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智慧树知到法律演讲与辩论章节答案

作者:ldf123  阅读量:31  时间:2周前
智慧树知到法律演讲与辩论章节答案
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【简答题】常见的智能控制算法有哪些?各自的特点是什么?

专家控制,能够模拟专家的经验和操作。模糊控制,能够模拟人类的语言系统实施控制。人工神经网络,能够模拟人类的大脑系统。遗传算法,能够实现智能控制参数优化等任务。

【简答题】计算屏幕上的题目

【简答题】简述专家系统和专家控制的区别是什么?

(1)专家系统能够完成专门领域的功能,用户决策;专家控制能够进行独立的、实时的自动决策。(2)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。

【判断题】智能控制的主要分支分别为:专家控制、模糊控制、神经网络控制、遗传算法。

【单选题】以下关于模糊描述正确的是()

模糊中元素的隶属度可以取任意的整数值
模糊在表示时可以不用写论域元素
模糊中的元素要么属于,要么不属于该
普通是模糊的特例

【单选题】自动控制原理课程中设计控制器的步骤不包含哪一项?

建立被控对象的数学模型
对系统进行分析(稳定性、动态、静态特性)
设计上位机监控画面
根据分析的结果设计控制策略和确定控制器参数

【简答题】请简述BP神经网络的优缺点。

BP网络的优点为:(1)只要有足够多的隐层和隐层节点,BP网络可以逼近任意的非线性映射关系;(2)BP神经网络具有较好的泛化能力;(3)BP神经网络具有较好的容错性。BP网络的缺点为:(1)待寻优的参数多,收敛速度慢;(2)容易陷入局部优解;(3)难以确定隐含层个数及节点数。

【简答题】请按照屏幕上的题目写出三种模糊的表示

【简答题】大家能看到下面的这个图吗?公式能看到吧,

这里是答案,请问能看见这里的字母是什么(字母是daan).

【简答题】请简述模糊控制器的设计步骤。

模糊控制器的结构;定义输入、输出模糊集;定义输入、输出隶属函数;建立模糊控制规则;建立模糊控制表;模糊推理;反模糊化。

【简答题】请完成教材第三章课后题的3.1,把作业拍照片或者写成文字提交,谢谢!

O的补交Y的补

【简答题】简述遗传算法的应用步骤。

(1)确定决策变量及各种约束条件。(2)建立优化模型。(3)确定表示可行解的染色体编码方法。(4)确定个体适应度的量化评价方法。(5)设计遗传算子。(6)确定遗传算法的有关运行参数。(7)确定解码方法。

【简答题】请简述遗传算法的基本操作有哪些?

(1)复制(2)交叉(3)变异。(同时再多一些展开的描述)

【简答题】请完成当温度为不低时的电压计算

【计算题】已知模糊矩阵表示如下,计算图片中的题目。

结果为:[ 0.7 0.9; 0.5 0.5]

【简答题】简述模糊控制器的设计步骤是什么。

模糊控制器的结构;定义输入输出模糊集;定义输入输出隶属函数;建立模糊控制规则;建立模糊控制表;模糊推理;反模糊化等。

【简答题】请解释在模糊控制中,模糊化和解模糊的作用是什么?

模糊化的作用是把来自传感器的定量信号转为模糊,提供给模糊推理,而解模糊的作用是把推理的结果再转换为能够驱动执行机构的定值定量信号。

"

【其它】采用BP网络进行模式识别,训练样本为3对两输入单输出的样本,如下表所示。(1)编写程序实现BP网络对训练样本进行训练,并得到当输入样本为(1,0.5)时的网络输出;(2)分析该题目中样本比较少的情况下,网络输出会出现什么现象,并加以分析。

(1)P=[1 0; 0 0; 0 1]’; T=[1 0 -1]’; Px=[1 0.5]’; net=newcf(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingd'); net.trainParam.epochs=5000; net.trainParam.goal=9.5238e-004; net.trainParam.lr = 0.2; [net,tr]=train(net,P,T) (2)当样本比较少的时候,输出的结果会不稳定,每次运行的结果都不同,因为样本数量不足以使模型趋于收敛。

"

【单选题】智能控制相对于传统控制来说,大的特点是()

无需建立对象的数学模型
计算速度更快
稳定性更高
简单方面

【简答题】请解释神经网络的“泛化能力”的含义。

泛化能力是指神经网络在训练样本之外的测试样本中的性能。

【简答题】从人工智能模拟自然界的角度,简述模糊控制和人工神经网络的区别。

泛化能力是指神经网络在训练样本之外的测试样本中的性能。

【简答题】请同学们在第15周,也就是6月18日之前,把两个实验报告打包以附件形式提交到该作业中。

【简答题】请简述专家控制的关键技术和特点。

专家控制的关键技术:(1)知识的表示方法;(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。专家控制的特点:(1)灵活性(2)适应性(3)鲁棒性


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