習(xí)題一參考答案

1.根據(jù)自己的理解，生活中使用過哪些智能系統(tǒng)，你覺得這些智能系統(tǒng)或產(chǎn)品，還可以怎樣

更智能?如果讓你參與設(shè)計(jì)或?qū)崿F(xiàn)，你會怎么去改進(jìn)完善它？

參考答案：

智能系統(tǒng)已經(jīng)融入人類的各種生活學(xué)習(xí)工作中。比如我們經(jīng)常提說的無人駕駛。試想

一下，早上你起床需要出門的時(shí)候，告訴你的家里智能機(jī)器人，“我需要出發(fā)了，請車子

樓下等候?！边@時(shí)，智能機(jī)器人就幫你預(yù)約無人駕駛的自動汽車，在你走到樓下的時(shí)候，

車子已經(jīng)等候著你了。你上車后，告訴車子你要去的地方，然后車子就自動出發(fā)了。到目

的地后，你什么都不用操作，車子自動進(jìn)行離開停車。人類的出行問題就這樣簡單智能化

了。不用專門去購買一輛私家車，不用去操心保養(yǎng)保險(xiǎn)問題，不用去考慮擁堵駕駛技術(shù)問

題，更不用去考慮停車難問題。如果讓我參與設(shè)計(jì)或?qū)崿F(xiàn)，可能會更加個(gè)性化，更加智慧。

2.你期望的智能系統(tǒng)是怎樣的？描繪一下二十年后的智能生活？

參考答案：開放性問題，可發(fā)揮想象力并根據(jù)自己的理解進(jìn)行描述。

3.智能系統(tǒng)的未來趨勢？智能系統(tǒng)的發(fā)展，會給人類帶來哪些好處，不好的方面呢？智能系

統(tǒng)會威脅到人類嗎？

參考答案：

未來趨勢將會更加智能化，包括由現(xiàn)代通信與信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、行業(yè)技術(shù)、

智能控制技術(shù)匯集而成的針對某一個(gè)方面的應(yīng)用的智能集合，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，其

技術(shù)含量及復(fù)雜程度也越來越高，智能化的概念開始逐漸滲透到各行各業(yè)以及我們生活中的

方方面面，相繼出現(xiàn)了智能住宅小區(qū)，智能醫(yī)院等。智能系統(tǒng)的發(fā)展對人類的好處促進(jìn)社會

生產(chǎn)力的整體躍升，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級換代，驅(qū)動“無人經(jīng)濟(jì)”快速發(fā)展，在智能交通、智

能家居、智能醫(yī)療等民生領(lǐng)域發(fā)展積極正面影響。但是智能系統(tǒng)使勞動就業(yè)問題上的矛盾變

得更加突出。由于智能系統(tǒng)能夠代替人類進(jìn)行各種腦力勞動，因此整個(gè)社會的勞動效率將會

有極大地提高，但同時(shí)也會使一部分人不得不改變他們的工種，甚至?xí)斐伤麄兊氖I(yè)。

4.智能系統(tǒng)的概念模型是怎樣的？

參考答案：

廣義“智能”是多種類、多層次、多階段、多模式、多特征、多范疇的，“廣義智能

的概念模型如式(1)所示：

GI={MKI,MLI,MPI,MCI,MSI,

式中：

GI為廣義智能(generalizedintelligence)；

MKI為多種類智能(multi-kindintelligence)；

MLI為多層次智能(multi-layerintelligence)；

MPI為多模式智能(multi-patternintelligence)；

MCI為多特征智能(multi?characteristicIntelligence)；

MSI為多階段智能(multi-stageIntelligence)；

MDI為多范疇智能(multi-domainIntelligence)。

5.人工智能發(fā)展的歷史？

參考答案：

人工智能始于20世紀(jì)50年代，至今大致分為三個(gè)發(fā)展階段，

第一階段(20世紀(jì)50年代一一80年代)。這一階段人工智能剛誕生，基于抽象數(shù)學(xué)

推理的可編程數(shù)字計(jì)算機(jī)已經(jīng)出現(xiàn)，符號主義(Symbolism)快速發(fā)展，但由于很多事物不

能形式化表達(dá)，建立的模型存在一定的局限性。此外，隨著計(jì)算任務(wù)的復(fù)雜性不斷加大，

人工智能發(fā)展一度遇到瓶頸；

第二階段(20世紀(jì)80年代一一90年代末)。在這一階段，專家系統(tǒng)得到快速發(fā)展，

數(shù)學(xué)模型有重大突破，但由于專家系統(tǒng)在知識獲取、推理能力等方面的計(jì)算能力的提升，

人工智能在很多應(yīng)用領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，迎來了又一個(gè)繁榮時(shí)期。人工智能具體的發(fā)

展歷程如圖1所示。

長期以來，制造具有智能的機(jī)器一直是人類的重大夢想。早在1950年，AlanTuring在

《計(jì)算機(jī)器與智能》中就闡述了對人工智能的思考。他提出的圖靈測試是機(jī)器智能的重要測

量手段，后來還衍生出了視覺圖靈測試等測量方法。1956年，“人工智能”這個(gè)詞首次出

現(xiàn)在達(dá)特茅斯會議上，標(biāo)志著其作為一個(gè)研究領(lǐng)域的正式誕生。六十年來，人工智能發(fā)展

潮起潮落的同時(shí)，基本思想可大致劃分為四個(gè)流派：符號主義(Symbolism)、連接主義

(Connectionism)、行為主義(Behaviourism)和統(tǒng)計(jì)主義(Statisticsism)。這四個(gè)流派

從不同側(cè)面抓住了智能的部分特征，在“制造”人工智能方面都取得了里程碑式的成就

[3-10Jo

目前，世界各國都開始重視人工智能的發(fā)展。2017年6月29日，首屆世界智能大

會在天津召開。中國工程院院士潘云鶴在大會主論壇作了題為“中國新一代人工智能”的

主題演講，報(bào)告中概括了世界各國在人工智能研究方面的戰(zhàn)略：

2016年5月，美國白宮發(fā)表了《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》；英國2016年12月

發(fā)布《人工智能：未來決策制定的機(jī)遇和影響》；法國在2017年4月制定了《國家人工

智能戰(zhàn)略》；德國在2017年5月頒布全國第一部自動駕駛的法律；在中國，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，

2017年運(yùn)營的人工智能公司接近400家，行業(yè)巨頭百度、騰訊、阿里巴巴等都不斷在人

工智能領(lǐng)域發(fā)力。從數(shù)量、投資等角度來看，自然語言處理、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺成為了

人工智能最為熱門的三個(gè)產(chǎn)業(yè)方向。

6談?wù)勚悄芑瘜ξ覀兩吹挠绊懀?/p>

參考答案：

智能化指的是由現(xiàn)代通信與信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、行業(yè)技術(shù)、智能控制技術(shù)匯

集而成的針對某一個(gè)方面的應(yīng)用的智能集合，隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，其技術(shù)含量及復(fù)

雜程度也越來越高，智能化的概念開始逐漸滲透到各行各業(yè)以及我們生活中的方方面面，

相繼出現(xiàn)了智能住宅小區(qū)，智能醫(yī)院等。

智能系統(tǒng)必將快速地融入人類的各種生活學(xué)習(xí)工作中。比如我們經(jīng)常提說的無人駕駛。

試想一下，早上你起床需要出門的時(shí)候，告訴你的家里智能機(jī)器人：“我需要出發(fā)了，請

車子樓下等候?！边@時(shí)，智能機(jī)器人就幫你預(yù)約無人駕駛的自動汽車，在你走到樓下的時(shí)

候，車子已經(jīng)等候著你了。你上車后，告訴車子你要去的地方，然后車子就自動出發(fā)了。

到目的地后，你什么都不用操作，車子自動進(jìn)行離開停車。人類的出行問題就這樣簡單智

能化了。不用專門去購買一輛私家車，不用去操心保養(yǎng)保險(xiǎn)問題，不用去考慮擁堵駕駛技

術(shù)問題，更不用去考慮停車難問題。

7描述智能系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀以及未來發(fā)展趨勢？

參考答案，

智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。主要包括芯片、軟件系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析、通信技術(shù)、云技術(shù)等產(chǎn)業(yè)

技術(shù)的發(fā)展。

芯片產(chǎn)業(yè)，CPU芯片、存儲芯片、圖像處理芯片GPU。

軟件產(chǎn)業(yè)，行業(yè)的軟件需要對行業(yè)的需求、行業(yè)的業(yè)務(wù)流程、流程中的問題解決方案

分析設(shè)計(jì)。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，所有的智能處理，是建立在已有方案與未知問題的分析基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)越

多越詳細(xì)，越有助于信息的分析，象人臉識別、人臉畫像，特征分析。

通信技術(shù)產(chǎn)業(yè)，數(shù)據(jù)的傳播形式，無線、大流量、低延遲。

云技術(shù)，數(shù)據(jù)的云計(jì)算、云存儲。信息計(jì)算的發(fā)展，智能技術(shù)對普通的消費(fèi)者，就如

空氣般的存在，人甚至感覺不到它的存在，它確無所不在，無時(shí)不需。

智能系統(tǒng)的發(fā)展，一方面促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)的發(fā)展壯大，一方面又對某些產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了淘汰。

就像智能手機(jī)的出現(xiàn)，淘汰掉了之前廣泛應(yīng)用的卡片相機(jī)、隨身播放器，甚至與手機(jī)毫不

相干的紙質(zhì)報(bào)紙。

智能系統(tǒng)對工業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融、醫(yī)療、無人駕駛、安全、智能教育、智能家居等行業(yè)

