列。 其结构如下： 2．协调级 协调级是组织级和执行级间的接口，承上启下，并由人工智能和运筹学共同作用。协
调级借助于产生一个适当的子任务序列来执行原指令，处理实时信息。 它是由不同的协调器组成，每个协调器由计算机来实现。下图是一个协调级结构的候选框图。该结构在横向上能够通过分配器实现各协调器之间的数据共享。 3. 执行级 执行级是递阶智能控制的最底层，要求具有较高的精度但较低的智能；它按控制论进行控制，对相关过程执行适当的控制作用。 其结构模型如下：
2．信息特征，获取方式，分层方式有哪些？ 答：一、信息的特征 1，空间性：空间星系的主要特征是确定和不确定的（模糊）、全空间和子空间、同步和非同步、同类型和不同类型、数字的和非数字的信息，比传统系统更为复杂的多源多维信息。 2，复杂性：复杂生产制造过程的信息往往是一类具有大滞后、多模态、时变性、强干扰性等特性的复杂被控对象，要求系统具有下层的实时性和上层的多因素综合判断决策能力，以保证现场设备局部的稳定运行和在复杂多变的各种不确定因素存在的动态环境下，获得整个系统的综合指标最优。 3，污染性：复杂生产制造过程的信息都会受到污染，但在不同层次的信息受干扰程度不同，层次较低的信号受污染程度较大。 二、获取方式 信息主要是通过传感器获得，但经过传感器后要经过一定的处理来得到有效的信息，具体处理方法如下： 1，选取特征变量 可分为选择特征变量和抽取特征变量。选择特征变量直接从采集样本的全体原始工艺参数中选择一部分作为特征变量。抽取特征变量对所选取出来的原始变量进行线性或非线性组合，形成新的变量，然后去其中一部分作为特征变量。 2，滤波的方法 数字滤波用计算机软件滤波，通过一定的计算程序对采样信号进行平滑加工，提高信噪比，消除和减少干扰信号，以保证计算机数据采集和控制系统的可靠性。模拟滤波用硬件滤波。 3，剔除迷途样本 使用计算机在任意维空间自动识别删除迷途样本。 三、分层方式 1，通过计算机系统进行信号分层 2，人工指令分层 3，通过仪器设备进行测量，将数据进行分层 4，先归类，后按照一定的规则集合分层 3．详细描述数据融合的流程和方法 答：数据融合是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理。 一、数据融合的流程： 分析数据融合目的和融合层次→→智能地选择合适的融合算法→→将空间配准的数据（或提取数据的特征或模式识别的属性说明）进行有机合成→→准确表示或估计。有时还需要做进一步的处理，如"匹配处理"和"类型变换"等，以便得到目标的更准确表示或估计。 具体可分为： 1，特征级融合 经过预处理的数据→→特征提取→→特征级融合→→融合属性说明 2，像元级融合
网络训练程序 clear all; close all; xite=0.50; alfa=0.05; w2=rands(6,1); w2_1=w2;w2_2=w2; w1=rands(2,6); w1_1=w1;w1_2=w1; dw1=0*w1; I=[0,0,0,0,0,0]'; Iout=[0,0,0,0,0,0]'; FI=[0,0,0,0,0,0]'; k=0; E=1.0; NS=3; while E>=1e-020 k=k+1; times(k)=k; for s=1:1:NS xs=[1,0; 0,0; 0,1]; ys=[1,0,-1]'; x=xs(s,:); for j=1:1:6 I(j)=x*w1(:,j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end y1=w2'*Iout;
el=0; y=ys(s,:); el=el+0.5*(y(1)-y1(1))^2; es(s)=el; E=0; if s==NS for s=1:1:NS E=E+es(s); end end ey=y-y1; w2=w2_1+xite*Iout*ey+alfa*(w2_1-w2_2); for j=1:1:6 S=1/(1+exp(-I(j))); FI(j)=S*(1-S); end for i=1:1:2 for j=1:1:6 dw1(i,j)=xite*FI(j)*x(i)*ey(1)*w2(j,1) end end w1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2); w1_2=w1_1;w1_1=w1; w2_2=w2_1;w2_1=w2; end %End of for Ek(k)=E; end %End of while figure(1); plot(times,Ek,'r'); xlabel('k');ylabel('E'); save wfile w1 w2; 网络测试程序 clear all; load wfile w1 w2;
