北理工《智能控制基础》在线作业三

奥鹏北京理工大学新学期作业参考

北理工《智能控制基础》在线作业-00003

1.智能控制的“四元交集结构”的四元，指的是（）
选项A：计算机科学、自动控制、人工智能、神经网络
选项B：人工智能、自动控制、信息论、系统论
选项C：人工智能、自动控制、信息论、机器学习
选项D：自动控制、人工智能、信息论、运筹学
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2.智能自动化研究开发与应用应当面向（）
选项A：生产系统
选项B：复杂系统
选项C：管理系统
选项D：非线性系统
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3.解决自动控制面临问题的一条有效途径就是把人工智能等技术用于自动控制系统，其核心是（）
选项A：控制算法
选项B：控制结构
选项C：控制器智能化
选项D：控制系统仿真
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4.基于模式识别的控制系统属于（）
选项A：学习控制系统
选项B：专家控制系统
选项C：进化控制系统
选项D：模糊控制系统
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5.递阶控制系统的结构是根据下列原理设计的（）
选项A：精度随智能降低而提高
选项B：精度随智能提高而提高
选项C：精度随智能降低而降低
选项D：精度与智能无关
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6.成为“专家控制先行者”的科学家是（）
选项A：P.H.Winston
选项B：N.J.Nilsson
选项C：K.J.Astrom
选项D：E.A.Feigenbaum
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7.建立专家系统最艰难的任务是（）
选项A：知识表示
选项B：知识应用
选项C：知识推理
选项D：知识获取
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8.神经控制的基础源于（）
选项A：进化主义
选项B：行为主义
选项C：逻辑主义
选项D：连接主义
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9.一般认为，人工神经网络适用于（）
选项A：线性系统
选项B：多变量系统
选项C：多输入多输出系统
选项D：非线性系统
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10.模糊控制是以模糊集合为基础的，提出模糊集合的科学家是（）
选项A：N.J.Nilson
选项B：L.A.Zadeh
选项C：A.Turing
选项D：H.A.Simon
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11.学习控制具有（）等功能。
选项A：搜索、识别、记忆和推理
选项B：咨询、记忆、解释和识别
选项C：预测、记忆、解释和规划
选项D：解释、预报、诊断和监控
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12.最早提出人工神经网络思想的学者是（）
选项A：McCulloch-Pitts
选项B：Hebb
选项C：Widrow-Hoff
选项D：Rosenblatt
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13.自动控制面临严峻挑战，其一条新的出路是（）
选项A：实现数字控制
选项B：实现优化控制
选项C：实现自主控制
选项D：实现智能控制
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14.增强学习属于（）
选项A：自主学习
选项B：有师学习
选项C：主动学习
选项D：无师学习
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15.一种值得研究的新型智能控制是（）
选项A：机器人控制
选项B：反馈控制
选项C：进化控制
选项D：在线控制
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16.递阶控制的一个重要原理是（）
选项A：Petri原理
选项B：Bottom up原理
选项C：IPDI原理
选项D：Top down原理
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17.智能机器能够在各种环境下自主地或交互地执行（）
选项A：拟人任务
选项B：侦察任务
选项C：探测任务
选项D：决策任务
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18.智能控制成为国际上独立新学科的时间为20世纪（）
选项A：60年代
选项B：70年代
选项C：80年代
选项D：90年代
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19.能够在系统运行过程中估计未知信息，并据之进行优化与控制，以便逐步改进系统性能的控制叫做（）
选项A：最优控制
选项B：反馈控制
选项C：随机控制
选项D：学习控制
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20.被称为“智能控制先驱”的科学家是（）
选项A：G-N-Saridis
选项B：K-S-Fu
选项C：K-J-Astrom
选项D：N-Wiener
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21.模糊集合逻辑运算的模糊算子为（）
选项A：交运算算子
选项B：并运算算子
选项C：平衡算子
选项D：补运算子
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22.经典控制理论以反馈理论为基础，主要研究（）
选项A：单输入
选项B：单输出
选项C：线性定常系统的分析
选项D：线性定常系统的设计
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23.知识推理模式可以划分为如下方式（）
选项A：基于百分百置信度的演绎推理
选项B：归纳推理
选项C：不确定性推理
选项D：定性推理
选项E：非单调推理
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24.近年来（）等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力，并由此产生了各种智能控制方法。
选项A：遗传算法
选项B：神经网络
选项C：模糊数学
选项D：专家系统
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25.神经网络的要素为（）
选项A：数据特性
选项B：神经元的特性
选项C：拓扑结构
选项D：学习规则
