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《智能控制技术基础》试卷测试题(A)答案剖析

一、选择题（每题3分，共30分）

1.智能控制的核心是（）

A.反馈控制

B.自适应控制

C.人工智能

D.模糊控制

答案：C。解析：智能控制是人工智能、自动控制等多学科交叉的领域，其核心是人工智能，它利用人工智能的方法来处理复杂系统的控制问题，反馈控制是传统控制的基本方法，自适应控制是传统控制的一种拓展，模糊控制是智能控制的一种具体方法，并非核心，所以选C。

2.模糊集合的隶属函数取值范围是（）

A.[0,1]

B.(∞,+∞)

C.[1,1]

D.[0,+∞)

答案：A。解析：模糊集合的隶属函数用于描述元素属于模糊集合的程度，其取值范围是从0（完全不属于）到1（完全属于），所以选A。

3.神经网络的学习过程本质上是（）

A.调整网络结构

B.调整神经元的阈值

C.调整连接权值

D.增加神经元数量

答案：C。解析：神经网络通过不断调整神经元之间的连接权值，使得网络的输出能够尽可能接近期望输出，从而实现学习的目的。调整网络结构、神经元阈值和增加神经元数量虽然也会对网络性能产生影响，但不是学习过程的本质，所以选C。

4.遗传算法中，以下哪种操作是用于产生新个体的（）

A.选择操作

B.交叉操作

C.变异操作

D.B和C

答案：D。解析：选择操作是从当前种群中选择优良个体进入下一代，并不产生新个体；交叉操作是将两个父代个体的部分基因进行交换，产生新的子代个体；变异操作是对个体的某些基因进行随机改变，也能产生新个体，所以选D。

5.专家系统的核心部分是（）

A.知识库

B.推理机

C.人机接口

D.综合数据库

答案：B。解析：知识库存储专家的知识和经验；推理机根据知识库中的知识和用户提供的信息进行推理和判断，是专家系统进行问题求解的核心；人机接口用于用户与专家系统之间的信息交互；综合数据库用于存储系统运行过程中的中间结果和当前信息，所以选B。

6.下列不属于智能控制特点的是（）

A.具有高度的自适应性

B.基于精确的数学模型

C.具有较强的鲁棒性

D.能处理复杂的不确定性问题

答案：B。解析：智能控制主要用于处理复杂系统和不确定性问题，不需要精确的数学模型，具有高度的自适应性、较强的鲁棒性等特点，所以选B。

7.在模糊控制中，常用的模糊推理方法是（）

A.Zadeh推理法

B.Mamdani推理法

C.Larsen推理法

D.以上都是

答案：D。解析：Zadeh推理法、Mamdani推理法和Larsen推理法都是模糊控制中常用的模糊推理方法，所以选D。

8.人工神经网络中，常用的激活函数不包括（）

A.线性函数

B.阶跃函数

C.正弦函数

D.Sigmoid函数

答案：C。解析：线性函数、阶跃函数和Sigmoid函数都是人工神经网络中常用的激活函数，正弦函数一般不用于此，所以选C。

9.遗传算法中的适应度函数用于（）

A.评估个体的优劣

B.控制交叉概率

C.控制变异概率

D.确定种群规模

答案：A。解析：适应度函数用于评估种群中每个个体的优劣程度，适应度值越高，说明个体越优良，交叉概率、变异概率和种群规模是遗传算法的参数，与适应度函数的作用不同，所以选A。

10.模糊控制器的输入变量通常是（）

A.误差和误差变化率

B.控制量和控制量变化率

C.系统输出和系统输入

D.干扰和噪声

答案：A。解析：在模糊控制中，通常将误差和误差变化率作为模糊控制器的输入变量，通过模糊推理得出控制量，所以选A。

二、填空题（每题3分，共15分）

1.智能控制主要包括模糊控制、神经网络控制、专家系统控制和__________等。

答案：遗传算法控制。解析：智能控制是多学科交叉的领域，除了模糊控制、神经网络控制、专家系统控制外，遗传算法控制也是重要的组成部分，它利用遗传算法的优化特性来解决控制问题。

2.模糊集合的表示方法有__________、序偶表示法和向量表示法。

答案：扎德表示法。解析：扎德表示法是模糊集合常用的表示方法之一，它用一种特定的形式来表示模糊集合中元素及其隶属度的关系，与序偶表示法和向量表示法一起用于描述模糊集合。

3.神经网络的拓扑结构主要有前馈型网络和__________网络。

答案：反馈型。解析：神经网络根据其拓扑结构可分为前馈型网络和反馈型网络，前馈型网络中信息单向流动，反馈型网络中存在反馈连接，信息可以循环流动。

4.遗传算法的基本操作包括选择、交叉和__________。

答案：变异。解析：选择操作是挑选优良个体，交叉操作是产生新个体，变异操作是对个体基因进行随机改