智能控制理論復(fù)習(xí)教材

1、智能控制理論復(fù)習(xí)資料一. 智能控制概述1. 什么是智能？什么是人工智能？答：能有效地獲取、傳遞、處理、再生和利用信息，從而在任意給定的環(huán)境 下能成功地達(dá)到預(yù)定目的的能力。是研究、開發(fā)用于模擬、延伸、擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系 統(tǒng)的一門新的科學(xué)技術(shù)。2. 什么是控制？什么是自動(dòng)控制？什么是智能控制？答：按照主體的意愿，使事物向期望的目標(biāo)發(fā)展。在沒有人直接參與的情況下，利用外加設(shè)備或裝置，使機(jī)器、設(shè)備或生產(chǎn)過 程的某個(gè)丄作狀態(tài)或參數(shù)自動(dòng)地按照預(yù)定的規(guī)律運(yùn)行。在沒有人干預(yù)的情況下能自主地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的自動(dòng)控制技 術(shù)。3. 智能控制的二元結(jié)構(gòu)和三元結(jié)構(gòu)分別是什么？答：二元結(jié)構(gòu)：

2、人工智能、自動(dòng)控制三元結(jié)構(gòu)：人工智能、自動(dòng)控制、運(yùn)籌學(xué)4. 智能控制系統(tǒng)的主要功能特點(diǎn)是什么？答：學(xué)習(xí)功能、適應(yīng)功能、組織功能、優(yōu)化功能5. 智能控制的研究對(duì)象具備什么特點(diǎn)？答：不確定性的模型。傳統(tǒng)的控制是基于模型的控制，這里的模型包括控 制對(duì)象和干擾模型。 高度的非線性。傳統(tǒng)控制理論中的線性系統(tǒng)理論比較成熟。 復(fù)雜的任務(wù)要求。傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)中，控制任務(wù)或者是要求輸出值為 定值，或者要求輸出值跟隨期望值的運(yùn)動(dòng)軌跡，因此控制任務(wù)的要求比較單一， 而智能控制的任務(wù)要求往往比較復(fù)雜。6. 智能控制與自動(dòng)控制的關(guān)系是什么？答：自動(dòng)控制是智能控制的基礎(chǔ)，智能控制是對(duì)自動(dòng)控制的進(jìn)步與延伸： 自動(dòng)控制往往包

3、含在智能控制之中，智能控制也利用自動(dòng)控制的方法來解決“低級(jí)”的控制問題; 智能控制具有模擬人進(jìn)行諸如規(guī)劃、學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力，所以它就 是讓自動(dòng)控制系統(tǒng)擁有學(xué)習(xí)的功能。7. 智能控制與傳統(tǒng)控制相比有哪些優(yōu)點(diǎn)？答：傳統(tǒng)控制難以解決的問題包括以下兒點(diǎn)： 實(shí)際系統(tǒng)由于存在復(fù)雜性、非線性、時(shí)變性、不確定性和不完全性等， 無法獲得精確的數(shù)學(xué)模型； 某些復(fù)雜的和包含不確定性的控制過程無法用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型來描述， 即無法解決建模問題： 針對(duì)實(shí)際系統(tǒng)往往要進(jìn)行一些較苛刻的線性化假設(shè)，而這些假設(shè)往往與 實(shí)際系統(tǒng)不符合； 實(shí)際控制任務(wù)復(fù)雜，而傳統(tǒng)的控制任務(wù)要求低，對(duì)復(fù)雜的控制任務(wù)無能 為力。智能控制將控制理論的方

4、法與人工智能技術(shù)靈活地結(jié)合起來，其控制方法適 應(yīng)對(duì)象的復(fù)雜性和不確定性，能夠有效地解決上述問題，具有較大的優(yōu)越性。8. 智能控制與傳統(tǒng)控制的區(qū)別如何？答：傳統(tǒng)控制：經(jīng)典反饋控制和現(xiàn)代理論控制。主要特征是基于精確的系統(tǒng) 數(shù)學(xué)模型的控制，適用于解決線性、時(shí)不變等相對(duì)簡單的控制問題。智能控制：是對(duì)傳統(tǒng)控制理論的發(fā)展，能夠解決傳統(tǒng)控制方法難以解決 的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題，如對(duì)象的不確定性、高度的非線性和復(fù)雜的任務(wù)要求: 傳統(tǒng)控制是智能控制的一個(gè)組成部分，在這個(gè)意義下，兩者可以統(tǒng)一在智能控制 的框架下。9. 智能控制未來的主要研究方向和應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？答：智能控制是自動(dòng)控制的最新發(fā)展階段，主要用于解決傳統(tǒng)

