文档介绍：智能控制问题及解决方案
.，分别绘制网络图并描述其特征。1）转发网
络：
神经网络元件被分级排列以形成输入层、隐含层和输出层。每一层的神经元只能接收前一层神经元的输入。输入模式按每层顺序转换后，得到输出层数并输出量，并用于调整权重。）无导师学习：
网络中没有预期的输出值，因此没有直接的错误信息。因此，为了实现
网络培训，需要建立一个间接评价函数来评价网络的某一行为趋势。
简述神经网络的泛化能力。
回答:人工神经网络允许一些变化。例如，当输入向量有噪声，即与样本输出向量有差异时，其神经网络的输出也能准确地呈现出预期的输出。这种能力变成了泛化能力。
单层BP网络和多层神经网络学习算法的区别。
1）单层神经网络的增量学习算法通过最小化目标函数来实现，其中E的最小化是通过有序地最小化每个样本数据的输出误差Ep来实现的。增量规则学习算法是为了获得定义的目标函数值的梯度。2）多层前向传播网络的权系数训练算法是一种著名的误差反向传播学习算法。根据该算法，通过反向传播网络的期望输出（样本输出）与世纪输出之间的误差来实现训练网络权重矩阵的更新。
3?描述模糊控制器四个模块的设计内容，并写岀设计步骤。
回答：
这四个模块是：
模糊过程、知识库（包括数据库和规则库）、推理和决策逻辑、精确计算。
PPT为：
模糊接口、规则库、模糊推理、清晰接口）设计步骤：1定义输入和输出变量2定义所有变量的模糊化条件3设计控制规则库4设计模糊推理结构5选择精确策略方法PPT设计步骤是:
确定模糊控制器的输入变量和输出变量；确定投入产出的宇宙和柯、柯克和的值；确定变量的语言值及其隶属函数；总结了专家控制规则及其隐含的模糊尖系；选择推理算法；确定清晰度的方法；汇总模糊查询表。
?什么是智能、智能系统和智能控制？回答：
情报：
自主或交互执行通常与人类智能相尖的智能行为的能力，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、交流、设计、思考、计划、学习和一系列其他活动，即像人类一样工作和思考的能力。
智能系统：
它指的是具有某种智能行为的系统。对于特定的输入，它可以产生适当的问题解决。智能控制：
智能控制是一门由控制理论、计算机科学、心理学、生物学和运筹学等
组成的交叉学科。它被称为间接专家控制系统，它模仿人来执行诸如监督控
制系统、调整尖键结构参数等任务。
基本控制功能由算法完成。专家系统通过调用算法以及调整和修正各种算法参数来间接控制函数。由于不同的具体应用，间接专家控制的系统结构将表现出更大的多样性。它也是整定PID参数的专家。这种专家控制的最大特点是专家系统间接地作用于控制信号。专家系统可以用来协调所有的算法。根据现场过程响应和环境条件，知识库中的专家经验规则用于决定何时使用什么参数启动什么算法。它也可以是一个参考专家。根据知识库中的专家规则，调整PID参数和增益等。因此，直接专家控制器方法更难保证系统的稳定性。、推理机制、知识和规则表示方面的异同。
回答：
工作原理：
专家控制系统：专家系统的工作过程是以知识库中的知识和用户提供的事实推理为基础，从已知的前提中不断推导出未知的结论，并将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，从而将已解决的问题从未知状态