1、
2025年大学智能控制技术（AI控制）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30分）
答题要求：本卷共6题，每题5分。每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案填写在每题后面的括号内。
1. 智能控制的核心是（ ）
A. 人工智能 B. 自动控制 C. 运筹学 D. 系统论
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.
2、 概率论 C. 数理统计 D. 线性代数
4. 神经网络中，具有处理非线性问题能力的是（ ）
A. 输入层 B. 隐藏层 C. 输出层 D. 全连接层
5. 遗传算法中，用于选择个体的操作是（ ）
A. 交叉 B. 变异 C. 编码 D. 适应度计算
6. 专家系统的核心组成部分是（ ）
A. 知识库 B. 推理机 C. 数据库 D. 解释器
第II卷（非选择题 共70分）
（一）填空题（共10分）
答题要求：本大题共5空，每空2分。请将答案填写在题中的横线上。
1. 智能控制主要包括人工智能控制、______
3、控制、模糊控制和神经网络控制等。
2. 模糊控制器通常由输入接口、______、推理机和输出接口组成。
3. 神经网络的学习算法主要有监督学习、无监督学习和______学习。
4. 遗传算法的基本操作包括选择、交叉和______。
5. 专家系统中，知识库用于存放______。
（二）简答题（共20分）
答题要求：本大题共4题，每题5分。简要回答问题。
1. 简述智能控制与传统控制相比有哪些优势？
2. 请说明模糊控制的基本原理。
3. 神经网络在智能控制中有哪些应用？
4. 遗传算法的基本思想是什么？
（三）分析题（共20分）
答题要求：本大题共2题，每题
4、10分。结合所学知识进行分析。
1. 分析在一个复杂工业生产过程中，智能控制如何提高生产效率和质量？
2. 对于一个智能交通系统，阐述模糊控制和神经网络分别可以在哪些方面发挥作用？
（四）材料分析题（共10分）
材料：在一个智能机器人控制系统中，采用了模糊控制算法。该机器人需要根据环境信息进行路径规划。已知环境信息包括障碍物距离、方向等，机器人的动作有前进、后退、左转右转等。
答题要求：根据上述材料，回答以下问题。
1. 请说明模糊控制算法在该机器人路径规划中的作用。（5分）
2. 假设机器人检测到前方有一个距离较近的障碍物，根据模糊控制原理，机器人可能会采取什么动作？（
5、5分）
（五）设计题（共10分）
答题要求：设计一个简单的基于神经网络的智能温度控制系统。要求说明神经网络的结构、输入输出参数以及训练过程。
答案：
第I卷：1. A 2. D 3. A 4. B 5. D 6. B
第II卷：（一）1. 专家 2. 知识库 3. 强化 4. 变异 5. 专家知识
（二）1. 智能控制能更好适应复杂环境、具有学习和优化能力等。2模糊控制通过模糊化、规则库、推理、清晰化实现对系统控制。3. 用于模式识别、故障诊断等。4. 基于自然选择和遗传变异，模拟生物进化求解问题。
（三）1. 智能控制可实时监测调整，优化生产参数，适应复杂工况等提高效率质量。2. 模糊控制用于交通信号控制等，神经网络用于交通流量预测等。
（四）1. 利用模糊控制算法可根据环境信息灵活规划路径。2. 可能会采取后退或转弯动作。
（五）结构：如三层BP神经网络。输入：当前温度值。输出：加热或制冷设备控制信号。训练过程：采集温度数据，设置目标温度，通过反向传播算法调整权重训练网络。
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