也正在產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

第2章習(xí)題

1.什么是傳感器和智能傳感器？

答：傳感器是一種物理檢測裝置，能夠感知被測物的信息和狀態(tài)，可以將自然界中的各

種物理量、化學(xué)量、生物量轉(zhuǎn)化為可測量的電信號的裝置與元件。傳感器是信息采集的首要

部件，相似于人類的感宜。智能傳感器是基于人工智能理論，利用微處理器實(shí)現(xiàn)智能處理功

能的傳感器

2.簡述智能傳感器的主要智能處理功能。

答：（1）自補(bǔ)償功能。根據(jù)給定的傳統(tǒng)傳感器和環(huán)境條件的先驗(yàn)知識，處理器利用數(shù)

字計(jì)算方法自動補(bǔ)償傳統(tǒng)傳感器硬件線性、非線性和漂移以及環(huán)境影響因素引起的信號失真,

以最佳地恢更被測信號。

（2）自計(jì)算和處理功能。根據(jù)給定的間接測量和組合測量數(shù)學(xué)模型，智能處理器利用補(bǔ)

償?shù)臄?shù)據(jù)可計(jì)算出不能直接測量的物理量數(shù)值。利用給定的統(tǒng)計(jì)模型可計(jì)算被測對象總體的

統(tǒng)計(jì)特性和參數(shù)。利用已知的電子數(shù)據(jù)表，處理器可重新標(biāo)定傳感器特性。

（3）自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)功能。傳感器通過對被測量樣本值學(xué)習(xí)，處理器利用近似公式和迭

代算法可認(rèn)知新的被測量值，即有再學(xué)習(xí)能力。同時(shí)，通過對被測量和影響量的學(xué)習(xí)，處理

器利用判斷準(zhǔn)則自適應(yīng)地重構(gòu)結(jié)構(gòu)和重置參數(shù)。

（4）自診斷功能。對于軟、硬故障，處理器利用補(bǔ)償后的狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過電子故障字典

或有關(guān)算法可預(yù)測、檢測和定位故障。

（5）其它的常用功能包括用于數(shù)據(jù)交換通信接口功能，數(shù)字和模擬輸出功能及使用備用

(3)訓(xùn)練：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法基于對生物神經(jīng)元和神經(jīng)元之間的突觸可

塑性進(jìn)行模擬,如Hebb規(guī)則和反向傳播算法都借鑒了神經(jīng)元之間的突觸可塑性模

型。

2.詳述簡單遺傳算法的步驟。

簡單遺傳算法的步驟如下：

(1).初始化：隨機(jī)生成一定數(shù)量的個(gè)體作為種群，每個(gè)個(gè)體都是一個(gè)問題的

可能解決方案U

(2).適應(yīng)度評估：對每個(gè)個(gè)體進(jìn)行適應(yīng)度評估，即根據(jù)問題的目標(biāo)函數(shù)計(jì)算

個(gè)體的適應(yīng)度值，用于衡量個(gè)體的優(yōu)劣程度。

(3).選擇操作：根據(jù)個(gè)體適應(yīng)度大小，以一定的概率選擇優(yōu)秀個(gè)體作為交叉

和變異操作的父代。

(4).交叉操作：對被選擇的個(gè)體進(jìn)行交叉操作，即隨機(jī)選取兩個(gè)個(gè)體的染色

體(解決方案)，交換部分基因并生成新的個(gè)體。

(5).變異操作：對新生成的個(gè)體進(jìn)行隨機(jī)變異操作，即隨機(jī)改變其某些基因

的值或結(jié)構(gòu)，生成新的個(gè)體。

(6).更新種群：將新生成的個(gè)體加入種群，并且根據(jù)一定規(guī)則淘汰一些不優(yōu)

秀的個(gè)體，保持種群規(guī)模不變。

(7).判斷停止條件：重復(fù)上述操作，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的停止條件，如迭代次數(shù)、

達(dá)到目標(biāo)函數(shù)閾值等。

(8).輸出最優(yōu)解：選擇種群中最優(yōu)秀的個(gè)體作為問題的解決方案，并輸出結(jié)

果。

3.簡述免疫算法的基本步驟。

免疫算法的基本步驟如下：

(1).初始化：隨機(jī)生成一定數(shù)量的抗體個(gè)體作為初始種群。

(2).評估抗體親和度：對每個(gè)抗體個(gè)體進(jìn)行親和度評估，將問題的目標(biāo)函數(shù)映射

為抗體的親和度。

(3).選擇操作：根據(jù)抗體親和度大小，以一定的概率選擇優(yōu)秀抗體個(gè)體，用于產(chǎn)

生新的抗體個(gè)體。

(4).克隆操作：對被選擇的抗體個(gè)體進(jìn)行克隆操作，即產(chǎn)生一定數(shù)目的抗體副本，

用于增大種群規(guī)模。

(5).變異操作：對克隆出的抗體個(gè)體進(jìn)行隨機(jī)變異操作，即隨機(jī)改變某些基因的

值或結(jié)構(gòu)。

(6).評估抗體親和度：對變異后的抗體個(gè)體進(jìn)行親和度評估。

(7).更新種群：根據(jù)抗體親和度，保留優(yōu)良抗體個(gè)體，淘汰不好的個(gè)體。

(8).判斷停止條件：重復(fù)上述操作，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的停止條件，如迭代次數(shù)、達(dá)

到目標(biāo)函數(shù)閾值等。

(9).輸出最優(yōu)解：選擇種群中最優(yōu)秀的抗體個(gè)體作為問題的解決方案,并輸出結(jié)

果。

4.簡述基于免疫算法的TSP問題求解實(shí)現(xiàn)步驟。

基于免疫算法的TSP問題求解實(shí)現(xiàn)步驟如下：

(1).初始化抗體群：隨機(jī)產(chǎn)生一定數(shù)量的抗體，每個(gè)抗體表示一種可行路徑，即

TSP問題的一個(gè)解。

(2).計(jì)算抗體親和度：以路徑長度作為抗體的親和度評價(jià)函數(shù)，評估每個(gè)抗體的

適應(yīng)度。

(3).選擇操作：根據(jù)抗體親和度，以一定的概率選擇優(yōu)秀抗體，作為克隆和變異

操作的父代。

(4).克隆操作：對被選擇的抗體進(jìn)行克隆操作，產(chǎn)生一定數(shù)量的抗體副本。

(5).變異操作：對克隆出的所有抗體個(gè)體進(jìn)行隨機(jī)變異操作，即隨機(jī)交換其中的

兩個(gè)城市的位置。

(6).輪盤賭選擇：根據(jù)抗體親和度，進(jìn)行輪盤賭選擇操作，淘汰一部分親和度較

低的抗體個(gè)體。

(7).更新抗體群：將克隆和變異生成的抗體副本加入抗體群中，用于更新抗體群，

淘汰一部分親和度較低的抗體個(gè)體。

(8).判斷停止條件：重復(fù)上述操作，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的停止條件，如迭代次數(shù)、達(dá)

到目標(biāo)函數(shù)閾值等。

(9).輸出最優(yōu)解：選擇抗體群中路徑長度最短的抗體個(gè)體作為問題的最優(yōu)解，即

為TSP問題的最優(yōu)解。

第4章習(xí)題

1.什么是執(zhí)行系統(tǒng)？

答:執(zhí)行系統(tǒng)就是直接完成系統(tǒng)預(yù)期工作任務(wù)的部分，一般由執(zhí)行構(gòu)件、執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成。

執(zhí)行構(gòu)件是執(zhí)行系統(tǒng)中直接完成工作任務(wù)的零部件，完成一定的動作。它往往是執(zhí)行機(jī)構(gòu)中

的一個(gè)或幾個(gè)構(gòu)件。執(zhí)行機(jī)構(gòu)用來驅(qū)動執(zhí)行構(gòu)件，主要作用是傳遞和變換運(yùn)動與動力，以滿

足執(zhí)行構(gòu)件的要求。

2.簡述制造執(zhí)行系統(tǒng)MES的概念。

答：MES能通過信息傳遞，對從訂單下達(dá)到產(chǎn)品完成的整個(gè)生產(chǎn)過程進(jìn)行優(yōu)化管理。

當(dāng)工廠發(fā)生實(shí)時(shí)事件時(shí)，MES能對此及時(shí)做出反應(yīng)和報(bào)告，并用當(dāng)前的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)對它們進(jìn)

行指導(dǎo)和處理v

3.簡述組件化思想。

答：組件化思想指解耦復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)將多個(gè)功能模塊拆分、重組的過程，有多種屬性、狀

態(tài)反映其內(nèi)部特性。組件化是一種高效的處理復(fù)雜應(yīng)用系統(tǒng)，更好的明確功能模塊作用的方

式。其實(shí)質(zhì)是分治法的?種體現(xiàn)，對于?個(gè)很大的工程或系統(tǒng)，可以按照業(yè)務(wù)功能劃分為不

同的組件，化整為零，相互配合。

4.簡述智能化流程管理的內(nèi)涵。

答：智能化流程管理內(nèi)涵包含以下幾個(gè)方面：

(1)數(shù)據(jù)驅(qū)動的流程控制。隨著企業(yè)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程管理信息化的應(yīng)用發(fā)展，積累了大量

反映流程運(yùn)行情況的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)客觀反映了企業(yè)流程的質(zhì)量和效率，蘊(yùn)含著知識規(guī)

律，通過數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)技術(shù)分析這些流程運(yùn)營數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化成流程知識有助于管理者及時(shí)

發(fā)現(xiàn)問題，從而優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，指導(dǎo)流程參與者的業(yè)務(wù)決策。（2）全生命周期流程管理智