5、控制技術(shù)與方 法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題，如對(duì)象的不確定性、高度的非線性和復(fù)雜的 任務(wù)要求。智能控制作為一門新興控制技術(shù)，U前還處于發(fā)展初期?；谶z傳算 法的智能控制、基于Petri網(wǎng)理論的智能控制、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制 相結(jié)合的綜合優(yōu)化控制等新的智能控制理論和方法在不斷涌現(xiàn)和發(fā)展之中?？梢?預(yù)見，隨著系統(tǒng)論、人工智能理論和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，智能控制將會(huì)有更大的 發(fā)展空間，并在實(shí)際中得到更加廣泛的應(yīng)用。根據(jù)智能控制基本研究對(duì)象的開放性、復(fù)雜性、多層次和信息模式的多樣性、 模糊性、不確定性等特點(diǎn)，其未來的研究內(nèi)容主要包括以下兒個(gè)方面：（1）智能控制基本機(jī)理的研究；（2）智能控制基本理

6、論和方法的研究；（3）智能控制應(yīng)用的研究。伴隨著智能控制系統(tǒng)具有學(xué)習(xí)、適應(yīng)、組織三大功能特點(diǎn)，其發(fā)展趨勢(shì)也將 包括以下兒方面：（1）智能控制理論的進(jìn)一步研究，尤其是智能控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析的理論 研究；（2）結(jié)合神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)識(shí)科學(xué)、人工智能等學(xué)科的認(rèn)識(shí)，深入 研究人類解決問題時(shí)的經(jīng)驗(yàn)、策略，建立更多的智能控制體系結(jié)構(gòu)：（3）研究適合現(xiàn)有計(jì)算機(jī)資源條件的智能控制方法；（4）研究人機(jī)交互式的智能控制系統(tǒng)和學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以不斷提高智能控制系 統(tǒng)的智能水平；（5）研究適合智能控制系統(tǒng)的軟、硬件進(jìn)行處理機(jī)、信號(hào)處理器、智能傳 感器和智能開發(fā)工具軟件，以解決智能控制在實(shí)際應(yīng)用中存在的問題。二. 分層遞

7、階智能控制1. 遞階控制系統(tǒng)的組成與各個(gè)部分的功能是什么？答：組成：組織級(jí)、協(xié)調(diào)級(jí)、執(zhí)行級(jí)。組織級(jí)（任務(wù)規(guī)劃）：負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的推理、規(guī)劃、決策、長期記憶、信息交 流等，是智能最高的級(jí)別，主要進(jìn)行的是基于知識(shí)的各種信息處理和決策。協(xié)調(diào)級(jí)：是組織級(jí)和執(zhí)行級(jí)的接口，主要負(fù)責(zé)將組織級(jí)的指令分配為執(zhí)行級(jí) 的各項(xiàng)子任務(wù)，同時(shí)反饋任務(wù)執(zhí)行的信息。執(zhí)行級(jí)：一般山多個(gè)硬件控制器所組成，負(fù)責(zé)具體的過程控制。2. IPDI基本原理：精度隨智能降低而增大的原理。3. 分層遞階控制的基本原理是什么？答：對(duì)于給定的外部命令和任務(wù)，組織級(jí)設(shè)法找到能夠完成該任務(wù)的子任 務(wù)組合；將這些子任務(wù)要求送至協(xié)調(diào)級(jí)，通過協(xié)調(diào)處理，將具體

8、的動(dòng)作要求送 至執(zhí)行級(jí)完成所要求的任務(wù)；對(duì)任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行性能評(píng)價(jià)，并將評(píng)價(jià)結(jié)果 逐級(jí)向上反饋，同時(shí)對(duì)以前存儲(chǔ)的知識(shí)信息加以修改，從而起到學(xué)習(xí)的作用。三. 專家控制1. 什么是專家系統(tǒng)和專家控制？二者有何區(qū)別？答：專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域的專 家提供的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程。專家控制:將專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)范和運(yùn)行機(jī)制與傳統(tǒng)的控制理論和技術(shù)相 結(jié)合而成的實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法。區(qū)別：專家系統(tǒng)能完成專門領(lǐng)域的功能，輔助用戶決策：而專家控制能進(jìn) 行獨(dú)立的、實(shí)時(shí)的自動(dòng)決策。專家控制比專家系統(tǒng)對(duì)可靠性和抗干擾性有著更高 的要求。 專家系統(tǒng)

