智能电气控制《智能控制（专业核心课）》2024-2025学年上学期综合测评试卷及答案.docVIP

智能电气控制《智能控制（专业核心课）》2024-2025学年上学期综合测评试卷及答案

一、选择题（本大题总共15小题，每题2分，共30分）

1.智能控制的核心是（）

A.人工智能B.自动控制C.运筹学D.以上都是

答案：D

解析：智能控制是自动控制与人工智能、运筹学等多学科的交叉，其核心包含人工智能、自动控制和运筹学等方面。

2.以下不属于智能控制特点的是（）

A.学习功能B.适应功能C.优化功能D.确定性

答案：D

解析：智能控制具有学习、适应和优化功能，不具有确定性，能适应复杂多变的环境。

3.模糊控制的基础是（）

A.模糊数学B.概率论C.数理统计D.线性代数

答案：A

解析：模糊控制以模糊数学为基础，处理模糊性问题。

4.神经网络的基本单元是（）

A.神经元B.节点C.网络层D.权重

答案：A

解析：神经元是神经网络的基本处理单元。

5.遗传算法中，适应度函数用于评价（）

A.种群的优劣B.个体的优劣C.变异的效果D.交叉的效果

答案：B

解析：适应度函数用于衡量遗传算法中个体的优劣程度。

6.智能控制系统的结构不包括（）

A.递阶控制系统B.专家控制系统C.开环控制系统D.神经网络控制系统

答案：C

解析：智能控制系统结构有递阶、专家、神经网络等控制系统，开环控制系统不属于智能控制系统典型结构。

7.模糊集合的表示方法中，Zadeh表示法适用于（）

A.有限论域B.无限论域C.连续论域D.离散论域

答案：A

解析：Zadeh表示法适用于有限论域的模糊集合表示。

8.神经网络中，BP算法属于（）

A.前馈神经网络学习算法B.反馈神经网络学习算法C.随机神经网络学习算法D.进化神经网络学习算法

答案：A

解析：BP算法是前馈神经网络的一种学习算法。

9.遗传算法中，交叉操作是指（）

A.个体的变异B.个体的复制C.个体间的基因交换D.个体的选择

答案：C

解析：交叉操作是遗传算法中个体间进行基因交换的过程。

10.专家系统的核心部分是（）

A.知识库B.推理机C.人机接口D.数据库

答案：B

解析：推理机是专家系统的核心，根据知识库进行推理得出结论。

11.智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统控制问题，以下不属于此类问题的是（）

A.不确定性系统B.精确性系统C.高度非线性系统D.复杂任务要求的系统

答案：B

解析：智能控制主要针对不确定性、高度非线性、复杂任务要求的系统，精确性系统传统控制可较好解决。

12.在模糊控制中，模糊化的作用是（）

A.将精确量转化为模糊量B.将模糊量转化为精确量C.对模糊规则进行运算D.对输出结果进行处理

答案：A

解析：模糊化是把输入的精确量转化为模糊量。

13.神经网络的学习过程是（）

A.调整权重的过程B.增加神经元的过程C.改变网络结构的过程D.优化输入数据的过程

答案：A

解析：神经网络学习过程主要是调整权重以适应数据，实现更好的性能。

14.遗传算法中，选择操作的依据是（）

A.适应度B.随机数C.个体大小D.个体编号

答案：A

解析：选择操作依据个体适应度，适应度高的个体被选中概率大。

15.专家系统中，知识库中的知识通常分为（）

A.事实性知识和规则性知识B.理论性知识和实践性知识C.历史性知识和前瞻性知识D.一般性知识和特殊性知识

答案：A

解析：知识库知识分为事实性知识和规则性知识等。

二、填空题（本大题总共5题，每题4分，共20分）

1.智能控制的研究对象具有不确定性、高度非线性和（）等特点。

答案：复杂任务要求

解析：智能控制研究对象除不确定性、高度非线性外，还有复杂任务要求。

2.模糊控制规则通常由（）总结得到。

答案：专家经验

解析：模糊控制规则多由专家经验总结而来。

3.神经网络的学习算法主要有（）、（）等。（写出两种即可）

答案：BP算法、遗传算法优化的神经网络算法（答案不唯一）

解析：常见神经网络学习算法有BP算法等，还有遗传算法优化的神经网络算法等。

4.遗传算法的基本操作包括（）、交叉和变异。

答案：选择

解析：遗传算法基本操作是选择、交叉和变异。

5.专家系统中，推理机的推理方式主要有（）和（）。（写出两种即可）

答案：正向推理、反向推理（答案不唯一）

解析：推理机推理方式有正向推理、反向推理等。

三、简答题（本大题总共6