能化。

業(yè)務(wù)流程管理的生命周期包括流程建模與仿真、流程裝配與部署、流程監(jiān)控和流程優(yōu)化

等幾個(gè)階段，智能化的流程管理貫穿整個(gè)生命周期。（3）全方位分析提供實(shí)時(shí)決策支持

智能化流程管理通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘流程日志，綜合考慮業(yè)務(wù)邏輯、組織關(guān)系、

資源分配等多方面因素抽取業(yè)務(wù)流程運(yùn)行規(guī)律知識，充實(shí)企業(yè)流程知識庫，形成企業(yè)流程管

理智慧，指導(dǎo)業(yè)務(wù)人員在復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)境下做出客觀高效的流程決策。

5.智能化流程管理功能有哪些？

總體來講，智能化流程管理功能主要涉及流程分析、流程監(jiān)控、流程優(yōu)化、流程預(yù)測和

推薦。

（1）多角度、多層次流程分析

建立企業(yè)相關(guān)流程績效數(shù)據(jù)立方體，幫助管理者從成本、時(shí)間、服務(wù)質(zhì)量、資源利用率

等方面進(jìn)行業(yè)務(wù)流程質(zhì)量的多維分析。然后通過假設(shè)分析或針對其中的問題不斷下針i，找出

問題根源加以改進(jìn)。

（2）流程異常風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控

為了保證業(yè)務(wù)流程按照企業(yè)既定目標(biāo)執(zhí)行，需要對業(yè)務(wù)流程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。通過在不同

層級建立流程監(jiān)控點(diǎn)，利用儀表盤等可視化工具，通過圖表等直觀形式把流程運(yùn)行各項(xiàng)指標(biāo)

呈現(xiàn)給終端用戶，幫助業(yè)務(wù)人員實(shí)時(shí)掌握流程運(yùn)行狀況。（3）全面流程優(yōu)化。智能化的流

程管理會從流程結(jié)構(gòu)、組織關(guān)系、員工工作效率、默契程度以及資源利用率等各個(gè)方面進(jìn)行

全面分析來提高整個(gè)業(yè)務(wù)流程的效率。（4）流程預(yù)測與智能推薦。企業(yè)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性以及

市場的變化莫測使得流程設(shè)計(jì)并非易事，這時(shí)就需要有效利用流程運(yùn)營知識輔助管理者決策,

利用流程最佳實(shí)踐或建立優(yōu)化模型進(jìn)行流程預(yù)測或智能推薦。

6.信息加工的基本方法有哪幾大類？

答：針對不同的處理目標(biāo)，支持信息加工的方法很多，概括起來可分為五大類：傳統(tǒng)統(tǒng)

計(jì)學(xué)習(xí)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、不確定性理論、可視化技術(shù)和數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)。

7.簡述信息加工的一般流程。

答：信息加工的目的在于發(fā)掘信息的更高價(jià)值，使信息使用者能有效使用信息。信息加

工的一般流程：首先需要收集原始信息，然后確立信息加工的目標(biāo)，接下來就對收集的初始、

孤立、零亂的原始信息進(jìn)行判別、篩選、分類、排序、分析?、再造等處理，最后評估加工是

否滿足目標(biāo)，若未滿足，就根據(jù)目標(biāo)再加工修改，直到滿意輸出。

1.什么是信息物理系統(tǒng)？

信息物理系統(tǒng)是集計(jì)算、通信與控制于一體的智能系統(tǒng)，信息物

理系統(tǒng)通過人機(jī)交互接口實(shí)現(xiàn)和物理進(jìn)程的交互，通過網(wǎng)絡(luò)空間以遠(yuǎn)

程的、可靠的、實(shí)時(shí)的、安全的、協(xié)作的方式操控一個(gè)物理實(shí)體。在

實(shí)際應(yīng)用中，信息物理系統(tǒng)是構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)空間與物理空間之間基于數(shù)據(jù)

自動流轉(zhuǎn)的狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、科學(xué)決策、精準(zhǔn)執(zhí)行的閉環(huán)系統(tǒng)，

可以解決生產(chǎn)制造、應(yīng)用過程中的復(fù)雜性和不確定性問題，提高資源

配置效率，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化，提高生產(chǎn)效率，提升產(chǎn)能。

2.信息物理系統(tǒng)的特征是什么？

八大典型特征：海量運(yùn)算、感知、數(shù)據(jù)驅(qū)動、軟件定義、泛在連

接、虛實(shí)映射、異構(gòu)集成、系統(tǒng)自治。

3.簡述信息物理系統(tǒng)的體系架構(gòu)。

1.單元級體系架構(gòu)：包括物理裝置和信息接口。

（1）物理裝置主要包括人、機(jī)、物等物理實(shí)體和傳感器、執(zhí)行器、

與外界進(jìn)行交互的裝置等，是物理過程的實(shí)際操作部分。物理裝置通

過傳感器能夠監(jiān)測、感知外界的信號、物理?xiàng)l件（如光、熱）或化學(xué)

組成（如煙霧）等，同時(shí)經(jīng)過執(zhí)行器能夠接收控制指令并對物理實(shí)體

施加控制作用。

（2）信息接口主要包括感知、II算、控制和通信等功能，是物理

世界中的物理裝置與信息世界交互的接口。物理裝置通過信息接口實(shí)

現(xiàn)物理實(shí)體的“數(shù)字化”，信息世界可以通過信息接口對物理實(shí)體“以

虛控實(shí)”。信息接口是物理裝置對外進(jìn)行信息交互的橋梁，通過信息

接口可使物理裝置與信息世界聯(lián)系在一起，從而使物理空間和信息空

間走向融合。

2.系統(tǒng)級體系架構(gòu)

多個(gè)最小單元（單元級）通過工業(yè)網(wǎng)絡(luò)（如工業(yè)現(xiàn)場總線、工業(yè)

以太網(wǎng)等）實(shí)現(xiàn)更大范圍、更寬領(lǐng)域的數(shù)據(jù)自動傳遞，實(shí)現(xiàn)了多個(gè)單

元級信息物理系統(tǒng)的互聯(lián)、互通和互操作，進(jìn)一步提高了制造資源優(yōu)

化配置的廣度、深度和精度。系統(tǒng)級信息物理系統(tǒng)基于多個(gè)單元級信

息物理系統(tǒng)的狀態(tài)感知、信息交互、實(shí)時(shí)分析，實(shí)現(xiàn)了局部制造資源

的自組織、自配置、自決策、自優(yōu)化。在單元級信息物理系統(tǒng)功能的

基礎(chǔ)上，系統(tǒng)級信息物理系統(tǒng)還主要包含互聯(lián)互通、即插即用、邊緣

網(wǎng)關(guān)、數(shù)據(jù)互操作、協(xié)同控制、監(jiān)視與診斷等功能。其中，互聯(lián)互通、

邊緣網(wǎng)關(guān)和數(shù)據(jù)互操作主要實(shí)現(xiàn)單元級信息物理系統(tǒng)的異構(gòu)集成；即

插即用主要在系統(tǒng)級信息物理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)組件管理，包括組件（單元級

信息物理系統(tǒng)）的識別、配置、更新和刪除等功能；協(xié)同控制指對多

個(gè)單元級信息物理系統(tǒng)的聯(lián)動和協(xié)同控制等；監(jiān)視與診斷主要對單元

級信息物理系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和診斷。

3.SoS級體系架構(gòu)

多個(gè)系統(tǒng)級信息物理系統(tǒng)的有機(jī)組合構(gòu)成SoS級信息物理系統(tǒng)。

SoS級信息物理系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯聚，從而對內(nèi)進(jìn)行資產(chǎn)的優(yōu)化,

對外形成運(yùn)營優(yōu)化服務(wù)。其主要功能包括數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)融合、分布

式計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)服務(wù)，并在數(shù)據(jù)服務(wù)的基礎(chǔ)上形成資產(chǎn)性

能管理和運(yùn)營優(yōu)化管理。

4.簡述信息物理系統(tǒng)的核心技術(shù)要素。

1.感知和自動控制

信息物理系統(tǒng)使用的感知和自動控制技術(shù)主要包括智能感知技

術(shù)和虛實(shí)融合控制技術(shù)。

2.工業(yè)軟件

工業(yè)軟件是專用于工業(yè)領(lǐng)域，為提高工業(yè)企業(yè)研發(fā)、制造、生

產(chǎn)、服務(wù)與管理水平及工業(yè)產(chǎn)品使用價(jià)值的軟件。工業(yè)軟件通過應(yīng)用

集成能夠使機(jī)械化、電氣化、自動化的生產(chǎn)系統(tǒng)具備數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、

智能化特征，從而為工業(yè)領(lǐng)域提供一個(gè)面向產(chǎn)品全生命周期的網(wǎng)絡(luò)化、

協(xié)同化、開放式的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造和服務(wù)環(huán)境。信息物理系統(tǒng)應(yīng)用的

工業(yè)軟件技術(shù)主要包括嵌入式軟件技術(shù)、MBD和CAX/MES/ERP等。

3.工業(yè)網(wǎng)絡(luò)

信息物理系統(tǒng)中的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將顛覆傳統(tǒng)的基于金字塔分層

模型的自動化控制層級，取而代之的是基于分布式的全新范式。信息

物理系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)從技術(shù)角度來看，主要涉及工業(yè)異構(gòu)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)互

通和即插即用。

4.工業(yè)云和智能服務(wù)平臺

工業(yè)云和智能服務(wù)平臺通過邊緣計(jì)算、霧計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析等

技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的加工處理，形成對外提供數(shù)據(jù)服務(wù)的能力，并在數(shù)據(jù)