9、處于離線工作方式，而專家控制要求在線獲取反饋信息， 即要求在線工作方式。2. 專家系統(tǒng)的主要組成部分包括什么？請(qǐng)簡單解釋其各自的作用。答：包括知識(shí)庫、數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)、解釋器、知識(shí)獲取器。知識(shí)庫：用于存取和管理所獲取的專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，供推理機(jī)利用，具有知 識(shí)存儲(chǔ)、檢索、編輯、增刪、修改和擴(kuò)充等功能。數(shù)據(jù)庫：用來存放系統(tǒng)推理過程中用到的控制信息、中間假設(shè)和中間結(jié)果。推理機(jī)：主要功能是協(xié)調(diào)、控制系統(tǒng)，決定如何選用知識(shí)庫中的知識(shí)，對(duì)用 戶提出的證據(jù)進(jìn)行推理，求得問題的解答或證明某個(gè)結(jié)論的正確性。解釋器：用于作為專家系統(tǒng)與用戶之間的“人機(jī)”接口，其功能是向用戶解 釋系統(tǒng)的行為。知識(shí)獲取器：是指通過人工方

10、法或機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，將某個(gè)領(lǐng)域的事實(shí)性知 識(shí)或領(lǐng)域?qū)＜宜赜械慕?jīng)驗(yàn)性知識(shí)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)程序的過程。4. 專家系統(tǒng)有哪些特征？答：具有專家水平的知識(shí)：必須表現(xiàn)專家的技能和高度的技巧以及足夠的 魯棒性； 能進(jìn)行有效的推理：能夠運(yùn)用專家的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)進(jìn)行搜索，推理； 具有透明性：在推理時(shí)，不僅能得到答案，還能得到推理的依據(jù)： 具有靈活性：知識(shí)的更新和擴(kuò)充靈活方便； 具有啟發(fā)性：運(yùn)用專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)對(duì)不確定的或不精確的問題進(jìn)行啟 發(fā)式推理。5. 專家系統(tǒng)有哪兒種知識(shí)表示方法？答：產(chǎn)生式規(guī)則、框架、語義結(jié)構(gòu)、過程。6. 專家系統(tǒng)的推理機(jī)制有哪兒種？答：正向推理（數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略）、反向推理（LI標(biāo)驅(qū)動(dòng)策略）、正反

11、向混合推 理。7. 專家控制的基本原理是什么？答：專家控制是試圖在傳統(tǒng)控制的基礎(chǔ)上“加入” 一個(gè)富有經(jīng)驗(yàn)的工程師， 實(shí)現(xiàn)控制的功能，它山知識(shí)庫和推理機(jī)構(gòu)成主體框架，通過對(duì)控制領(lǐng)域知識(shí)的獲 取與組織，按某種策略及時(shí)地選用恰當(dāng)?shù)囊?guī)則進(jìn)行推理輸出，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際對(duì)象的 控制。8. 專家控制的組成與特點(diǎn)是什么？答：專家控制是將專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)范和運(yùn)行機(jī)制與傳統(tǒng)的控制理論和技術(shù) 相結(jié)合而成的實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)設(shè)訃和實(shí)現(xiàn)方法。山知識(shí)庫、推理機(jī)和算法庫構(gòu)成主 體框架。主要特點(diǎn)有以下兒點(diǎn)： 靈活性：根據(jù)系統(tǒng)的匸作狀態(tài)及誤差情況，可靈活地選取相應(yīng)的控制律； 適應(yīng)性：能根據(jù)專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，調(diào)整控制器的參數(shù)，適應(yīng)對(duì)象特性及環(huán)