（勤奋、求是、创新、奉献） 2010～2011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． 1．写出4种专家系统的知识表示方法。 逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法 2．递阶智能系统的智能程度分布一般要遵循什么原则。 随着智能程度的提高，精度下降 3．写出宽度优先搜索和深度优先搜索的根本区别？ 深度优先与宽度优先算法最根本的不同在于：扩展的后继节点放在OPEN表的前端。 4．何谓多层前向神经网络？ 具有分层的结构，通常包括输入层、隐层（也称中间层）和输出层。每一层的神经元只接受上一层神经元的输入，并且该层神经元的输出送给下一层的各个神经元。 5．写出3种模糊输出向量的解模糊方法 重心法、最大隶属度法、取中位数判决法
6．写出基本遗传算法的3个基本操作 遗传、交叉、变异 二、简答题（共24分，每题6分） 1、简述模糊控制器的组成，及各组成部分功能 （1）模糊化接口 对于任意输入x，将其映射到模糊集系统中去，映射的过程实际上是将当前的物理输入根据模糊子集的分布情况确定出此时此刻输入值对这些模糊子集的隶属程度。 （2）知识库 知识库包括数据库和规则库。模糊控制器设计的关键在于如何有效地建立知识库，决策逻辑控制实际上是依赖规则库来实现的。 （3）推理决策逻辑 它是模糊控制的核心，利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出适合的控制量，其实质是模糊逻辑推理。 （4）精确化过程 通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合。但实际使用中，特别是模糊控制中，必须要有一个确定的值才能去控制或驱动执行机构。在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程 2、设个体域是人类，试用两种方法（全称量词和存在量词）将语句“没有不犯错误的人”译为谓词公式 设F(x)：“x犯错误”，M(x)：x是人，则语句形式化为： ┐?x(M(x)∧┐F(x)) 或?x(M(x)→F(x)) 3、简述BP算法中工作信号正向传播、误差信号反向传播过程 （1）工作信号正向传播：输入信号从输入层经隐层，传向输出层，在输出端产生输出信号，这是信号的正向传播。在信号向前传递过程中网络的权值是固定不变的，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入误差信号反向传播。 （2）误差信号反向传播：网络的实际输出与期望输出之间差值即为误差信号，误差信号由输出端开始逐层向前传播，这是误差信号的反向传播。在误差信号反向传播的过程中，网络权值由误差反馈进行调节，通过权值的不断修正使网络的实际输出更接近期望输出 W
智能控制课后习题答案 第4章神经网络作业 1.答：设A 类为1；B 类为0 026.015.00215.00 210 25.012-{≥-+≥-+-----+θωωθωωθωωθωω＜＜ 令： 5.05.1-12,11 ≤==θωω＜则 取 4.0=θ 则有： 04.02 1=-+x x 2.答：记B y y y A y y y 为状态，为状态011321110321==。 对于状态A,节点激励函数必须满足下列不等式： ）（式＜） （式＞）（式＞3020103 23132 12112θωωθωθω++++ 对于状态B,节点激励函数必须满足下列不等式： ）（式＞） （式＞）（式＜6050403 232 2311312θωθωθωω++++ 利用上面6个不等式可以求出6个未知量的允许取值范围。假设取5.012 =ω,则：
由式1得,3.0,5.01 1-=-≥θθ取； 由式4得,7.0,2.01313-=-≤ωω取； 由式2得,3.0,5.02 2-=-≥θθ取； 由式5得,4.0,3.02323 =≥ωω取； 由式3得,2.0,3.033 =≤θθ取； 由式6得,2.0,2.03 3=-≥θθ取； 需要记忆稳态A 和B 的3点DHNN 网络的一组权系数值为 2.0,3.0,3.04.0,7.0,5.03 2123 1312=-=-==-==θθθωωω 设初始状态000321=y y y ,依次选择节点3 21,,V V V ,确定其节点兴奋的条件及状态的转移。选择节点3V ,激励函数为 ()()02.0003 133＞=+∑==θωj N j j y Net 可见,节点3V 处于兴奋状态并且状态 3y 由→10。网络状态由→001000,转移概率为1/3。同样其他2个节点也可以以等概率发生状态变化,他们的激励函数为 ()()03.0001111＜-=+∑==θωj N j j y Net ()()03.0002 122＜-=+∑==θωj N j j y Net 节点1V 2V 的状态→00保持不变。因此不会转移到100和010。 同理可以计算出其他状态之间的转移关系,结果如图