服務(wù)基礎(chǔ)上提供個(gè)性化和專業(yè)化的智能服務(wù)。

5.簡述信息物理系統(tǒng)國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。

國際上，有關(guān)信息物理系統(tǒng)的研究大多集中在美國、德國、日本、

韓國、歐盟等國家和地區(qū)。各國/地區(qū)研究機(jī)構(gòu)對信息物理系統(tǒng)的研

究及成果較豐碩。

在CPS明確提出之前，我國已經(jīng)開展了類似的研究，這些研究

與政府在工業(yè)領(lǐng)域的政策緊密聯(lián)系在一起。2016年，中國政府提出

了深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展的要求，其中在強(qiáng)化融合發(fā)展基礎(chǔ)支

撐中，對CPS的未來發(fā)展做出了進(jìn)一步要求。政策的延續(xù)和支持使

得我國的CPS發(fā)展駛?cè)肟燔嚨馈?/p>

第六章模糊邏輯系統(tǒng)

練習(xí)題參考答案

L模糊系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)是什么？什么是模糊邏輯？它與二值邏輯

有何關(guān)系？

答：模糊邏輯，建立在多值邏輯基礎(chǔ)上，運(yùn)用模糊集合的方法來研究模糊性

思維、語言形式及其規(guī)律的科學(xué)。模糊邏輯系統(tǒng)是基于模糊集合論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上，

通過計(jì)算機(jī)（如系統(tǒng)機(jī)、模糊芯片等）去模擬人在控制復(fù)雜對象中采用語言變量

描述模糊概念，采用經(jīng)驗(yàn)的控制規(guī)則來描述對象輸入-輸出間的模糊關(guān)系模型，

進(jìn)而實(shí)現(xiàn)模糊邏輯推理的一種計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)控制。

模糊邏輯指模仿人腦的不確定性概念判斷、推理思維方式，對于模型未知或

不能確定的描述系統(tǒng)，以及強(qiáng)非線性、大滯后的控制對象，應(yīng)用模糊集合和模糊

規(guī)則進(jìn)行推理，表達(dá)過渡性界限或定性知識經(jīng)驗(yàn)，模擬人腦方式，實(shí)行模糊綜合

判斷，推理解決常規(guī)方法難于對付的規(guī)則型模糊信息問題。模糊邏輯善于表達(dá)界

限不清晰的定性知識與經(jīng)驗(yàn)，它借助于隸屬度函數(shù)概念，區(qū)分模糊集合，處理模

糊關(guān)系，模擬人腦實(shí)施規(guī)則型推理，解決因“排中律”的邏輯破缺產(chǎn)生的種種不

確定問題。

模糊邏輯是二元邏輯的重言式：在多值邏輯中，給定一個(gè)MV-代數(shù)A,一個(gè)

A-求值就是從命題演算中公式的集合到MV-代數(shù)的函數(shù)。如果對于所有A-求值

這個(gè)函數(shù)把一個(gè)公式映射到1（或0）,則這個(gè)公式是一個(gè)A-重言式。因此對

于無窮值邏輯（比如模糊邏輯、武卡謝維奇邏輯），我們設(shè)［0,1］是A的下層

集合來獲得求值和重言式（經(jīng)常就叫做求值和重言式）。Chang發(fā)

明MV-代數(shù)來研究波蘭數(shù)學(xué)家揚(yáng)?武卡謝維奇（Jan?ukasiewicz）在1920年

介入的多值邏輯。Chang的完備定理（1958,1959）聲稱任何在［0,1］區(qū)間成立

的MV-代數(shù)等式也在麻有MV-代數(shù)中成立。通過這個(gè)定理，證明了無窮值的武卡

謝維奇邏輯可以被MV-代數(shù)所刻畫。后來同樣適用于模糊邏輯。這類似于在｛0,1｝

成立的布爾代數(shù)等式在任何布爾代數(shù)中也成立，布爾代數(shù)因此刻畫了標(biāo)準(zhǔn)二值邏

輯。

2.什么是模糊集合和隸屬函數(shù)？模糊集合有哪些基本運(yùn)算？滿足

哪些規(guī)律？

答：（1）模糊集合、隸屬函數(shù)是模糊數(shù)學(xué)的基本概念。經(jīng)典集合論開宗明義地

規(guī)定：對于給定集A,論域U中的任一元素X那么屬于A,要么不屬于A,二者

必居其一。這就使數(shù)學(xué)對事物類屬、性態(tài)關(guān)系的描述，建立在“是”或“非”（用

0表示非，用1表示是，記為｛0,1｝）上。模糊集合論則把這種類屬、性態(tài)非此

即彼的斷定轉(zhuǎn)換為對類屬、性態(tài)程度的量化分析，并用“隸屬度”的概念來刻劃

某元素屬于某類的程度。

設(shè)U是一個(gè)給定的論域，若對于其中任何一個(gè)元素X,都有一個(gè)函數(shù)nA(X)與

之對應(yīng)，且滿足OWuA(X)W1,則稱nA(X)為隸屬函數(shù)，集合A稱為由uA

(X)所確定的U上的模糊集合。nA(X)的大小反映X對于模糊集合A的隸屬

程度，nA(X)的值接近1,表示X隸屬于A的程度很高；uA(X)的值接近0,

表示X隸屬于A的程度很低。

就隸屬度、隸屬函數(shù)來說，用1和0來說明元素對集合“屬于”和“不屬于”的

隸屬關(guān)系，這是明晰的一面；同時(shí)又用介于1和0之間的實(shí)數(shù)值來刻劃元素對集

合隸屬關(guān)系的程度，這又是模糊的一面。這種方法上的兩重性使模糊集合論在處

理模糊現(xiàn)象時(shí)具有靈活辨證的特點(diǎn)，對于那些類屬、性態(tài)缺乏明確判據(jù)的對象，

人們就可通過模糊集合論的隸屬函數(shù)、隸屬度的分析，盡可能地逼近它，用以量

見質(zhì)的數(shù)學(xué)分析來實(shí)現(xiàn)由模糊向精確的轉(zhuǎn)化。

(2)模糊集合運(yùn)算及基本性質(zhì)

與精確集合的并、交、補(bǔ)的運(yùn)算對應(yīng)，模糊集合也有相似的運(yùn)算。多個(gè)模糊

集合的基本運(yùn)算，以下均假設(shè)A、B和C是定義在同一個(gè)論域U上的模糊集合。

定義1(等價(jià))兩個(gè)模糊集合A和4,如果對任意〃，當(dāng)且僅當(dāng)從(“)=4(〃)

時(shí)，稱A和B是等價(jià)的。

定義2(包含)對任意〃eU,當(dāng)且僅當(dāng)兒(〃)<外(〃)時(shí)，稱8包含A,記作AqB。

定義3(補(bǔ)集)定義集合A的補(bǔ)集為U上的模糊集合，記作其隸屬度函

數(shù)為傳3)=1-4(〃)O

定義4(并集)模糊集A和8的并集也是模糊集，記為其隸屬度函

數(shù)為4二=?11ax〔4(〃)，〃￡(〃)〕=Q)v4(〃)o

定義5(交集)模糊集A和8的交集也是模糊集，記作AcB,其隸屬度函

數(shù)為4cB=min[〃A(“),〃8(〃)]=juA(u)A4(〃)。

對于補(bǔ)、并和交運(yùn)算來說，許多在經(jīng)典集合中成立的基本性質(zhì)是可以擴(kuò)展到

模糊集合中的。

(1)嘉等律

AuA=A

Ar>A=A

(2)交換律

A<JB=B<JA

AcB=BcA

(3)結(jié)合律

(AuB)<JC=Au(BuC)

(Ac8)cC=Ac(8cC)

(4)分配律

Ao(BnC)=(AuB)n(AuC)

AC(BDC尸(AnB)kj(AnC)

(5)吸收律

Au(Anff)=A

An(AuB)=A

(6)同一律

AcE=AAuE=E

Ac0=0Au0=A

式中，。為空集，E為全集。

(7)德?摩根律

一(Ac8)=(—A)5—a

-(4kJB)=(-A)c(-B)

(8)復(fù)原律

A=A

(9)對偶律

Ac8=AuB

(10)互補(bǔ)律不成立

-A2AXE

-AnA^0

(3)除了基本運(yùn)算以外，模糊集合中還具有代數(shù)運(yùn)算。設(shè)論域上兩個(gè)模糊集

合，可以由模糊隸屬度函數(shù)進(jìn)行定義：

(1)代數(shù)積

480〃八.8(〃)=4(")〃￡(〃)

(2)代數(shù)和

4+8O=/<?(?)+〃8(〃)一〃八(〃)〃8(〃)

(3)有界和

A十8O4曲8（〃）=[〃AQ）+刈心?】A1

(4)有界差

AO4<=>卜"(M)=[以4(〃卜4[〃)]70

(5)有界積

A&8=“八力(〃)=[4(〃)+〃8(〃)-1卜。

3.模糊邏輯系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包括哪些組成？各部分的作用和工作機(jī)理是

什么？

答：模糊邏輯系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由模糊化接口、知識庫、推理機(jī)制和模糊判決接口(去

模糊化模塊)四個(gè)基本單元組成。其方框圖如下：

圖模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方框圖

它們的作用和工作過程如下：

(1)模糊化模塊

模糊化模塊也稱為模糊化接口，它的作用是通過在控制器的輸入、輸出論域

上定義語言變量，將精確的輸入、輸出值轉(zhuǎn)換為模糊化量。因此模糊化接口的設(shè)

