1、
2025年高职智能控制技术应用（智能控制应用）试题及答案
（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______
第I卷（选择题 共40分）
（总共8题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）
1. 智能控制的核心是（ ）
A. 人工智能 B. 自动控制 C. 运筹学 D. 信息论
2. 以下不属于智能控制特点的是（ ）
A. 学习功能 B. 适应功能 C. 优化功能 D. 反馈功能
3. 模糊控制的基础是（ ）
A. 模糊数学 B. 概率论 C. 数理统计 D. 线性代数
2、4. 神经网络中，具有处理和存储信息功能的是（ ）
A. 神经元 B. 突触 C. 网络结构 D. 激活函数
5. 遗传算法的基本操作不包括（ ）
A. 选择 B. 交叉 C. 变异 D. 排序
6. 专家系统的核心部分是（ ）
A. 知识库 B. 推理机 C. 人机接口 D. 数据库
7. 智能控制中，用于描述系统行为的数学模型是（ ）
A. 精确模型 B. 模糊模型 C. 离散模型 D. 连续模型
8. 以下哪种智能控制方法常用于处理复杂的非线性系统（ ）
A. 传统控制方法 B. PID控制 C. 神经网络控制 D. 开环控制
3、
第II卷（非选择题 共60分）
9. （10分）简述智能控制的定义和主要组成部分。
10. （15分）比较模糊控制和传统PID控制在控制效果上的差异。
11. （15分）说明神经网络在智能控制中的应用原理及优势。
材料：在一个智能控制系统中，要对温度进行控制。已知系统的温度变化具有非线性特性，传统的PID控制效果不佳。
12. （10分）针对该情况，你认为哪种智能控制方法更适合？并说明理由。
材料：某智能控制系统采用遗传算法进行参数优化。初始种群中有四个个体，其编码分别为1010、0111、1100、0010。适应度函数为个体编码中1的个数。
13.
4、10分）计算每个个体的适应度值，并说明遗传算法中选择操作的依据。
答案：
1. A
2. D
3. A
4. A
5. D
6. B
7. B
8. C
9. 智能控制是自动控制与人工智能的结合，它能够解决传统控制方法难以处理的复杂系统控制问题。主要组成部分包括人工智能、自动控制、运筹学和信息论等。
10. 模糊控制适用于非线性、时变、复杂系统，能处理模糊信息，控制效果平滑，但精度相对低。传统PID控制基于精确数学模型，适用于线性定常系统，控制精度高，但对非线性复杂系统效果差。
11. 神经网络通过神经元连接模拟人脑处理信息。优势在于能自动从数据中学习，逼近任意非线性函数，适应复杂环境，有很强的非线性映射能力和并行处理能力。
12. 神经网络控制更适合。因为系统温度变化具非线性特性，传统PID控制效果不佳，而神经网络能自动学习系统特性以实现良好控制，可有效处理非线性问题。
13. 个体1010适应度值为2；个体0111适应度值为3；个体1100适应度值为2；个体0010适应度值为1。选择操作依据是适应度值，适应度高的个体被选中概率大，更易遗传到下一代，以实现种群进化。
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