CQU智能控制期末复习重点：模糊控制与神经网络

"CQU《先进控制》期末考试复习资料，涵盖了感知信息处理、认知、规划与控制、通信接口、传感器、执行器等智能控制的基础概念，以及模糊控制、神经网络控制、专家系统等智能控制分支的原理和特点。" 在先进控制的范畴中，感知信息处理是至关重要的一步，它涉及将传感器获取的原始信息转化为可理解的信号，以识别环境变化、物体和它们之间的关系。这些传感器是智能系统的眼睛，为后续的决策制定提供关键数据。 认知过程则包括接收、存储并分析信息，以便做出合适的决策。这需要对收集到的数据进行推理，以支持系统的智能行为。规划和控制作为核心，自动地根据任务需求、反馈信息和历史知识来决定行动路径、执行计划和调整控制策略。 通信接口不仅建立起人与系统之间的桥梁，还确保系统各个模块之间能够有效通信，协同工作。执行器则将控制系统的决策转化为实际的动作，对环境或对象产生影响。 智能控制系统的组成部分还包括广义对象，不仅包括传统的控制对象，还涵盖外部环境，强调了系统与环境的交互。 在模糊控制方面，模糊化接口将数值数据转化为模糊集合，通过定义论域内的语言变量的隶属函数实现。知识库包含了模糊控制所需的数据和规则，模糊推理机依据这些规则进行推理，产生控制输出。解模糊接口则负责将模糊输出转换为精确的控制指令。 神经网络控制涉及到神经元模型，包括输入信号、权重、阀值、内部状态和输出信号。这些元素共同构成神经网络的动态行为。 智能控制系统的特点包括混合的数学与知识模型、分层信息处理、非线性及变结构特性、多目标优化能力，以及在复杂环境中的学习能力。智能控制的分支包括基于知识的专家系统、模糊控制、神经网络控制以及学习控制。 模糊化是模糊控制的关键步骤，它将精确的数值转化为模糊集，便于模糊推理。而模糊推理的结果通常需要通过解模糊化转化为可操作的控制决策。 总体而言，这份复习资料全面地介绍了智能控制的基本概念和技术，为CQU的学生提供了宝贵的复习资源。