答： 工作原理：（1）专家控制系统：专家系统的工作过程是根据知识库中的知识和用户提供的事实推理 ， 不断地由已知的前提推出未知的结论 ， 并把这些未知的结论纳入工作存储空间 ， 作为已知的新事实继续推理 ， 从而把求解的问题由未知状态转换为已知状态 。
可见 ， 专家系统的工作过程是专家工作过程的一种机器模拟 。
（2）模糊控制系统：模糊控制是模仿人的思维方式和人的控制经验来实现的一种控制 。
把模糊集合的理论应用于控制就可以把人的经验形式化 ， 在控制过程中实现模糊推理与决策 。
。

31、 推理机制：（1）专家系统的推理机是用于对知识库中的知识进行推理来得到结论的“思维”机构 。
专家系统的自动推理是知识推理 。
而知识推理是在计算机或智能机器中 ， 在知识表达的基础上 ， 进行机器思维 ， 求解问题 ， 实现知识推理的智能操作过程 。
专家系统推理机包括三种推理方式：（1）正向推理（2）反向推理 （3）双向推理（2）模糊控制系统：模糊推理作为近似推理的一个分支,是模糊控制的理论基础 。
在实际应用中,它以数值计算而不是以符号推演为特征,它并不注重如像经典逻辑那样的基于公理的形式推演或基于赋值的语义运算,而是通过模糊推理的算法,由推理的前提计算出(而不是推演出)结论 。
知识：（1）专家控制系统：专家控制将系统 。

32、视为基于知识的系统 ， 控制系统的知识表示如下：(a)受控过程的知识 先验知识：包括问题的类型及开环特性； 动态知识：包括中间状态及特性变化 。
（b）控制、辨识、诊断知识 定量知识：各种算法； 定性知识：各种经验、逻辑、直观判断 。
按照专家系统知识库的结构 ， 有关知识可以分类组织 ， 形成数据库和规则库 ， 从而构成专家控制系统的知识源 。
在专家系统中 ， 可以依据专家所具有的知识的特点来选择知识表示的方法 。
（2）模糊控制系统: 知识库包括数据库和规则库,模糊控制器设计的关键在于如何有效地建立知识库 。
数据库的定性设计包括：量化等级的选择；量化方法（线性量化或非线性量化）；量化因子（比例因子）；模糊子集的隶属度函数 。

33、 。
规则库：用一系列模糊条件描述的模糊控制规则就构成模糊控制规则库 。
规则表示：（1）专家控制系统：专家控制的规则库一般采用产生式规则表示：“IF 控制局势（事实和数据） THEN 操作结论”由多条产生式规则构成规则库 。
（2）模糊控制系统：规则的制定有很多种方法 ， 最初的方法就是根据专家经验来确定 ， 不过这种模糊规则有很大的主观性 ， 因人而异 ， 但大致趋势还是差不多的 。
还可以从已知数据中制造模糊规则 ， 比如可以从最优控制得到的数据中提取模糊规则 ， 这样可以得到和最优控制类似的结果 。
还有就是专家经验与数据相结合 ， 首先由专家提供一个初始的经验表 ， 然后在运行过程中 ， 根据测得的数据调整得到的经验表 。
第九章 遗传算法 。

34、_作业作业内容遗传算法的基本操作有哪些步骤？在函数极大值遗传算法仿真中 ， 通过改变群体大小M、终止进化代数G、交叉概率Pc和变异概率Pm ， 分析群体大小、终止进化代数、交叉概率和变异概率对优化效果的影响 。
答：遗传算法的基本操作有哪些步骤？在函数极大值遗传算法仿真中 ， 通过改变群体大小M、终止进化代数G、交叉概率Pc和变异概率Pm ， 分析群体大小、终止进化代数、交叉概率和变异概率对优化效果的影响 。
答：基本操作：1、选择操作：对种群中的个体进行逐个解码并根据目标函数计算适应值（适配度） ， 以此为根据确定各个体的复制概率 。
2、复制操作：复制过程是个体串按照它们的适配度进行复制 ， 适配度越大的串 ， 在下一代中将有更 。

35、多的机会提供一个或多个子孙 。
3、交叉操作：通过在两个父代染色体的位串上随机选择一个位置（交叉点） ， 并把交叉点以后的部分互换而产生两个子代染色体的过程 。
4、变异操作：用来模拟生物在自然的遗传环境中由于各种偶然因素引起的基因突变 ， 它以很小的概率随机地改变遗传基因（表示染色体的符号串的某一位）的值 。
各参数对优化效果的影响：（1）种群大小M 。
种群规模M表示每一代种群中所含个体数目 。
当M取值较小时 ， 可提高遗传算法的运算速度 ， 但却降低种群的多样性 ， 容易引起遗传算法早熟 ， 出现假收敛；而当M取值较大时 ， 又会使得遗传算法效率降低 。

稿源：(未知)

【傻大方】网址：/a/2021/0801/0023374246.html

标题：智能|智能控制题目及解答( 六 )