智能控制详解：特点、比较与应用

智能控制习题涵盖了智能控制领域的关键概念和实践问题，旨在帮助学生理解和复习智能控制的核心内容。以下是部分习题详解： 1. **智能控制的特点**： - 智能控制适用于复杂系统，包括非线性、快速变化、多变量和强耦合，强调全局控制和容错能力。 - 它结合定性决策与定量控制，从系统整体和功能优化角度出发，具有自组织特性。 - 智能控制涵盖数学模型与非数学知识表示，涉及逻辑推理和信息处理的多样性。 2. **智能控制与传统控制的对比**： - 传统控制主要依赖精确的数学模型，适用于线性、时不变系统，解决相对简单问题。 - 智能控制扩展了传统控制，解决复杂系统的控制难题，如对象不确定性、高度非线性任务。 - 智能控制包含传统控制作为组成部分，两者在智能框架内可以统一。 3. **分层递阶智能控制系统**： - 包括组织级（知识表示与处理）、协调级（决策和表示）和执行级（精确控制），它们之间形成层级关系，组织级起主导作用，协调级负责连接，执行级负责底层控制。 4. **人工神经网络特点**： - 信息并行处理、非线性逼近、学习能力、自组织、联想和推广、并行计算、分布式存储、数据融合以及适应多变量系统。 - 常见结构有递归网络、前馈网络、混合型网络和网状神经网络。 5. **模糊关系合成**： - 模糊关系R和S通过特定规则合成新的模糊关系C，具体运算涉及到论域和合成法则。 - 给定R和S的具体描述后，通过计算得出子女与祖父、祖母长相的“相像”关系C。 6. **模糊关系实例应用**： - 通过模糊关系的合成规则，将子女与父亲和叔叔的相象关系，以及父亲、叔叔与祖父、祖母的相象关系结合起来，得到最终的家族成员间的相似度模糊关系。 这些习题展示了智能控制理论的实际运用，包括系统架构设计、控制策略、人工智能技术如神经网络以及模糊逻辑的处理，对于深入理解智能控制技术及其在实际问题中的解决方案具有重要作用。