計(jì)步驟事也就是定義語言變量的過程，可分為：語言變量的確定，語言變量論域

的設(shè)計(jì)，定義各語言變量的語言值和定義各語言值的隸屬函數(shù)。

具體過程如下：

①首先對這些輸入量進(jìn)行處理，以變成模糊控制器要求的輸入量。例如：常

見的情況是計(jì)算6=「-曠和e=,其中，?表示參考輸入，y表示系統(tǒng)輸出，e表

示誤差。有時(shí)為了減小噪聲的影響，常常對e進(jìn)行濾波后再使用，如可取

e=[s/(Ts+\)]eo

②將上述已經(jīng)處理過的輸入量進(jìn)行尺度變換，使其變換到各自的論域范圍。

③將已經(jīng)變換到論域范圍的輸入量進(jìn)行模糊處理，使原先精確的輸入量變成

模糊量，并用相應(yīng)的模糊集合來表示。

（2）知識庫

知識庫中包含了具體應(yīng)用領(lǐng)域中的知識和要求的控制目標(biāo)，通常是由數(shù)據(jù)庫

和模糊（語言）控制規(guī)則庫兩部分組成：

①數(shù)據(jù)庫主要包含了語言控制規(guī)則論域的離散化、量化和正則化以及輸入空

間的分區(qū)、隸屬函數(shù)的定義等。所有輸入、輸出變量所對應(yīng)的論域以及這些論域

上所定義的規(guī)則庫中使用的全部模糊子集的定義都存放在數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)庫還提

供模糊邏輯推理必要的數(shù)據(jù)、模糊化接口和模糊判決接口相關(guān)論域的必要數(shù)據(jù)，

包含語言控制規(guī)則論域的離散化、量化以及輸入空間的分區(qū)、隸屬函數(shù)的定義等。

語言控制規(guī)則標(biāo)記控制目標(biāo)和領(lǐng)域?qū)＜业目刂撇呗浴?/p>

②模糊控制規(guī)則庫包含了用模糊語言變量表示的一系列控制規(guī)則，它們反映

了控制專家的經(jīng)驗(yàn)和知識。這些控制規(guī)則是根據(jù)人類控制專家的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)得到的,

按照“IF...is...AND...is...THEN...is.”的形式表達(dá)，這樣的規(guī)則很容易

通過模糊條件語句描述的模糊邏輯推理來實(shí)現(xiàn)。而模糊控制規(guī)則也就是根據(jù)控制

目的和控制策略給出了一套由語言變量描述，并由專家或自學(xué)習(xí)產(chǎn)生的控制規(guī)則

的集合。

（3）推理機(jī)制

模糊推理機(jī)是模糊控制器的核心，是指采用某種推理方法，由采樣時(shí)刻的輸

入和規(guī)則庫中蘊(yùn)含的輸入輸出關(guān)系，通過模糊推理方法得到模糊控制器的輸出模

糊值，即模糊控制信息可通過模糊蘊(yùn)含和模糊邏輯的推理規(guī)則來獲取。根據(jù)模糊

輸入和模糊控制規(guī)則，模糊推理求解模糊判決關(guān)系方程，獲得模糊輸出。模糊推

理算法和很多因素有關(guān)，如模糊蘊(yùn)含規(guī)則、推理合成規(guī)則、模糊推理?xiàng)l件語句前

件部分的連接詞（and）和語句之間的連接詞（also）的不同定義等「因?yàn)檫@些

因素有多種不同的定義，可以組合出相當(dāng)多的推涯算法。

（4）去模糊化模塊

去模糊化模塊也稱為解模糊接口、清晰化或模糊判決等，由模糊推理得到的

模糊輸出值C是輸出論域上的模糊子集，只有其轉(zhuǎn)化為精確控制量〃，才能施加

于受控對象。所以去模糊化模塊的作用是將模糊推理得到的控制量（模糊量）變

換為實(shí)際用于精確的或非模糊的控制量。它包含以下兩部分：①將模糊的控制量

經(jīng)清晰化變換，變成表示在論域范圍的清晰量；②將表示在論域范圍內(nèi)的清淅量

經(jīng)尺度變換，變成實(shí)際的控制量。

4.模糊系統(tǒng)有哪幾種設(shè)計(jì)方法？

答：模糊系統(tǒng)主要以下三種設(shè)計(jì)方法：

（1）最大隸屬度法

這種方法非常簡單,在模糊控制器的推理輸出結(jié)果中，直接取其隸屬度最

大的元素值作為控制量，去執(zhí)行控制的方法稱為最大隸屬度法。若輸出量模糊集

合。的隸屬函數(shù)只有一個(gè)峰值，則取隸屬度函數(shù)的最大值為精確值，即

式中，明表示精確值。若輸出量的隸屬函數(shù)有多個(gè)極值，則取這些極值的平均值

為精確值。

當(dāng)隸屬度最大的元素〃。有多個(gè)，即有

〃（〃；）=〃（〃；）==〃（《）

其中，必〃：）<〃（〃：）<這時(shí)可以取這些元素的平均中心值為模糊化后的

精確值。即取〃。為

/?<=>2

（2）重心法

所謂重心法就是取模糊隸屬函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)軸圍成面積的重心作為代表

點(diǎn)。理論上應(yīng)該計(jì)算輸出范圍內(nèi)一系列連續(xù)點(diǎn)的重心，即

Wn—―--------

但實(shí)際上往往是計(jì)算輸出范圍內(nèi)整個(gè)采樣點(diǎn)（若干個(gè)離散值）的重心。這樣對于

離散點(diǎn)的重心求法為

--------

%（〃,）

與最大隸屬度法相比，重心法概括了更多的有效信息，但是計(jì)算復(fù)雜，特別

是在連續(xù)論域上的隸屬度函數(shù)，需要求解積分方程，因此與加權(quán)平均法相比，應(yīng)

用得較少。

(3)加權(quán)平均法

加權(quán)平均法是模糊控制系統(tǒng)中應(yīng)用較為廣泛的一種判決方法，其輸出量由下

式?jīng)Q定

n

Z勺X%

〃。二%—

J=1

式中，系數(shù)勺的選擇要根據(jù)實(shí)際情況而定，不同的系統(tǒng)決定了系統(tǒng)有不同的

響應(yīng)特性。當(dāng)該系數(shù)選擇K=4(%)時(shí)，即取其隸屬函數(shù)時(shí)就是重心法。在模糊

控制中，可以通過選擇和調(diào)整該系數(shù)來改善系統(tǒng)的響應(yīng)特性，因而這種方法具有

靈活性。

在實(shí)際應(yīng)用中，究竟采用何種方法不能一概而論，應(yīng)根據(jù)具體情況而定。已

有的研究結(jié)果初步表明：加權(quán)平均法比重心法具有更佳的綜合性能，而重心法的

動態(tài)性能要優(yōu)于加權(quán)平均法，靜態(tài)性能則略遜于加權(quán)平均法。研究表明，使用重

心法的模糊控制器類似于多級繼電控制；加權(quán)平均法則類似于PI控制器。一般

情況下，這兩種解模糊方法都優(yōu)于最大隸屬度法。

5.什么是模糊判決？常用的模糊判決方法有哪些？

答：(1)從推理得到的模糊集合中，取一個(gè)相對最能代表這個(gè)模糊集合的

單值的過程就稱為解模糊或模糊判決。

(2)常用的模糊判決方法有：重心法，最大袁屬度法，系數(shù)加權(quán)平均法，隸

屬度限幅元素平均法。

6.模糊控制系統(tǒng)與專家系統(tǒng)有何相同和不同之處？

答：專家控制系統(tǒng)和模糊邏輯控制系統(tǒng)共同點(diǎn)：兩者都要建立人類經(jīng)驗(yàn)和

人類決策行為的模型，都含有推理機(jī)和模糊化接口。

區(qū)別：專家系統(tǒng)控制是基于知識規(guī)則的控制，模糊控制是基于算法的控制。

7.分別對下列兩個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行基本模糊控制器設(shè)計(jì)，并進(jìn)行仿真。

~o.5s42

G(s)=-------7G(s)=----------------------------

1(s+l)2，(5+0.5)(r+I.6.V+8.5)

要求超調(diào)量不大于1%,穩(wěn)態(tài)誤差為仇

答：略

8,模糊系統(tǒng)有廣泛的應(yīng)用，請舉例說明其在各領(lǐng)域中的應(yīng)用。

答：模糊系統(tǒng)已得到了廣泛的應(yīng)用，具體應(yīng)用場景如下：

(1)汽車系統(tǒng)

隨著模糊控制技術(shù)的不斷發(fā)展，它越來越廣泛的應(yīng)用在汽車上例如汽車車制

動防抱死系統(tǒng)、汽車巡航系統(tǒng)以及倒車防撞系統(tǒng)等。本節(jié)將詳細(xì)介紹制動防抱死

系統(tǒng)(簡稱ABS系統(tǒng))的數(shù)學(xué)模型以及模糊控制在該系統(tǒng)中的應(yīng)用。ABS系統(tǒng)實(shí)

質(zhì)上是一種緊急制動情況下縮短汽車制動距離，同時(shí)保持汽車方向穩(wěn)定性的裝置,

能很大程度上改善汽車駕駛的安全性能。如今該系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在各種車輛上。

(2)消費(fèi)電子產(chǎn)品

在現(xiàn)代人生活的快節(jié)奏中，微波爐是一種廣泛應(yīng)用且成為不可缺少的家用電

器。傳統(tǒng)的微波爐在工作之前，人們需要根據(jù)需要加熱食物的類型、數(shù)量和溫度

等手動的預(yù)置工作時(shí)間。而加熱時(shí)長往往難以掌握：工作時(shí)間過短則會導(dǎo)致烹煮

效果不好；工作時(shí)間過長則會損害食物的烹飪效果；特別對于水份少的食物，可

能會產(chǎn)生過熱炭化的現(xiàn)象。隨著智能技術(shù)的發(fā)展，通過模糊控制技術(shù)設(shè)計(jì)的智能

微波爐，人們不需要手動設(shè)置微波爐加熱時(shí)間便可以智能控制加熱時(shí)間，使得微

波爐的使用更加的便捷，這對于家用電器的發(fā)展也具有重要的意義。

(3)環(huán)境控制

目前對溫室環(huán)境控制很難建立一個(gè)精確的數(shù)學(xué)模型，而且溫室需要控制的環(huán)