12、 境變化； 魯棒性：通過利用專家規(guī)則，系統(tǒng)可以在非線性、大偏差下可靠的工作。9. 專家控制的功能有哪些？答：能夠滿足任意動(dòng)態(tài)過程的需要，尤其適用于帶有時(shí)變、非線性和強(qiáng)干 擾的控制； 控制過程可以利用對(duì)象的先驗(yàn)知識(shí)； 通過修改、增加控制規(guī)則，可不斷積累知識(shí)，改進(jìn)控制性能； 可以定性的描述控制系統(tǒng)的性能，如“超調(diào)小”，“偏差增大”等； 對(duì)控制性能可進(jìn)行解釋； 可通過對(duì)控制閉環(huán)中的單元進(jìn)行故障檢測(cè)來獲取經(jīng)驗(yàn)規(guī)則。10. 專家控制器的丄作原理和各部分的組成作用是什么？答：知識(shí)庫：存放工業(yè)過程控制的領(lǐng)域知識(shí)，由經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫和學(xué)習(xí)與適應(yīng) 裝置組成。經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫主要存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)和事實(shí)，學(xué)習(xí)與適應(yīng)裝置是根據(jù)在線獲取的

13、 信息，補(bǔ)充或修改知識(shí)庫內(nèi)容，改進(jìn)系統(tǒng)性能，以便提高問題求解能力。規(guī)則控制：對(duì)受控過程的各種控制模式和經(jīng)驗(yàn)的歸納和總結(jié)。推理機(jī)構(gòu)：其復(fù)雜程度山規(guī)則條數(shù)決定，如果搜索空間很少，推理機(jī)構(gòu) 就十分簡單，采用向前推理方法，逐次判別各種規(guī)則的條件，滿足則執(zhí)行，否則 急需搜索。特征識(shí)別與信息處理：其作用是實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的提取與加工，為控制決策 和學(xué)習(xí)適應(yīng)提供依據(jù)，它主要包括抽取動(dòng)態(tài)過程的特征信息，識(shí)別系統(tǒng)的特征狀 態(tài)，并對(duì)這些特征信息進(jìn)行必要的加工。數(shù)據(jù)庫：是用于存放用戶提供的初始事實(shí)、問題概述以及系統(tǒng)運(yùn)行過程 中得到的中間結(jié)果、最終結(jié)果、運(yùn)行信息等的工作存儲(chǔ)器，數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容是不斷 變化的。四. 模糊邏輯控制

14、1. 什么是模糊控制？它有什么特點(diǎn)（優(yōu)點(diǎn)）？答：模糊控制是以模糊集理論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)，從行 為上模擬人的模糊推理和決策過程的一種智能控制方法。特點(diǎn)：不需要被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型。是以人對(duì)被控對(duì)象的控制經(jīng)驗(yàn)為依據(jù) 而設(shè)訃的控制器； 是一種反映人類智慧的智能控制方法； 易于被人們接受。模糊控制的核心是模糊規(guī)則，模糊規(guī)則是用語言 來表示的； 構(gòu)造容易?？刂埔?guī)則易于軟件實(shí)現(xiàn)； 魯棒性和適應(yīng)性好。2. 模糊控制器是山哪兒部分構(gòu)成的？說明其各自的作用。答：構(gòu)成：模糊化接口、知識(shí)庫（數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫）、推理機(jī)、解模糊接口。 模糊化接口：實(shí)際上是模糊控制器的輸入接口，主要作用是將真實(shí)的確定量輸入

15、轉(zhuǎn)化成一個(gè)模糊矢量。數(shù)據(jù)庫：存放的是所有輸入、輸出變量的全部模糊子集的隸屬度矢量值，若 論域?yàn)檫B續(xù)域，則為隸屬度函數(shù)。在規(guī)則推理的模糊關(guān)系方程求解過程中，向推 理機(jī)提供數(shù)據(jù)。規(guī)則庫：是基于專家知識(shí)或手動(dòng)操作人員長期積累的經(jīng)驗(yàn)，是按人的直覺推 理的一種語言表達(dá)形式。用來存放全部模糊控制規(guī)則，在推理時(shí)為推理機(jī)提供控 制規(guī)則。推理機(jī)：是模糊控制器中，根據(jù)輸入模糊量，山模糊控制規(guī)則完成模糊推理 來求解模糊關(guān)系方程，并獲得模糊輸出量的功能部分。解模糊接口：規(guī)則推理完成后，所得結(jié)果仍是一個(gè)模糊矢量，必須作一次轉(zhuǎn) 換，求得清晰的控制量輸出。3. 模糊控制器的基本工作原理是什么？答：將測(cè)量得到的被控對(duì)象的實(shí)時(shí)

