- 1、本文档共9页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
2013智能控制试卷A答案
2010级 智能控制 课程试题 A
题号 一 二 三 四 五 六 七 总分 分数 (智能控制课程实行成绩综合评定。平时作业10分,实验10分,设计10分,期末考试70分。本试卷卷面成绩70分)
合分人: 复查人:
一、填空题(每空 1 分,共 21分) 分数 评卷人 1.分级递阶智能控制主要有三个控制级组成,按智能控制的高低分为 组织级 、
协调级 和 执行级 。
2.As you design a fuzzy controller, there are standard choices for the fuzzification and defuzzification interfaces. Moreover, most often the designer settles on an inference mechanism and may use this for many different processes. Hence, the main part of the fuzzy controller that we focus on for design is the rule-base.
3.The general form of the linguistic rules is If premise Then consequent .
4.If a fuzzy system has two inputs and single output, we have ten membership functions on each universe of discourse, then there are 100 possible rules.
5.It has four main parts in Fuzzy Model Reference Learning Control : the plant, the fuzzy controller to be tuned, the reference model, and the learning mechanism.The learning mechanism consists of two parts: a fuzzy inverse model and a knowledge-base modifier.
6.In a base-2 genetic algorithm, we could mutate 1010110 to 1011110,where the fourth bit was mutated.
7. BP学习算法实际包含了“输入模式正向传播”和“误差逆传播”过程反复交替进行网络训练,最终达到网络的全局误差向极小值收敛(即实际输出逐渐逼近希望输出)而结束学习过程8.9.按照专家控制器在整个过程控制中的作用形式可分为直接式专家控制器 和 间接式专家控制器 两类。
智能控制和传统控制具有紧密的结合与交叉综合,主要表现在哪些方面。(3分)
答:(1)智能控制常常利用传统控制来解决“低层”的控制问题。(2)将传统控制和智能控制进行有机结合可形成更为有效的智能控制方法。(3)对数字模型基本成熟的系统,采用在传统数学模型控制的基础上增加一定的智能控制手段的方法,而不应采用纯粹的智能控制。
Please specify the common fuzzy operations in fuzzy logic (at least 3 kinds operations )。(3分)
答:Fuzzy Subset、Fuzzy Complement、Fuzzy Intresection(AND)、Fuzzy Union(OR)、Fuzzy Cartesian Product
模糊神经网络有哪些学习算法。(3分)
答:有监督学习、无监督学习、增强学习
前馈型神经网络有什么特点?(3分)请列出三种常见的前馈神经网络?(3分)
答:多层前馈网络一般分为输入层、隐含层(或称中间层,可以有若干层)和输出层。网络从输入层到输出层通过单向连接流通,只有前后相邻两层之间神经元是相互全连接,从上一层接收信号输送给下一层神经元,同层的神经元之间没有连接,各神经元之间也没有反馈。前馈网络是一种静态的非线性映射,大部分前馈网络都是学习网络,比较适用于模式识别、分类和预测评价问题。
常见的前馈神经网络有:多层感知器(M
文档评论(0)