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26.知识表示方式包括（）
选项A：状态空间表达法、谓词逻辑表示法
选项B：语义网络表示法、产生式表示法
选项C：框架式表示法、脚本表示法
选项D：特征表表示法
选项E：过程表示法
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27.智能控制中的三元论指的是（）
选项A：运筹学
选项B：人工智能
选项C：自动控制
选项D：工业控制
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28.专家系统的核心组成部分为（）
选项A：人
选项B：机器
选项C：知识库
选项D：推理机
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29.专家系统设计的基本结构包括（）
选项A：基本知识描述
选项B：系统体系结构
选项C：工具选择
选项D：知识表示方法
选项E：推理方式、对话模型
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30.专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为（）
选项A：推理性规则
选项B：判断性规则
选项C：控制性规则
选项D：数据
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31.模糊控制是以（）为基础的一种智能控制方法。
选项A：模糊集理论
选项B：模糊语言变量
选项C：知识库
选项D：模糊逻辑推理
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32.神经网络的研究主要分为3个方面的内容，即（）
选项A：神经网络的应用
选项B：神经元模型
选项C：神经网络结构
选项D：神经网络学习算法
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33.智能控制系统的主要类型有（）
选项A：分级递阶控制系统
选项B：专家控制系统
选项C：神经控制系统，模糊控制系统
选项D：学习控制系统
选项E：集成或者（复合）混合控制系统
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34.根据神经网络的连接方式，神经网络的3种形式为（）
选项A：前向网络
选项B：反馈网络
选项C：自组织网络
选项D：后向网络
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35.仿人智能控制系统在结构和功能上应满足的基本原则包括（）
选项A：分层的信息处理和决策机构
选项B：在线特征辨识和特征记忆
选项C：开、闭环结合的多模态控制
选项D：启发与直觉推理逻辑的运用
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36.按照所采用的不精确推理技术分类，可分为（）
选项A：确定理论推理技术
选项B：主观Bayes推理技术
选项C：可能性理论推理技术
选项D：D/S证据理论推理技术
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37.目前神经网络的学习算法有多种，按有无导师分类，可分为（）
选项A：有导师学习
选项B：无导师学习
选项C：再励学习
选项D：推理学习
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38.按照知识表示技术分类，可分为（）
选项A：基于逻辑的
选项B：基于规则的
选项C：基于语义网的
选项D：基于框架的
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39.专家控制系统的任务是（）
选项A：能提供一个熟练工或专家对受控对象操作所能达到的性能指标
选项B：监督对象和控制器的运行情况
选项C：检测系统元件可能发生的故障或失误
选项D：对特殊情况，要选择合适的控制算法以适应系统参数的变化
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40.神经网络具备的特征包括（）
选项A：能逼近任意非线性函数
选项B：信息的并行分布式处理与存储
选项C：可以多输入、多输出
选项D：便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现，或用现有的计算机技术实现
选项E：能进行学习，以适应环境的变化
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41.BP网络的学习算法属于全局逼近算法，不具有泛化能力。
选项A：错误
选项B：正确
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42.模糊控制器规则是基于专家知识或操作者长期积累的经验，是模仿人的直觉推理的一种语言形式。
选项A：错误
选项B：正确
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43.RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似，二者的主要区别在于各使用不同的作用函数。
选项A：错误
选项B：正确
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44.在模糊控制器的设计中，常用的反模糊化的方法有最大奥鹏北京理工大学新学期作业参考隶属度法、中心法和加权平均法。
选项A：错误
选项B：正确
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45.非单调推理的处理过程比单调推理的处理过程简单得多。
选项A：错误
选项B：正确
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46.非单调推理较适合于赖以进行推理的证据不够、知识不完全等情况。
选项A：错误
选项B：正确
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47.常用的遗传算法的染色体编码方法有二种，它们分别为实数编码和二进制编码。
选项A：错误
选项B：正确
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48.知识表示就是知识的符号化和形式化的过程。
选项A：错误
选项B：正确
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49.专家系统可以延伸人类专家的能力。
选项A：错误
选项B：正确
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50.现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要少得多。
选项A：错误
选项B：正确
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