18秋西南大学 [1085]《智能控制》作业答案

18秋西南大学 [1085]《智能控制》作业答案

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1、单项选择题1、下列不是决定神经网络性能的要素是(       )1. 神经元(信息处理单元)的特性。2. 神经元之间相互连接的形式——拓扑结构。3. 为适应环境而改善性能的学习规则。4. 初始权值参数。  2、下列不属于神经网络特征的是(    )1. 能逼近任意非线性函数。2. 信息的并行分布式处理与存储。3. 可以多输入、多输出。4. 具有全局收索特性。  3、下列有关专家系统和专家控制说法错误的是 。(    )1. 专家控制引入了专家系统的思想,但与专家系统存在区别2. 专家系统能完成专门领域的功能,辅助用户决策;专家控制能进行独立的、实时的自动决策。专家控制比专家

2、系统对可靠性和抗干扰性有着更高的要求。3. 专家系统处于离线工作方式,而专家控制要求在线获取反馈信息,即要求在线工作方式。4. 由于专家控制引入了专家系统的思想,因此专家控制和专家系统没有区别。  4、下列不属于专家控制的特点的是(       )1. 鲁棒性:通过利用专家规则,系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。2. 离线性:专家控制能够在离线状态下工作。  3. 灵活性:根据系统的工作状态及误差情况,可灵活地选取相应的控制律。4. 适应性:能根据专家知识和经验,调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化。5、下列不属于专家控制的关键技术的是(    )1. 知识的表达

3、方法2. 从传感器中识别和获取定量的控制信号3. 将定性知识转化为定量的控制信号4. 控制知识和控制规则的获取5. 推理机的方法  6、下列有关专家系统的定义正确的是(     )1. 专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序,其内部包含某领域专家水平的知识和经验,具有解决专门问题的能力。  2. 专家系统是指由多个专家组成的控制系统,具有解决专门问题的能力。3. 专家系统就是一种专门的计算机程序,具有解决专门问题的能力。4. 专家系统是具有推理能力的计算机程序,具有解决专门问题的能力。7、下列有关遗传算法的参数中说法不正确的是(      )1. M:群体大小,即群体

4、中所含个体的数量,一般取为20~100。2. G:遗传算法的终止进化代数,一般取为100~500。3. Pc:交叉概率,一般取为0.4~0.99。4. Pm:变异概率,一般取为0.5~1.  8、下列有关单神经元自适应控制算法的表达式说法不正确的是(        )1. 控制算法的表达式为:2. 表达式中的K越大,则快速性越好,但超调量大,甚至可能使系统不稳定。3. 当被控对象时延增大时,K值必须增大,以保证系统稳定。  4. K值选择过小,会使系统的快速性变差。9、下列有关神经网络的说法不正确的是(      )1. 与传统自适应控制相同,神经网络自适应控制也分为神经网

5、络自校正控制和神经网络模型参考自适应控制两种。2. 神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间接自校正控制。3. 神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成,分别是自适应评判网络和控制选择网络。4. 以上说法都不正确。  10、下列图中有关神经网络监督控制结构正确的是(     )1.   2. 3. 4. 以上都不正确。11、下列不属于BP网络的优点的是(   )1. BP网络输入输出之间的关联信息分布地存储在网络的连接权中,个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响,因而BP网络具有较好的容错性。2. 待寻优的参数多,收敛速度快。  3. 只要有足够多的隐层和隐层节点,B

6、P网络可以逼近任意的非线性映射关系。4. BP网络的学习算法属于全局逼近算法,具有较强的泛化能力。12、下列不是决定神经网络性能的要素是(       )1. 神经元(信息处理单元)的特性。2. 神经元之间相互连接的形式——拓扑结构。3. 为适应环境而改善性能的学习规则。4. 初始权值参数。  13、下列不属于神经网络特征的是(    )1. 能逼近任意非线性函数。2. 信息的并行分布式处理与存储。3. 可以多输入、多输出。4. 具有全局收索特性。  判断题14、高斯型隶属函数的MATLAB表达式是gaussmf(x,[σ,c])。1.A.√  2.B.×15、由产生式规则

7、表示的专家系统又称为基于规则的系统或产生式系统。1.A.√  1.B.×16、按模糊控制的线性特性分类分为线性模糊系统和非线性模糊系统。1.A.√  2.B.×17、 所谓专家控制,是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合,在未知环境下,仿效专家的经验,实现对系统的控制。1.A.√  2.B.×18、根据神经网络的连接方式,神经网络的3种形式为:前向网络、反馈网络和自组织网络。1.A.√  2.B.×19、专家系统由知识库和推理机构成。1.A.√  2.B.×20、目前神经网络的学习算法有多种,按有无导

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