智能控制与学习系统复习要点

"智能控制导论复习题.pdf" 这篇复习资料涵盖了智能控制领域的核心概念，主要涉及智能系统、自动控制、专家系统、学习控制以及免疫算法等多个方面。以下是相关知识点的详细说明： 1. **智能**：指的是系统具有模仿人类智慧的能力，包括理解、学习、决策和自我调整等特性。 2. **自动控制**：自动控制是指通过控制器使系统自动维持或改变其状态的过程，无需人工持续干预。 3. **专家控制系统**：基于专家知识的控制系统，用于解决复杂、不确定或非线性问题，通过推理和知识处理来做出决策。 4. **学习控制**：一种能够根据经验不断优化控制策略的控制系统，分为在线学习和离线学习。 5. **免疫算法**：借鉴生物免疫系统原理的优化算法，用于解决复杂优化问题。 6. **信息**：在控制系统中，信息是描述系统状态、环境变化和控制指令的数据。 7. **智能控制系统**：融合了人工智能技术的控制系统，能够处理不确定性和复杂性。 8. **专家系统**：一种利用领域专家的知识和经验来解决问题的计算机程序。 9. **学习控制系统**：能自我学习和改进的控制系统，包括在线学习和离线学习两种类型。 10. **人工免疫系统**：模拟生物免疫系统机制的计算模型，用于搜索、优化和故障检测等问题。 11. **信息论**：研究信息的度量、编码、传输和处理的理论。 12. **黑板**：在智能系统中，黑板模型是一种信息共享机制，不同组件可以访问并更新共享信息。 13. **模糊判决**：基于模糊逻辑的决策过程，处理不确定或模糊的信息。 14. **学习系统**：能够通过数据和经验改进性能的系统。 15. **选择操作**：遗传算法中的操作，用于从当前种群中选择优秀的个体进行繁殖。 16. **免疫系统的自愈能力**：免疫系统具有自我修复和恢复健康的能力。 17. **智能控制的定义**：智能控制是通过智能机器实现目标的过程，通常涉及某种形式的学习和适应。 18. **知识的定义**：知识是对客观世界的规律性认识，通过学习、体验或联想获得。 19. **离线学习控制系统**：与在线学习控制系统相对，数据采集和学习过程在控制执行之前完成。 20. **特征辨识的分层递阶结构**：控制系统由组织级、自校正级和执行控制级构成，用于特征识别和控制决策。 21. **意志**：人类心理状态的要素之一，与认知和情感共同驱动行为。 22. **监督学习算法**：神经网络训练的一种方法，需要已知的输入和输出样本。 23. **自适应控制**：分为模型预测自适应控制和模型参考自适应控制，能动态调整参数以适应系统变化。 24. **学习能力**：学习控制系统需具备性能反馈、训练和自我修正能力。 25. **遗传算法的原理**：基于自然选择和遗传机制的全局优化算法。 26. **智能控制系统**：将传统控制与智能元素结合的系统。 27. **知识**：对客观世界规律性认识的抽象和总结。 28. **间接进化控制**：通过控制模型进行进化学习，并结合系统反馈形成控制策略。 29. **控制策略**：仿人控制研究的重点在于模拟控制专家的结构和行为。 30. **神经网络的连接机制**：连接主义强调神经元之间的连接权重对信息处理的影响。 31. **推理引擎**：专家系统中的核心组件，负责执行知识推理。 32. **解释器**：解释专家系统行为，提供推理结论的解释和原因。 33. **执行控制级**：在分层递阶结构中，负责将高层决策转化为具体操作的层次。 34. **模糊神经网络**：结合模糊逻辑和神经网络的模型，可以处理模糊信息。 35. **初始种群**：遗传算法的起点，由随机生成的染色体组成。 36. **感知系统**：自动驾驶系统的重要硬件，获取周围环境信息。 37. **中间控制级**：在递阶智能机器中，介于组织级和执行级之间，负责协调和转换控制策略。 这些知识点构成了智能控制的基础框架，是理解和设计智能控制系统的关键。