第一章 绪论 1.1 以无线广播和电视为例，说明图 1-1 模型中的信息源，受信者及信道包含的具体内容是什么在无线电广播中，信息源包括的具体内容为从声音转换而成的原始电信号，收信者中包括的具体内容就是从复原的原始电信号转换乘的声音；在电视系统中，信息源的具体内容为从影像转换而成的电信号。收信者中包括的具体内容就是从复原的原始电信号转换成的影像；二者信道中包括的具体内容分别是载有声音和影像的无线电波 1.2 何谓数字信号，何谓模拟信号，两者的根本区别是什么数字信号指电信号的参量仅可能取有限个值；模拟信号指电信号的参量可以取连续值。他们的区别在于电信号参量的取值是连续的还是离散可数的 1.3 何谓数字通信，数字通信有哪些优缺点传输数字信号的通信系统统称为数字通信系统；优缺点： 1.抗干扰能力强； 2.传输差错可以控制； 3.便于加密处理，信息传输的安全性和保密性越来越重要，数字通信的加密处理比模拟通信容易的多，以话音信号为例，经过数字变换后的信号可用简单的数字逻辑运算进行加密，解密处理； 4.便于存储、处理和交换；数字通信的信号形式和计算机所用的信号一致，都是二进制代码，因此便于与计算机联网，也便于用计算机对数字信号进行存储，处理和交换，可使通信网的管理，维护实现自动化，智能化； 5. 设备便于集成化、微机化。数字通信采用时分多路复用，不需要体积较大的滤波器。设备中大部分电路是数字电路，可用大规模和超大规模集成电路实现，因此体积小，功耗低； 6. 便于构成综合数字网和综合业务数字网。采用数字传输方式，可以通过程控数字交换设备进行数字交换，以实现传输和交换的综合。另外，电话业务和各种非话务业务都可以实现数字化，构成综合业务数字网；缺点：占用信道频带较宽。一路模拟电话的频带为 4KHZ 带宽，一路数字电话约占64KHZ。 1.4 数字通信系统的一般模型中的各组成部分的主要功能是什么数字通行系统的模型见图1-4 所示。其中信源编码与译码功能是提高信息传输的有效性和进行模数转换；信道编码和译码功能是增强数字信号的抗干扰能力；加密与解密的功能是保证传输信息的安全；数字调制和解调功能是把数字基带信号搬移到高频处以便在信道中传输；同步的功能是在首发双方时间上保持一致，保
一、填空题 1．智能控制是一门新兴的学科，它具有非常广泛的应用领域，例 如、、和。 1、交叉学科在机器人控制中的应用在过程控制中的应用飞行器控制 2．传统控制包括和。2、经典反馈控制现代理论控制 3．一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是、、和。 3 、学习功能适应功能自组织功能优化能力 4．智能控制中的三元论指的是：、和。 4、运筹学，人工智能，自动控制 5．近年来，进化论、、和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。 5、神经网络模糊数学专家系统 6．智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的、和 。6、时变性非线性不确定性 7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是 、和。 7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控 制系统 8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。 8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求 9．智能控制系统的主要类型有、、、 、和。 9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统 10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1) ； (2) 。 10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。 12．建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计，它们分别是、和。知识库的设计推理机的设计人机接口的设计13．专家系统的核心组成部分为和。知识库、推理机 14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、和。判断性规则控制性规则数据 15．专家系统的推理机可采用的3种推理方式为推理、和推理。 15、正向推理、反向推理和双向推理 16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为和。
《智能控制》 课后仿真报告 院（系）：电气与控制工程学院 专业班级：自动化1301班 姓名：杨光辉 学号：1306050115
