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国家开放大学《机电系统智能控制技术》期末考试题库及答案(课程号:00708)
国家开放大学《机电系统智能控制技术》期末考试题库及答案(课程号:00708)2024年秋
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适用科目:《机电系统智能控制技术》 课程号:00708
(点击下列按钮即可跳转对应的题型位置)
单选(53)
多选(52)
判断(76)
[单选]
1. 智能控制中的三元论不包括()。
[单选]
2. 智能控制的概念首次由著名学者()提出。
[单选]
3. 在论域U中,模糊集合A的支集只包含一个点u,且mA(U)=1,则A称为。
[单选]
4. 语言值的隶属函数曲线分布与系统性能的关系可知,论域中每一个元素至少有()个语言值的隶属度大于零。
[单选]
5. 用于决策或者推断的网络形式为()。
[单选]
6. 应用专家系统的技术,模拟人类专家对被控对象的控制,是人工智能与()相结合的典型产物。
[单选]
7. 下列表示幂等律的是()。
[单选]
8. 下列()是高性能智能控制器设计的内容。
[单选]
9. 通常用大写字母表示集合,用小写字母表示()。
[单选]
10. 生物神经元的结构不包括()。
[单选]
11. 神经网络结构有()层次。
[单选]
12. 神经网络的能力特征不包括()。
[单选]
13. 神经网络的发展历程经历了()、低潮期、复兴期、新连接机制期阶段。
[单选]
14. 神经网络PID控制是一种()。
[单选]
15. 如果A⊆B,并且B⊆A,则称A和B相等,即为A=B,称为()。
[单选]
16. 某一隶属度函数曲线的形状可以选为()。
[单选]
17. 某液位模糊控制系统的语言变量选为实际温度与给定温度之差即误差e以及加热装置中可控硅导通角的变化量u,但不考虑温度误差变化率△e,该模糊控制器应为()。
[单选]
18. 模糊语言具有()。
[单选]
19. 模糊控制算法4个关键步骤,其中最后一个步骤是()。
[单选]
20. 模糊控制器的()一般是系统的设定值与输出值的偏差或偏差的变化量。
[单选]
21. 模糊PI控制输入是偏差和偏差的变化,输出是()。
[单选]
22. 模糊PD控制输入是偏差和偏差的变化,输出是()。
[单选]
23. 每个神经元都有()个状态。
[单选]
24. 论域一般用大写字母()表示。
[单选]
25. 控制系统的复杂性不包括()。
[单选]
26. 开环控制系统不包括()。
[单选]
27. 径向基函数只有三层,第一层为()。
[单选]
28. 近年来,进化论、神经网络、()和专家系统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。
[单选]
29. 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入自动控制系统中,其核心是()。
[单选]
30. 监督学习可以分成()、回归。
加载更多
[多选]
1. 智能控制研究的理论工具有()。
[多选]
2. 智能控制需要具有()能力。
[多选]
3. 智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的()。
[多选]
4. 智能控制的研究内容有()。
[多选]
5. 智能分成()层次。
[多选]
6. 直接逆模型的特点是()。
[多选]
7. 在模糊控制器中,输入变量一般为()。
[多选]
8. 语言算子可以分为()。
[多选]
9. 一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是()。
[多选]
10. 下列属于监督学习的特点有()。
[多选]
11. 无人参与的自主控制系统,就像自主机器人而言,这时的自主式控制器需要完成()。
[多选]
12. 突触有()形式。
[多选]
13. 通过机器视觉的形式,能够实现()。
[多选]
14. 生物神经元的结构包括()。
[多选]
15. 神经元由()部分构成。
[多选]
16. 神经元的具有的()基本要素。
[多选]
17. 神经网络智能控制在控制系统中的作用可分为()。
[多选]
18. 神经网络系统辨识的特点有()。
[多选]
19. 神经网络的主要作用是()。
[多选]
20. 神经网络的智能控制适用于()的控制。
[多选]
21. 神经网络的研究主要分为()个方面的内容。
[多选]
22. 神经网络的研究内容有()。
[多选]
23. 神经网络辨识具有()特点。
[多选]
24. 三元交集的结构强调了更高层次控制中()。
[多选]
25. 人机结合作为控制器的控制系统,人则完成()等任务。
[多选]
26. 确定隶属函数的方法大致有()。
[多选]
27. 权值设计的方法有()。
[多选]
28. 前向网络的神经元分层排列,组成()。
[多选]
29. 前件满足度可以采用不同的方法计算,常见的有()。
[多选]
30. 模拟PID调节器是将偏差的比例、积分、微分通过线性组合构成控制量,简称P()I()D()调节器。
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[判断]
1. 轴突是短而多的。
[判断]
2. 智能是知识的获取、处理和应用能力。
[判断]
3. 智能控制系统的分级递阶结构应用于比较简单的智能控制系统。
[判断]
4. 智能控制的发展有萌芽期、形成期和发展期。
[判断]
5. 直接网络控制是在神经网络的输入端直接引入被控对象的输出信号,并在线调整神经网络控制器的连接权值,提高系统的自适应能力。
[判断]
6. 执行器是控制系统的执行部件,与传统的控制系统不相同。
[判断]
7. 在大多数基于神经网络控制的系统中,往往要考虑静态系统的模型。
[判断]
8. 在传统的控制理论中,控制系统的描述通常采用微分方程或差分方程,是一个精确模型,对控制系统的分析和设计也基于这个精确模型。
[判断]
9. 由于神经网络具有线性映射能力,可以把神经网络看作输入和输出之间的某种映射。
[判断]
10. 隐藏层是使用径向基函数作为激活函数的神经元。
[判断]
11. 一个神经元的轴突末梢和另一个神经元的树突通过微小间隙连接,这个连接称为突触。
[判断]
12. 一般网络中使用高斯函数作为径向基函数。
[判断]
13. 学习算法的第三步是通过偏差的反向传播,调整连接权值W。
[判断]
14. 细胞膜具有选择通透性,从而产生膜电位,其大小随细胞体输入信号的强弱而变化。
[判断]
15. 系统辨识是在输入和输出数据的基础上,从一组给定的模型中,确定一个与所测系统等价的模型。
[判断]
16. 无监督学习有标准答案。
[判断]
17. 无监督学习通过一定的方法保证做题的正确性。
[判断]
18. 无监督学习是不知道训练数据集中数据、特征之间的关系,要根据聚类或一定的模型得到数据之间的关系。
[判断]
19. 推理机不是模糊控制的核心,利用知识库的信息模拟人的推理过程。
[判断]
20. 数值计算与知识表示推理相结合主要用于专家控制,它的上层是专家系统。
[判断]
21. 神经网络智能控制是基于神经网络的控制或以神经网络为基础构成的控制系统。
[判断]
22. 神经网络直接逆模型控制是最直观的一种神经网络控制方法。
[判断]
23. 神经网络理论包括遗传算法、免疫优化、蚁群优化、模拟退火、禁忌搜索算法等。
[判断]
24. 神经网络控制的本质是利用神经网络对被控对象进行求逆。
[判断]
25. 神经网络反映了输入变量和向量之间的映射关系。
[判断]
26. 神经网络的输入输出关系本质上是一种线性映射。
[判断]
27. 任何一个神经元都受到所有神经元输出的控制。
[判断]
28. 认知是整个智能控制系统的核心。
[判断]
29. 人工神经网络由一个个神经元组成,每个神经元和多个其它神经元连接,形成网状。
[判断]
30. 人工神经网络具有良好的线性映射能力,学习能力,以及自适应能力。
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