境因子有很多，采用傳統(tǒng)的控制方法很難達(dá)到理想的控制效果。大部分溫室溫度

控制器還是采用PID控制算法，這種算法對固定參數(shù)的線性定常系數(shù)系統(tǒng)非常有

效，但是常規(guī)的PID控制器對于非線性、時(shí)變的和不能用精確模型描述的系統(tǒng)不

能進(jìn)行很好的控制。用模糊邏輯實(shí)現(xiàn)控制，只需要關(guān)心最終的效果而不是系統(tǒng)的

數(shù)學(xué)模型，研究的重點(diǎn)是控制器本身而不是被控對象。因此這種系統(tǒng)對系統(tǒng)參數(shù)

變化不敏感，具有很強(qiáng)的魯棒性和通用性，可以實(shí)現(xiàn)對不同類型溫室的溫度控制；

系統(tǒng)的模糊邏輯控制是根據(jù)溫室內(nèi)的溫度變化來一周節(jié)溫室機(jī)構(gòu)的狀態(tài)，達(dá)到降溫

或者升溫的效果。實(shí)時(shí)的溫度采樣值與設(shè)定值的差值￡是可正可負(fù)的，通過對溫

度偏差進(jìn)行模糊化后，實(shí)現(xiàn)對溫室溫度的控制。

第7章習(xí)題參考答案

5.什么是自主無人系統(tǒng)？它與自動控制系統(tǒng)有哪些區(qū)別？

答：自主無人系統(tǒng)通常指通過融合人工智能、機(jī)電控制、計(jì)算機(jī)、通信、材料等多種先

進(jìn)技術(shù)進(jìn)行自我操作或管理而不需要人工干預(yù)的人造系統(tǒng)。傳統(tǒng)意義上的自動控制系統(tǒng)定義

為“在沒有或較少人工參與的情況下，完成特定操作實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)的設(shè)備或系統(tǒng)”，自動化

系統(tǒng)可在特定態(tài)勢下執(zhí)行可靠且可預(yù)測的行動。與自動化設(shè)備或系統(tǒng)相比，自主無人系統(tǒng)能

夠應(yīng)對復(fù)雜多樣的環(huán)境，完成更廣泛的操作和控制，具有更廣闊的應(yīng)用潛力。如果說傳統(tǒng)的

自動化系統(tǒng)解放了人的體力，自主無人系統(tǒng)更多是解放了人的腦力。

6.自主無人系統(tǒng)的主要特征有哪些？你是如何理解這些特征的？

答：自主性和智能性是自主無人系統(tǒng)最重要的兩個(gè)特征。自主表達(dá)的是行為方式，強(qiáng)調(diào)

由自身決策完成某行為；智能則是完成行為過程的一種特殊能力，關(guān)注運(yùn)用的方法及策略是

否符合自然規(guī)律或人的行為規(guī)則。自主與智能之間的關(guān)系應(yīng)該是：自主在前，智能在后，二

者應(yīng)該相輔相成：自主未必智能，但自主希望有智能：智能依賴自主，智能的等級取決于自

主權(quán)的高低，智能是自主與知識及其知識運(yùn)用的結(jié)合體.

7.自主無人系統(tǒng)主要評價(jià)指標(biāo)有哪些？

答：一般來說，無人自主系統(tǒng)的性能表現(xiàn)依賴于自主認(rèn)知、自主控制和群體智能三大評

價(jià)指標(biāo)，每項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)又可進(jìn)一步劃分為幾個(gè)二級指標(biāo)。具體而言，自主認(rèn)知一級指標(biāo)可以

包括數(shù)據(jù)采集、碰撞避免、對象分類、對象識別、推理和語義理解等二級指標(biāo)：自主控制一

級指標(biāo)可能包括載人、遠(yuǎn)程控制、故障診斷、提前設(shè)計(jì)、仿生和自主操作幾個(gè)二級指標(biāo)；群

體智能一級指標(biāo)可包括結(jié)構(gòu)控制、任務(wù)規(guī)劃、合作、任務(wù)重規(guī)劃、合作探究和職責(zé)等二級指

標(biāo)。

8.設(shè)計(jì)自主無人系統(tǒng)時(shí)需要考慮哪些要素？

答：設(shè)計(jì)自主無人系統(tǒng)時(shí)需要考慮的關(guān)鍵要素包括：信任度、自動化、自主化級別、人機(jī)協(xié)

同、智能化、安全性、功能、尺寸和成本等。

9.自主無人系統(tǒng)有幾種主要類型，目前發(fā)展面臨的主要挑戰(zhàn)是什么？

答：當(dāng)前自主無人系統(tǒng)主要包括無人車，無人機(jī)、無人船以及家用和醫(yī)療機(jī)器人等類型，但

在軍事、產(chǎn)業(yè)、監(jiān)管、倫理等方面對國家安全和社會治理形成新的挑戰(zhàn)，具體表現(xiàn)在以下幾

個(gè)方面：（1）對戰(zhàn)爭形態(tài)產(chǎn)生新變革；（2）對反恐維穩(wěn)構(gòu)成新威脅；（3）對航空安全形

成新影響；（4）對法律監(jiān)管帶來新課題；（5）對社會倫理造成新沖擊。

10.自組織網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是什么？簡要說明與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的主要區(qū)別。

答：自組織網(wǎng)絡(luò)主要目的是實(shí)現(xiàn)移動無線網(wǎng)絡(luò)的一些自主功能，包括自配置、自優(yōu)化、

自診斷和自保護(hù)等，從而減少人工參與，降低運(yùn)營成本。主要特點(diǎn)：無中心和自組織性；網(wǎng)

絡(luò)拓?fù)鋭討B(tài)變化；受限的無線傳輸帶寬；移動終端的局限性；安全性差；多跳網(wǎng)絡(luò)特性。

自組織網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的主要區(qū)別參見教材表7-1o

11.請簡單列舉自組織網(wǎng)絡(luò)的主要研究和應(yīng)用領(lǐng)域？

答：自組織網(wǎng)絡(luò)作為一種多跳的臨時(shí)性自治系統(tǒng)，在軍事、民用、商用等許多重要領(lǐng)域

都具有獨(dú)特優(yōu)勢，需要研究的主要領(lǐng)域包括網(wǎng)絡(luò)安全、管理、路由、信道接入、體系架構(gòu)設(shè)

計(jì)和實(shí)際系統(tǒng)霎現(xiàn)等〃自組織網(wǎng)絡(luò)將作為傳統(tǒng)移動網(wǎng)絡(luò)的一種必要補(bǔ)充和發(fā)展，尤其適用于

軍事通信和應(yīng)急通信等場合，和蜂窩網(wǎng)、WiFi等共同組成未來的5G網(wǎng)絡(luò)，為物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)

網(wǎng)、智慧城市等應(yīng)用提供信息基礎(chǔ)平臺。

12.如何理解無人飛行器的概念和內(nèi)涵？

答：無人飛行器(UnmannedAerialVehicle,UAV)也稱無人飛行系統(tǒng)(UnmannedAerial

System,UAS)或無人駕駛飛機(jī)，簡稱無人機(jī)。因此，狹義上講，無人機(jī)是無人機(jī)是一種自

帶動力的、無線電遙控或自主飛行的、能執(zhí)行多種任務(wù)并能多次使用的無人駕駛飛行器。

依據(jù)UAS的定義，無人機(jī)的基本內(nèi)涵有3個(gè)要點(diǎn)：1)飛機(jī)上無駕駛?cè)藛T；2)飛機(jī)能

完成一定的使命任務(wù)；3)飛機(jī)可以重第使用

13.請簡要說明無人飛機(jī)的發(fā)展歷史和主要類型。

答：無人機(jī)經(jīng)過一個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，其演變與發(fā)展是全方位的，已形成了種類繁多、形

態(tài)各異、豐富多彩的現(xiàn)代無人機(jī)家族。目前，對于無人機(jī)的分類尚無統(tǒng)一、明確的標(biāo)準(zhǔn)。傳

統(tǒng)的分類方法中有按重量、大小分類的，也有按照航程、航時(shí)分類的，或是按照用途、操控

方式和飛行模式分類的。

無人機(jī)發(fā)展最根本的變化是其飛行操控方式的變化。按照無人機(jī)飛行控制方式的不同，

無人機(jī)大致可以分為：遙控飛行無人機(jī)、遙控加局域自動飛行無人機(jī)、全自動飛行無人機(jī)、

全自動加局域自主飛行無人機(jī)、全白土飛行無人機(jī)。目前，國際上無人機(jī)的最高水平是全自

動加局域自主飛行無人機(jī)，全自主飛行無人機(jī)仍處于開發(fā)實(shí)驗(yàn)階段。

14.如何看待無人飛機(jī)未來的發(fā)展趨勢。

答：近年來，隨著各種技術(shù)的進(jìn)步和投資力度的加大，無人機(jī)的發(fā)展勢頭迅猛，呈現(xiàn)出多樣

化的發(fā)展趨勢?？傮w來說，無論是軍用還是民用無人機(jī)，無人機(jī)繼續(xù)向高自主性、低人工干

預(yù)和高智能化的方向發(fā)展，

15.請舉例說明無人飛機(jī)的幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

答：無人飛機(jī)的關(guān)鍵技術(shù)主要包括：自主控制技術(shù)、集群協(xié)作技術(shù)、機(jī)器視覺技術(shù)、4.定

點(diǎn)懸停技術(shù)、跟蹤拍攝技術(shù)、自動避障技術(shù)和云臺技術(shù)等。

16.無人駕駛汽車與無人軌道交通工具有哪些異同點(diǎn)？

答：無人駕駛汽車是智能汽車的一種，也稱輪式移動機(jī)器人或簡稱無人車，主要依靠車

內(nèi)的基于人工智能和計(jì)算機(jī)通信系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的智能駕駛儀來實(shí)現(xiàn)無人駕駛的目的。無人軌道交