16、信號(hào)經(jīng)過模糊化接口，轉(zhuǎn)換為用人類 自然語言描述的模糊量； 根據(jù)人類的語言控制規(guī)則，進(jìn)行模糊推理，得到輸出控制量的模糊 矢量； 將該模糊矢量經(jīng)過清晰化接口轉(zhuǎn)化為執(zhí)行機(jī)構(gòu)能夠接受的精確量。4. 模糊控制器的設(shè)計(jì)步驟包括哪些？答：選擇合適的模糊控制器類型； 確定輸入、輸出變量的實(shí)際論域； 確定輸入、輸出的模糊集個(gè)數(shù)及各模糊集的隸屬度函數(shù)； 設(shè)計(jì)模糊控制規(guī)則表； 選擇模糊推理方法； 選擇解模糊方法：最大隸屬度法、重心法、加權(quán)平均法。5. 專家系統(tǒng)控制與模糊邏輯控制的異同有哪些？答：相同點(diǎn)：它們都是反映人類智慧的智能控制； 都不需要被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，適用于復(fù)雜的非線性系統(tǒng) 的控制； 控制過程都是利用專

17、家的經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行的： 在控制過程中可以修改、增加控制規(guī)則，不斷積累知識(shí)，改進(jìn)控制性能； 特點(diǎn)都是魯棒性和適應(yīng)性好；不同點(diǎn)：專家控制是將專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)范和運(yùn)行機(jī)制與傳統(tǒng)的控 制理論和技術(shù)相結(jié)合而成的實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法；模糊控制 是以模糊集理論、模糊語言變量、模糊邏輯推理為基礎(chǔ)，從行為上模 擬人的模糊推理和決策過程的一種智能控制方法； 專家控制在利用系統(tǒng)的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行推理時(shí)不需要進(jìn)行模 糊化，推理完成后也無需清晰化： 專家控制可對(duì)控制性能進(jìn)行解釋，模糊控制沒有該功能。6. 模糊控制未來的主要研究方向和應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？答：模糊控制已經(jīng)有不少的研究成果，各類模糊控制器非常多，如模糊PID、 自

18、適應(yīng)模糊控制器、神經(jīng)模糊控制器、專家模糊控制器等，也出現(xiàn)了各種軟件工 具和集成電路芯片但，同時(shí)被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐，如在工業(yè)控制、家電領(lǐng)域、 航空航天控制、水電控制、機(jī)器人控制等方面取得了突破性進(jìn)展。但模糊控制的 發(fā)展歷史還不長，理論上的系統(tǒng)性和完善性、技術(shù)上的成熟性和規(guī)范性都還遠(yuǎn)遠(yuǎn) 不夠，總的來說還有以下兒個(gè)方面的問題亟待解決： 建立一套系統(tǒng)的模糊控制理論，以解決模糊控制的機(jī)理、穩(wěn)定性分析、 系統(tǒng)化設(shè)計(jì)方法、專家模糊控制系統(tǒng)、神經(jīng)模糊控制系統(tǒng)和多變量模糊控制系統(tǒng) 的分析與設(shè)計(jì)等一系列問題； 模糊控制在非線性復(fù)朵系統(tǒng)應(yīng)用中的模糊建模、模糊規(guī)則的建立和推理算 法的深入研究； 模糊集成控制系統(tǒng)的設(shè)

19、計(jì)方法研究： 自學(xué)習(xí)模糊控制策略的實(shí)現(xiàn)； 模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析。五. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制1. 什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制？它的主要特點(diǎn)是什么？答：它是一個(gè)并行和分布式的信息處理網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)一般山許多個(gè)神 經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元有一個(gè)單一的輸出，它可以連接到很多其他的神經(jīng)元， 其輸入有多個(gè)連接通路，每個(gè)連接通路對(duì)應(yīng)一個(gè)連接權(quán)系數(shù)。它利用數(shù)學(xué)模型來 模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某些結(jié)構(gòu)和功能。特點(diǎn)：自組織及自適應(yīng)性；大規(guī)模并行計(jì)算；魯棒性；自學(xué)習(xí)能力 以及聯(lián)想存儲(chǔ)等特點(diǎn)；分布式存儲(chǔ)，存儲(chǔ)和計(jì)算相結(jié)合；非線 性處理，非線性映射；泛化功能2. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能和作用是什么？答：功能：預(yù)測(cè)；優(yōu)化計(jì)算；系統(tǒng)辨識(shí)：糾檢

