智能控制大作业详解.doc

《智能控制》大作业 姓名： 班级： 学号: 1、简答题： 1.1.根据目前智能控制系统的研究和发展，智能控制系统主要有哪些方面的工作可做进一步的探索和开展？ 答：1）开展智能控制理论与应用研究。 2）充分运用神经生理学、心理学、认识科学和人工智能等学科的基本理论， 深入研究人类解决问题时表现出来的经验、技巧、策略，建立切实可行的智能制的体系结构。 3）把所有的知识工程、模糊系统、信息论，进化论、神经网络理论和技术与传统的控制理论相结合，充分利用现有的控制理论，研究适合于当前的计算机资源条件的智能控制策略和系统。 4)研究人——机交互式的智能控制系统和学习系统，以不断提高智能控制系统的智能水平。 5）研究适合智能系统的并行处理机、信号处理器、智能传感器和智能开发工具软件，以解决智能控制系统在实际应用中的问题，使智能控制得到更广泛的应用。 1.2.画出模糊控制系统的基本结构图，并简述模糊控制器各组成部分所表示的思？ 模糊控制单元由规则库、模糊化接口、模糊推理和清晰化接口4个功能模块组成，模糊控制单元首先将输入信息，模糊化，然后经模糊推理规则，给出模糊输出，再将模糊指令化，控制操作变量。 1、规则库（rule?base）：由若干条控制规则组成，这些控制规则根据人类控制专家的经验总结得出，按照 IF …is …AND …is …THEN …is…的形式表达。 2、模糊推理：以模糊集合论为基础描述工具，对以一般集合论为基础描述工具的数理逻辑进行扩展，从而建立了模糊推理理论。根据模糊输入和规则库中蕴涵的输入输出关系，通过第二章描述的模糊推理方法得到模糊控制器的输出模糊值。模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则来进行的。 3、模糊化接口（Fuzzification）：这部分的作用是将输入的精确量转化成模糊化量。其中输入量包括外界的参考输入，系统的输出或状态等。 清晰化（解模糊接口） 4、清晰化接口：清晰化的作用是将模糊推理得到的控制量（模糊量）变换为实际用于控制的清晰量。它包含以下两部分内容： （1）将模糊控制量经清晰化变换变成表示在论域范围的清晰量。 （2）将表示在论域范围的清晰量经尺度变换变成实际的控制量。1.3.画出感知器的基本结构模型，并简述其算法过程。 算法过程： 将阈值θ并入W中，令Wn+1=-θ，X向量也相应地增加一个分量xn+1=1，则 （1）给定初始值赋给Wi(0)各一个较小的随机非零值，Wi(t)为t时刻 第i时刻第i个输入的权（1≤i≤n）,Wn+1(t)为t时刻的阀值。 （2）输入一样本X=(x1,x2...xn,1)和它的希望输出d 计算实际输出: 4．画出三层BP神经网络的基本结构图，并试写出各层之间的输入输出函数关系？输入层将输入引入网络第三层：输出层 1.5.神经网络系统具有哪些基本特性，以及神经网络在控制系统中具有哪些作用？ 线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。? ）非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子）非凸性 一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。 神经网络在控制系统中具有作用6.基于信息论的分级递阶智能控制系统主要构成有哪些，分别起什么作用？ 组织级（Organization level） 组织级是递阶智能控制系统的最高级，是智能系统的“大脑”，能模仿人的行为功能，具有相应的学习能力和高级决策能力，需要高级的信息处理。组织监视并指导协调级的所有行为，具有最高的智能程度。根据用户对任务的不完全描述与实际过程和环境的有关信息，组织任务，提出适当的控制模式向下层传达，以实现预定控制目标。 协调级(Coordination Level) 次高级，任务：协调各控制器的控制作用与各子任务的执行。进一步分为两层：控制管理分层和控制监督分层。 管理分层：根据下层的信息决定如何完成组织级下达的任务，以产生施加于下一层的控制指令。 监督分层：保证、维持执行级中各控制器的正常