通工具是?種自動駕駛系統(tǒng)，它和無人駕駛嚴(yán)格來說含義并不相同，雖然這兩種技術(shù)都能實(shí)

現(xiàn)自主駕駛功能。無人駕駛軌道交通是采用GoA3級或GoA4級自動駕駛系統(tǒng)的城市軌道交

通系統(tǒng)。車輛在控制中心的統(tǒng)一控制下實(shí)現(xiàn)全自動運(yùn)營，自動實(shí)現(xiàn)列車休眠、喚醒、準(zhǔn)備、

自檢、自動運(yùn)行、停車和開關(guān)車門，以及在故障情況下實(shí)現(xiàn)自動恢復(fù)等功能。兩者都能實(shí)現(xiàn)

無人智能自主駕駛功能，但是兩者的研發(fā)目的不同。相匕而言，而無人駕駛汽車具有更加強(qiáng)

大的智能及主動性

17.當(dāng)前無人駕駛汽車主要應(yīng)用了哪些人工智能技術(shù)？

答：當(dāng)前無人駕駛汽車主要應(yīng)用的人工智能技術(shù)包括：環(huán)境感知、標(biāo)識識別、行為決策、路

由規(guī)劃和車輛控制系統(tǒng)等技術(shù)。

18.無人駕駛汽車大規(guī)模實(shí)用的主要難點(diǎn)有哪些？

答：相比于常規(guī)有人駕駛汽車，無人駕駛汽車的信息化、數(shù)字化和智能化水平要高很多，需

要根據(jù)自身知識庫和實(shí)時(shí)獲取的環(huán)境條件信息做出相應(yīng)的全局或局部路徑規(guī)劃，并自動作出

行為決策和控制動作，使車輛安全可靠地運(yùn)行至預(yù)定的目的地。因此，無人駕駛汽車的講究

是多學(xué)科融合交叉應(yīng)用的前沿領(lǐng)域，涉及計(jì)算機(jī)、人工智能、微電子、機(jī)械設(shè)計(jì)、通信技術(shù)、

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、控制論及決策論等技術(shù)和理論。從總體上看，無人駕駛汽車的研究內(nèi)容主要包括

標(biāo)準(zhǔn)化、控制系統(tǒng)、信息通信、決策和顯示、導(dǎo)駛定位、環(huán)境監(jiān)測等方面。

19.你怎樣預(yù)測無人駕駛汽車的前景？

答：未來的汽車已經(jīng)不僅局限于一種交通工具，更多的是向新一代互聯(lián)網(wǎng)終端發(fā)展。無

人駕駛汽車將感知、決策、控制與反饋整合到一個(gè)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)了汽車脫離駕駛員而能保證

其駕駛操縱性與安全性。無人駕駛的舟現(xiàn)將從根本上改變傳統(tǒng)汽車的控制方式，對于交通系

統(tǒng)的安全性與通行效率有了較大保障。隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算的不斷深入發(fā)展，無人

駕駛汽車的性能將會更加完善，我們相信在未來的不遠(yuǎn)，無人駕駛汽車將會奔馳在中國的大

地上。

第8章習(xí)題參考答案

20.簡述蟻群優(yōu)化算法。

蟻群優(yōu)化算法的基本步驟如下：

1）初始化：隨機(jī)生成一定數(shù)量的螞蟻，并隨機(jī)分配每個(gè)螞蟻的起點(diǎn)城市。

2）發(fā)現(xiàn)信息素：每個(gè)螞蟻在其所在城市根據(jù)信息素濃度大小，以一定的概

率選擇下一個(gè)城市。

3）更新信息素：每個(gè)螞蟻根據(jù)其路徑長度計(jì)算信息素增量，并更新其經(jīng)過

路徑上所有邊的信息素濃度。

4）精英螞蟻：保存每次迭代中路徑長度最短的螞蟻所經(jīng)過的路徑，并對其

經(jīng)過的邊進(jìn)行信息素加強(qiáng)處理。

5）信息素?fù)]發(fā)：為了避免信息素濃度過高的情況，每個(gè)時(shí)刻需要對所有邊

的信息素濃度進(jìn)行揮發(fā)處理。

6）判斷停止條件：重復(fù)上述操作，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的停止條件，如迭代次數(shù)、

達(dá)到目標(biāo)函數(shù)閾值等。

7）輸出最優(yōu)解：選擇目前經(jīng)過路徑長度最短的螞蟻的路徑作為問題的解決

方案，并輸出結(jié)果。

21.簡述粒子群優(yōu)化算法。

粒子群優(yōu)化算法的基本步驟如下：

1）初始化：隨機(jī)產(chǎn)生一定數(shù)量的粒子，并隨機(jī)分配每個(gè)粒子的位置和速度。

2）評價(jià)：計(jì)算每個(gè)粒子對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值，記錄粒子個(gè)體最好位置，以及當(dāng)

前全局最好位置。

3）更新速度和位置:根據(jù)個(gè)體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置，以及當(dāng)前速度信息,

計(jì)算新的速度和位置。

4）更新粒子最優(yōu)位置：比較當(dāng)前.目標(biāo)函數(shù)值與個(gè)體歷史最優(yōu)位置的值，確定

新的個(gè)體歷史最優(yōu)位置。

5）更新全局最優(yōu)位置：比較當(dāng)前目標(biāo)函數(shù)值與全局歷史最優(yōu)位置的值，確定

新的全局歷史最優(yōu)位置。

6）判斷停止條件：重復(fù)上述操作，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的停止條件，如迭代次數(shù)、

達(dá)到目標(biāo)函數(shù)閾值等。

7）輸出最優(yōu)解：選擇歷史最優(yōu)位置作為問題的解決方案，并輸出結(jié)果。

22.簡述蜂群優(yōu)化算法。

蜂群優(yōu)化算法的基本步驟如下：

1）初始化：隨機(jī)生成一定數(shù)量的蜜蜂，并隨機(jī)分配每個(gè)蜜蜂的位置和狀態(tài)。

2）發(fā)現(xiàn)信息素：每個(gè)蜜蜂在其所在位置根據(jù)信息素濃度大小，以一定的概率

選擇新的位置。

3）更新信息素：每個(gè)蜜蜂根據(jù)其路徑長度計(jì)算信息素增量，并更新其經(jīng)過路

徑上所有邊的信息素濃度。

4）精英蜜蜂：保存每次迭代中路徑長度最短的蜜蜂所經(jīng)過的路徑，并對其經(jīng)

過的邊進(jìn)行信息素加強(qiáng)處理。

5）信息素?fù)]發(fā)：為了避免信息素濃度過高的情況，每個(gè)時(shí)刻需要對所有邊的

信息素濃度進(jìn)行揮發(fā)處理。

6）判斷停止條件：重復(fù)上述操作，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的停止條件，如迭代次數(shù)、

達(dá)到目標(biāo)函數(shù)閾值等。

7）輸出最優(yōu)解：選擇目前經(jīng)過路徑長度最短的蜜蜂的路徑作為問題的解決方

案，并輸出結(jié)果U

4.簡述細(xì)胞自動機(jī)。

細(xì)胞自動機(jī)由一系列元胞組成，元胞按照規(guī)則進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)換，并且與相鄰的

元胞進(jìn)行交互。細(xì)胞自動機(jī)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則是局部規(guī)則，因此每個(gè)元胞的狀態(tài)轉(zhuǎn)

移僅依賴于其鄰近的元胞狀態(tài)。細(xì)胞自動機(jī)具有以下幾個(gè)基本要素：

1）狀態(tài)（State）：表示每個(gè)元胞的狀態(tài)，通常是二元的。

2）鄰居（Neighbor）：每個(gè)元胞的鄰居定義是由其相鄰的元胞組成的，通常

是4或8個(gè)。

3）規(guī)則（Rule）：規(guī)則是細(xì)胞自動機(jī)的核心，它定義了元胞如何根據(jù)其鄰居

的狀態(tài)來更新自己的狀態(tài)。

4）邊界條件（BoundaryCondition）：規(guī)定了細(xì)胞自動機(jī)在邊界處的行為。

第9章習(xí)題

1.什么是Agent?

