智能控制技术复习题课后答案 - 图文(12)

?d1,d2???1,2?，学习率为0.1.输入层不考虑阀值。

x1x2y1y2

问：（1）当?i1,i2???1,1?时，网络的实际输出是多少？

（2）误差反向传播时，传播到包括输入、隐含和输出各层的误差分别是多

少？ 解：

（1）向前计算：隐含层输出

????????x1???f?1?w11x1?w12x211010???f?1??1?1?2?1??f?1??3??0.311

同理可得：

??????x2?0.3,x3?0.3,x4?0.3

1输出层输出：

????????????????x1???f?2?w11x1?w12x2?w13x3?w14x4221212121??f?2??1?0.3?1?0.3?1?0.3?1?0.3??1.2?

?2?同理：x2?2.4

（2）反向计算：输出层的误差

?1?2??d1?x1?2?f??2?s1?2???1?1.2??1??0.2

?2?同理：?2??0.4

????隐含层误差：

??s1?1?f?1?1???????w???0.1???0.2?1?0.4?2???0.1

?1?2k2k1k?121?1??1??2??3????4??0.1

输出层误差：

?1?f??s10??0???????w???0?1k1k1k?14

?1???1???0.1??1???0.1??1???0.1??1???0.1?????0.4?2?0???0.8

4.Hopfield网络

一个只有四个双极性神经元的离散型Hopfield网络， 样本⑴组：X(1)?[1111]T,X(2)?[?1?1?1?1]T 样本⑵组：X(3)?[11?1?1]T,X(4)?[1?11?1]T (1)试求W;

(2)检验演变过程是否收敛。 解：（1）样本⑴组：

w??(X(k)X(k)T?I)?X(1)X(1)T?X(2)X(2)T?2I

k?12?1???1??2?1???1??0 ????1111??????1?1?1?1????1???1??0?????1?1?????0

样本⑵组：

4020000200??0?20????0??2??2??2202222022?2?? 2??0?w??(X(k)X(k)T?I)?X(3)X(3)T?X(4)X(4)T?2I

k?3

?1??1??2?1???1??0????11?1?1?????1?11?1?????1??1??0???????1???1??0020000200??000?2??0?0?0?20???? 0??0?2?22????2???2000?(2)用样本⑵测试，采用X(3)?X(0)?[11?1?1]T,次序为：1?2?3?4?1

?1???4?1?①X1(1)?f(?w1ixi(0))?f(?0222???)?f(?2)??1

?1i?1????1???同理，X2(1)?1，X3(1)??1，X4(1)??1

??1???4?1?②X2(2)?f(?w2ixi(1))?f(?2022???)?f(?6)??1

?1i?1????1???同理，X3(2)??1，X4(1)??1

由此可见，演变过程收敛到X(2)上去了，故吸引子：X(2)??1???1????。 ??1?????1?

5.试简述 BP网络，Hopfield网络和径向基函数网络各自的特点。 答：（1）BP网络：BP网络是一种多层网络，包括输入层、隐层和输出层；层与层之间采用全互连方式，同层神经元之间不连接；权值通过学习算法调节；神经元激发函数为S函数；学习算法由正向传播和反向传播组成；层与层之间连接是单向的，信息的传播是双向的。是全局逼近网络。

（2）Hopfield网络是由非线性元件构成的全连接型单层反馈系统，网络中每个 神经元都将自己的输出通过连接权送所有其他神经元，同时又接受其他神经元的传递过来的信息，他是一个反馈性网络，本身具有稳定状态，当网络稳定时，能量函数最小。

（3）径向基函数的学习过程和BP网络的学习过程类似，两者的主要区别在于各自使用不同的激活函数。BP网络中隐层采用S函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；径向基函数的激活函数是高斯函数，其输入在有限范围内是非零值，因而是局部逼近网络。