20、錯(cuò)作用：回歸；分類3. 人工神經(jīng)元模型中響應(yīng)函數(shù)的作用是什么？答：控制輸入對(duì)輸出的激活作用； 對(duì)輸入和輸出進(jìn)行函數(shù)轉(zhuǎn)換； 將可能無限域的輸入變換成指定的有限范圍內(nèi)輸出。4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越性有哪兒種表現(xiàn)？答：可處理那些難以用模型或規(guī)則描述的對(duì)象； 采用并行分布式信息處理，具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性； 本質(zhì)上是非線性系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)任意非線性映射； 具有很強(qiáng)的信息綜合能力，能夠同時(shí)處理大量不同類型的輸入，能夠很好的解決輸入信息之間的互補(bǔ)性和冗余性問題； 硬件實(shí)現(xiàn)愈趨方便。5. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本學(xué)習(xí)算法和工作方式是什么？答：基本學(xué)習(xí)算法：權(quán)值確定；Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則；誤差校正學(xué)習(xí)規(guī) 貝9;相近學(xué)習(xí)規(guī)則。工作方式：

21、學(xué)習(xí)期：神經(jīng)元間的連接權(quán)值，可由學(xué)習(xí)規(guī)則進(jìn)行調(diào)整, 以使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最??；工作期：連接權(quán)值不變，由網(wǎng)絡(luò)的輸入得到相應(yīng)的輸出。6. 感知器的作用與局限是什么？答：作用：用于模式分類，也可用在基于分類的學(xué)習(xí)和多模態(tài)機(jī)制中。 局限：僅對(duì)線性可分具有分類能力，由于感知器山線性閾值元件組成, 無法求解線性不可分問題。7. BP網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是什么？答：信息流：從輸入到輸出； 誤差：從輸出到輸入反向調(diào)整；變換函數(shù)：s型；輸出量：0-1之間； 一個(gè)三層的BP網(wǎng)絡(luò)可以逼近一個(gè)從輸入到輸出的任意非線性函數(shù); BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法屬于全局逼近算法，因而具有較好的泛化能力； 可以用于模式識(shí)別與分類，數(shù)據(jù)壓縮。&簡述BP學(xué)

22、習(xí)算法的主要思想。答：第一階段（正向傳播過程）：給出輸入信息通過輸入層經(jīng)隱含層逐層 處理并計(jì)算每個(gè)單元的實(shí)際輸出值；第二階段（反向過程）：若在輸出層未能得到期望輸出值，則逐層遞 歸的訃算實(shí)際輸出與期望輸出的差值，以便根據(jù)此差值調(diào)節(jié)權(quán)值。9. BP網(wǎng)絡(luò)有什么優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)？答：優(yōu)點(diǎn)：只要有足夠多的隱層和隱節(jié)點(diǎn)，BP網(wǎng)絡(luò)可以逼近一個(gè)從輸入 到輸出的任意非線性函數(shù)；BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法屬于全局逼近的算法，因而具 有較好的泛化能力。缺點(diǎn)：收斂速度慢，訓(xùn)練時(shí)間長；局部極值問題；難以確定隱 層和隱節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。10. 簡述RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要區(qū)別。答：兩者的學(xué)習(xí)過程類似，其主要區(qū)別在于各使用不同的作用函數(shù)。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱層使用的S函數(shù)，其值在輸入空間中無限大的范圉內(nèi)為非零值， 因而是一種全局逼近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用函數(shù)是高斯函數(shù)，其 值在輸入空間中有限的范圉內(nèi)為非零值，因而是一種局部逼近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可大大加快學(xué)習(xí)的速度，適合于實(shí)時(shí)控制的要求。11. 何為有導(dǎo)師學(xué)習(xí)？何為無導(dǎo)師學(xué)習(xí)？答：有導(dǎo)師學(xué)習(xí)（監(jiān)督學(xué)習(xí)）：網(wǎng)絡(luò)根據(jù)實(shí)際輸出與期望值比較，進(jìn)行權(quán) 系數(shù)的調(diào)整。將期望輸出稱為導(dǎo)師信號(hào)，是評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)。無導(dǎo)師學(xué)習(xí)（無