题目2-3： 求二阶传递函数的阶跃相应S S S G 251332p +=） （取采样时间为 1ms 进行离散化。参照专家控制仿真程序，设计专家PID 控制器，并进行MATLAB 仿真。 专家PID 控制MATLAB 仿真程序清单： %Exoert PID Controller clear all ;%清理数据库中所有数据 close all ;%关闭所有界面图形 ts=0.001;%对象采样时间，1ms sys=tf(133,[1,25,0]);%受控对象的传递函数 dsys=c2d(sys,ts,'z');%连续系统转化为离散系统 [num,den]=tfdata(dsys,'v');%离散化后参数，得num 和den 值 u_1=0;u_2=0;%设定初值，u_1是第(k-1)步控制器输出量 y_1=0;y_2=0;%设定初值，y_1是第(k-1)步系统对象输出量 x=[0,0,0]';%设定误差x1误差导数x2误差积分x3变量初值 x2_1=0;%设定误差导数x2_1的初值 kp=0.6;%设定比例环节系数 ki=0.03;%设定积分环节系数 kd=0.01;%设定微分环节系数 error_1=0;%设定误差error_1的初值 for k=1:1:5000%for 循环开始，k 从1变化到500，每步的增量为1 time(k)=k*ts;%仿真时长[0.0010.5]s r(k)=1.0;%TracingStepSignal 系统输入信号 u(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3);%PIDControllerPID 控制器 %Expertcontrolrule %Rule1:Unclosedcontrolrule 规则1：开环控制 if abs(x(1))>0.8%if 循环开始，产生式规则，if...then...；误差的绝对值大于 u(k)=0.45;%控制器输出量等于 elseif abs(x(1))>0.40 u(k)=0.40; elseif abs(x(1))>0.20 u(k)=0.12; elseif abs(x(1))>0.01 u(k)=0.10; end %if 循环结束 %Rule2规则2 if x(1)*x(2)>0|(x(2)==0)%if 循环开始，如果误差增大或不变 if abs(x(1))>=0.05%内嵌if 循环开始，如果误差绝对值大于 u(k)=u_1+2*kp*x(1);%控制器输出量施加较强控制
3-1 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？ 答:模糊控制系统的主要部件就是模糊化过程、知识库(数据库与规则库)、推理决策与精确化计算。 1、模糊化过程 模糊化过程主要完成:测量输入变量的值,并将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某一限定码的序数。 2、知识库 知识库包括数据库与规则库。 1)、数据库 数据库提供必要的定义,包含了语言控制规则论域的离散化、量化与正规化以及输入空间的分区、隶属度函数的定义等。 2)、规则库 规则库根据控制目的与控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或自学习产生的控制规则的集合。它包括:过程状态输入变量与控制输出变量的选择,模糊控制系统的建立。 3、推理决策逻辑 推理决策逻辑就是利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程,给出适合的控制量。(它就是模糊控制的核心)。 4、精确化过程 在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程。 {模糊控制器采用数字计算机。它具有三个重要功能: 1） 把系统的偏差从数字量转化为模糊量(模糊化过程、数据库两块); 2） 对模糊量由给定的规则进行模糊推理(规则库、推理决策完成); 3)把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量(精确化接口)。 3-2 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:常规设计方法设计步骤如下: 1、 确定模糊控制器的输入、输出变量 2、 确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级与量化因子 3、 在各输入与输出语言变量的量化域内定义模糊子集。 4、 模糊控制规则的确定 5、 求模糊控制表 3-3 已知由极大极小推理法得到输出模糊集为:0.30.810.50.1 12345 C = ++++ -----、试用重心法计算出此推理结果的精确值z 。 重心法 重心法 就是取模糊隶属度函数的曲线与横坐标围城面积的重心为模糊推理最终输出值。 连续:0()()v V v V v v dv v v dv μμ= ?? 离散:101 () () m k v k k m v k k v v v v μμ=== ∑∑