一、选择题

1、蔡自兴教授提出智能控制系统的四元结构，认为智能控制是 人工智能 、控制理论、系统理论和运筹学四种学科的交叉。

2、专家是指在某一专业领域内其专业知识与解决问题的能力达到 很高 水平的学者。

3、专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次，即数据级、 知识库 级和控制级。

4、不确定性知识的表示有三种:概率、确定性因子和 模糊集合 。

5、Hebb学习规则是一种无教师的学习方法，它只根据神经元连接间的激活水平改变 权值 ，因此这种方法又称为相关学习和并联学习。

6、交叉运算是两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因，从而形成两个新的 个体 。

二、判断题

1、IEEE控制系统协会把智能控制归纳为：智能控制系统必须具有模拟人类学习和自适应的能力。（ T ）

2、不精确推理得出的结论可能是不确定的，但会有一个确定性因子，当确定性因子超过某个域值时，结论便不成立。（ F ）

3、一般的专家系统由知识库、推理机、解释机制和知识获取系统等组成。（ T ）

4、人机接口是专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户间进行交互的界面，由一组程序及相应的硬件组成，用于完成知识获取工作。（ F ）

5、Hopfield神经网络是反馈神经网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 （ F ）

6、知识是将有关的信息进一步关联在一起，形成了更高层次含义的一种信息结构，信息与关联是构成知识的两个基本要素。（ T ）

7、建造知识库涉及知识库建造的两项主要技术是知识获取和知识存放。（ F ） 8、模糊控制系统往往把被控量的偏差（一维）、偏差变化（二维）以及偏差的变化率（三维） 作为模糊控制器的输入。（ T ）

9、RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程是类似的，两者的主要区别在于使用了相同的激励函数。（ F ）

10、应用遗传算法求解问题时，在编码方案、适应度函数及遗传算子确定后，算法将利用进化过程中获得的信息自信组织搜索。（ T ） 三、简答题

1.分别说明专家系统与专家控制系统？ 答：专家系统就是利用存储在计算机内的某一特定领域内人类专家的知识，来解决过去需要人类专家才能解决的现实问题的计算机系统。 专家控制是将人工智能领域的专家系统理论和技术与控制理论方法和技术相结合，仿效专家智能，实现对较为复杂问题的控制。基于专家控制原理所设计的系统称为专家控制系统。

2.人工神经网络中两种典型的结构模型是什么？它们进行学习时具有哪些特点？

答：两种典型的结构模型是前馈神经网络和反馈神经网络。前馈神经网络有感知器和BP网络等；主要采用?学习规则，这是有教师学习方法。反馈神经网络有Hopfield神经网络、Boltzmann机网络等；主要采用Hebb学习规则，概率式学习算法。

3.应用遗传算法计算时，设计编码的策略与编码评估准则（即编码原则）是什么？ 答：设计编码策略：（1）完备性（2）健全性（3）非冗余性 编码评估准则，即编码原则：（1）有意义基因块编码规则（2）最小字符集编码原则。

四、设某恒温室的温度模糊控制器，控制室温为某个设定值： （1）试给出该模糊控制器的结构图； （2）说明模糊控制器设计的主要内容。 解：（1）该模糊控制器为两输入信号，为二维模糊控制器结构，该温度模糊控制器的结构图如下： 模糊规则库

X1 X2 模糊化 模糊推理 清晰化 y 温度模糊控制器输入变量是两个变量分别为偏差（即温度的设定值与实际测定值的差值）和偏差的变化，是确定数值的清晰量；通过模糊化处理，用模糊语言变量E来描述偏差。模糊推理输出y是模糊变量，在系统中要实施控制时，模糊量U转化为清晰值。 (2)模糊控制器设计的主要内容:

1.定义输入变量X1、X2的模糊子集为{NB ZE PB }{PB ZE NB}，偏差的量论域为{-2,0,+2}，偏差变化率的量化论域为{-2,0,+2}。

2.定义所有变量的模糊化条件。输出语言的基本论域为[-u,u]，控制输出量的量化论域为{-2,0,+2}，控 …… 此处隐藏：2486字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……