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起止时间:2020-03-09到2020-07-01
更新状态:已完结
一.绪论 智能控制_第一章_测试题
1、 下面哪一项不是智能控制系统必须具备的功能特点：
A:学习功能
B:纠错功能
C:适应功能
D:组织功能
答案: 纠错功能
2、 智能控制系统包括______个功能模块。
A:3
B:5
C:7
D:9
答案: 7
3、 与传统自动控制系统相比，智能控制系统具有变结构特点，具有_____能力。
A:自适应
B:自组织
C:自学习
D:自协调
答案: 自适应;
自组织;
自学习;
自协调
4、 从产生、形成到发展，智能控制阶段的基本特征包括集合特征、移民特征、交叉特征、依赖特征和实践特征。
A:正确
B:错误
答案: 正确
分析：从产生、形成到发展，智能控制阶段的基本特征？
答：1集合特征 2移民特征 3交叉特征 4依赖特征 5实践特征
5、 智能控制系统大致可以分为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两大类
A:正确
B:错误
答案: 错误
分析：有哪几种类型的智能控制系统？
答：1人作为控制器的控制系统 2人-机结合作为控制器的控制系统 3无人参与的自主控制系统
二.模糊控制的理论基础 智能控制_第二章_测试题
1、 设误差的离散论域为
，且已知误差为零(ZE)和误差为正小(PS)的隶属度函数为 
， 
则误差为零和误差为正小的隶属度函数
为：
A:
B:
C:
D:
答案:
2、 已知模糊矩阵P、Q、R、S为
，则
的结果是？
A:
B:
C:
D:
答案:
3、 已知论域X内含有元素
和
，论域Y内含有元素
、
和
，论域Z内含有元素
、
和
，A属于X，B属于Y，C属于Z，
那么，“若A且B则C的模糊关系”为？
A:
B:
C:
D:
答案:
4、 无须知道被控对象的数学模型是模糊控制的一个特点。
A:正确
B:错误
答案: 正确
分析：请简述模糊控制的特点。
a) 无须知道被控对象的数学模型；
b) 是一种反映人类智慧思维的智能控制；
c) 易被人们接受；
d) 构造容易；
e) 鲁棒性好（鲁棒性：是指在环境变化和有外界干扰的情况下，系统能够在保持原有主要功能、特性和组织结构的基础上而正常运转的能力。）
5、 模糊控制器包括测量信息的模糊化、推理机制两大模块。
A:正确
B:错误
答案: 错误
分析：请简述模糊控制的定义。
模糊控制器的输出是通过观察过程的状态和一些如何控制过程的规则的推理得到的。它包括测量信息的模糊化、推理机制、输出模糊集的精确化。
三.模糊控制系统 智能控制_第三章_测试题
1、 选项______对模糊逻辑控制器各个部分的描述有误。
A:知识库包括数据库和规则库
B:数据库提供必要定义，包含了语言控制规则论域的离散化量化和正则化以及输入空间的分区、隶属度函数的定义等
C:规则库根据控制目的和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
D:推理决策逻辑是模糊控制的核心，它仅通过利用数据库的信息模拟人类的推理决策过程便能够给出适合的控制量
答案: 推理决策逻辑是模糊控制的核心，它仅通过利用数据库的信息模拟人类的推理决策过程便能够给出适合的控制量
2、 已知模糊逻辑控制器的常规设计步骤包括——(1)确定模糊控制器的输入、输出变量；(2)确定模糊控制规则；(3)在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集；(4)求模糊控制表；(5)确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子。请从下边四个选项中选出步骤的正确排序：
A:(1)(5)(3)(2)(4)
B:(1)(2)(3)(4)(5)
C:(2)(4)(1)(3)(5)
D:(2)(1)(5)(4)(3)
答案: (1)(5)(3)(2)(4)
3、 选项______不是解模糊化方法。
A:最大隶属度法
B:中心法
C:重心法
D:加权平均法
答案: 中心法
4、 模糊逻辑控制器由模糊化过程、知识库、推理决策和精确化计算四个部分组成。其中模糊化过程是指测量输入变量的值，并将数字表示形式的输入量转化为通用语言表示的某一限定码的序数的过程。
A:正确
B:错误
答案: 正确
分析：模糊逻辑控制器由哪几部分组成？
模糊逻辑控制器由模糊化过程、知识库、推理决策和精确化计算四个部分组成。
5、 模糊控制器常规设计的过程需要注意的模糊控制器的构造。
A:正确
B:错误
答案: 正确
分析：模糊逻辑控制器常规设计应该注意哪些问题？
a) 模糊控制器的构造；
b) 模糊信息与精确信息转换的物理结构和方法；
c) 模糊控制器对外界环境的适应性及适应技术；
d) 实现模糊控制系统的软技术；
e) 模糊控制器和被控对象匹配技术
四.人工神经网络 智能控制_第四章_测试题
小提示:本节包含奇怪的同名章节内容
1、 请从下列四个选项中选出Sigmoid函数______。
A:
B:
C:
D:
答案:
2、 已知BP算法的基本步骤包括：(1)计算网络的实际输出与期望输出的误差；(2)对训练样例集中的每一个样例重复以上步骤，直到对整个训练样例集的误差达到要求为止；(3)从训练样例集中取一样例，把输入信息输入到网络中；(4)由网络分别计算各节点的输出：(5) 从输出层反向计算到第一个隐含层，按一定原则（必须确定如何沿减少误差的方向调整连接权值）向减少误差方向调整网络的各个连接权值。请从下边四个选项中选出步骤的正确排序：
A:(1)(2)(3)(4)(5)
B:(1)(3)(5)(4)(2)
C:(3)(5)(2)(4)(1)
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