答：Agent是一個(gè)能夠感知外界環(huán)境并具有自主行為能力的以實(shí)現(xiàn)其設(shè)計(jì)目標(biāo)的自治系

統(tǒng)。它運(yùn)行于復(fù)雜和不斷變化的動態(tài)環(huán)境中，能有效地利用環(huán)境中各種可以利用的數(shù)據(jù)、知

識、信息和計(jì)算資源，準(zhǔn)確理解用戶的真實(shí)意圖，為用戶提供迅捷、準(zhǔn)確和滿意的服務(wù)。

2.簡述多Agent系統(tǒng)（MAS）的概念。

答：多Agent系統(tǒng)（MAS）是由多個(gè)Agent組成的集合，其多個(gè)Agent成員之間相互協(xié)

調(diào)，相互服務(wù)，共同完成一個(gè)任務(wù)。它的FI標(biāo)是將大而復(fù)雜的系統(tǒng)建設(shè)成小的、彼此互相通

信和協(xié)調(diào)的，易于管理的系統(tǒng)。

3.多Agent系統(tǒng)一般有哪幾種結(jié)構(gòu)？

答：（1）集中式結(jié)構(gòu)。將系統(tǒng)分成多個(gè)組，每個(gè)組采取集中式管理，即每一組Agent

提供個(gè)具有全局知識的控制Agent,通過它求實(shí)現(xiàn)MAS協(xié)作的局部控制，如任務(wù)規(guī)劃和

分配等，并且由一個(gè)消息傳遞Agent來承擔(dān)消息傳遞任務(wù)，而整個(gè)系統(tǒng)采用同樣的方式對各

成員Agent組進(jìn)行管理。（2）分布式結(jié)構(gòu)。各Agent組之間和組內(nèi)各Agent之間均為分布

式結(jié)構(gòu)，各Ageni組之間或組內(nèi)各Agent之間無主次之分，處于平等地位。（3）混合式結(jié)

構(gòu)。一般由集中式和分布式兩類結(jié)構(gòu)組成，它包含一個(gè)或多個(gè)管理服務(wù)機(jī)構(gòu)，此機(jī)構(gòu)只對部

分成員Agent以某種方式進(jìn)行統(tǒng)?管理，參與解決Ageni之間的任務(wù)劃分和分配、共享資源

的分配和管理、沖突的協(xié)調(diào)等。

4.簡述MAS的協(xié)調(diào)與協(xié)作以及各自的側(cè)重點(diǎn)。

答：MAS的協(xié)調(diào)指的是Agent之間通過對資源和目標(biāo)的合理安排，調(diào)整各自的行為，

以求最大可能地實(shí)現(xiàn)各白的目標(biāo)。MAS的協(xié)作是指多個(gè)Ageni通過協(xié)調(diào)各自行為，合作完

成共同目標(biāo)。

MAS協(xié)調(diào)側(cè)重于針對各自的具體任務(wù)和資源的分配，各Agent成員如何避免資源沖突

和死鎖，在合理利用資源的前提下完成各自任務(wù)。而MAS協(xié)作則更關(guān)注對具有不同目標(biāo)的

Agent成員，如何構(gòu)建合作的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，建立它們的協(xié)作關(guān)系，并在一定的協(xié)調(diào)機(jī)制基礎(chǔ)上，

協(xié)同完成共同目標(biāo)。

5.簡述MAS基于社會規(guī)則的協(xié)作模型。

答：MAS基于社會規(guī)則的協(xié)作模型強(qiáng)調(diào)協(xié)作的規(guī)則性，即把不熟悉的事務(wù)處理方式，

通過知識的共享和智能體的學(xué)習(xí)，改變?yōu)槠涫煜さ奶幚矸绞健＿@種模式要求更高的分析和推

導(dǎo)能力，而這都依賴于Agent的知識獲取。Agent的行為由預(yù)先存儲的處理模式所決定，由

該模式的例程和規(guī)則來完成任務(wù)的協(xié)作處理，如果某個(gè)模式事先未存儲，則Agent通過自學(xué)

習(xí)，確認(rèn)該模式為新模式后，則將該模式存儲起來。

6.Agent模型建立過程中涉及到哪三種，并簡單描述如何建立？

答：Agent模型涉及領(lǐng)域模型一一真實(shí)Ageni模型、設(shè)計(jì)模型一一概念A(yù)geni模型和可

操作模型一一計(jì)算Agent模型三個(gè)方面。

（1）真實(shí)Agent模型的建立。領(lǐng)域?qū)＜彝ㄟ^對目標(biāo)系統(tǒng)的微觀行為進(jìn)行觀察、抽象和分

析，建立目標(biāo)系統(tǒng)組成個(gè)體的Agent模型。通過描述Agent的行為、規(guī)則、狀態(tài)以及Ageni

與環(huán)境和其他Agent之間的交互關(guān)系，達(dá)到對整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行描述的目的。

（2）概念A(yù)gent模型的建立。概念A(yù)gent模型是由建模專家根據(jù)真實(shí)Agent模型建立的

設(shè)計(jì)模型，它包括對領(lǐng)域模型的形式化定義與描述，其屬性包括：Agenl的行為模型、內(nèi)部

狀態(tài)、Agent結(jié)構(gòu)、Agent間的通信與交互以及環(huán)境定義、描述。

（3）計(jì)算Agenl模型的建立。建模的最終目的是使模型能在計(jì)算機(jī)中運(yùn)行，概念A(yù)gent

模型要能夠在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，必須交由計(jì)算機(jī)專家處理，由概念A(yù)genl設(shè)計(jì)可操作的模型，

即計(jì)算Agent模型。

7.簡述Agenl仿真模型結(jié)構(gòu)中感知器、控制器和效應(yīng)器的作用。

答，感知器和效應(yīng)器是Agent弓環(huán)境進(jìn)行交互的部件，提供了Agent與外部環(huán)境相互作

用的方式，其中感知器提供對環(huán)境的狀態(tài)信息，效應(yīng)器提供改變環(huán)境的方法?？刂破魇茿gent

的核心部件，它可抽象為由控制函數(shù)和內(nèi)部狀態(tài)構(gòu)成的有限狀態(tài)機(jī)?？刂坪瘮?shù)實(shí)現(xiàn)一個(gè)感知

結(jié)果percepts和當(dāng)前狀態(tài)AgentState,以及控制規(guī)則RULES和時(shí)鐘T到一個(gè)COMMAND

和下一個(gè)狀態(tài)的映射。

1.什么是人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)？

人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)又稱為人機(jī)結(jié)合系統(tǒng)（Human—Computer

AssociativeSystems）、人機(jī)整合系統(tǒng)（Human—ComputerIntegrated

Systems）o通常認(rèn)為，人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)是由人和計(jì)算機(jī)（含嵌入式控制

系統(tǒng)）共同組成的一個(gè)系統(tǒng)，其中計(jì)算機(jī)主要負(fù)責(zé)處理大量的數(shù)據(jù)計(jì)

算以及部分推理工作（例如演繹推理、歸納推理、類比推理等），在計(jì)

算力不夠的部分，比如選擇、決策以及評價(jià)等工作，則需要由人來負(fù)

責(zé)，從而充分發(fā)揮出人的靈活性與創(chuàng)造性，人與計(jì)算機(jī)相互協(xié)同，密

切協(xié)作，可以更為高效地處理各種復(fù)雜的問題。

2.人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)和無人機(jī)系統(tǒng)的區(qū)別與聯(lián)系？

人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)是由人和計(jì)算機(jī)（含嵌入式控制系統(tǒng)）共同組成的

一個(gè)系統(tǒng)，其中計(jì)算機(jī)主要負(fù)責(zé)處理大量的數(shù)據(jù)計(jì)算以及部分推理工

作（例如演繹推理、歸納推理、類比推理等），在計(jì)算力不夠的部分，

比如選擇、決策以及評價(jià)等工作，則需要由人來負(fù)責(zé)，從而充分發(fā)揮

出人的靈活性與創(chuàng)造性，人與計(jì)算機(jī)相互協(xié)同，密切協(xié)作，可以更為

高效地處理各種復(fù)雜的問題。

無人機(jī)要完成任務(wù)，除需要飛機(jī)及其攜帶的任務(wù)設(shè)備外，還需要

有地面控制設(shè)備、數(shù)據(jù)通信設(shè)備、維護(hù)設(shè)備，以及指揮控制和必要的

操作、維護(hù)人員等，較大型的無人機(jī)還需要專門的發(fā)射/回收裝置C所

以說，完整意義上的無人機(jī)應(yīng)稱為無人機(jī)系統(tǒng)（unmannedAerialsystem,

UAS）o

3.簡述人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)的智能遷移過程。

從開始只是人工智能系統(tǒng)幫助人進(jìn)行輔助性的計(jì)算、推理和決策，

到人工智能系統(tǒng)本身具有越來越強(qiáng)的自主學(xué)習(xí)和推理能力，甚至一些

系統(tǒng)已經(jīng)具備了原本只有人類才具有的直覺能力。這樣一種遷移正體

現(xiàn)了人類的智能不斷地向人工智能系統(tǒng)動態(tài)遷移的過程

4.簡述人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制的步驟。

（1）人把觀測到的數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析、推理和判斷之后的結(jié)果通過

人機(jī)交互接口輸入計(jì)算機(jī)。

（2）計(jì)算機(jī)通過數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫、進(jìn)程方法庫，對輸入的結(jié)果進(jìn)

行分析、搜索、匹配和評價(jià)，并傳輸給推理機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)推理，推理機(jī)

再把推理的結(jié)果反饋給人。

（3）人機(jī)協(xié)同推理：如果有些算法或模型已知時(shí)，則通過人機(jī)交

互接口確定某些參數(shù)，選擇某些多目標(biāo)決策的滿意解。

（4）如果算法或模型未知，則基于人的自身經(jīng)驗(yàn)，對結(jié)果進(jìn)行評

價(jià)和選擇，實(shí)現(xiàn)最終的推理與決策。

習(xí)題

1.現(xiàn)在要對一臺風(fēng)機(jī)齒輪箱狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測診斷，須在哪些部位安裝傳感器，安裝傳感器的類

型和數(shù)量。風(fēng)機(jī)齒輪箱傳動系統(tǒng)簡圖⑵如卜.所示。

注」.中間級主動齒輪,2.中同級被動齒艙I高速級主動齒輪；

I.高漆級梯動齒蛉iT一假流S8的人轉(zhuǎn)矯：T~.?津達(dá)金山依樂?

、.太陽輪卬.行星輪行星架”.內(nèi)告明也.茶動她承代號.

i為遁動軸承編號.i-l.2.….10

答：

（1）主軸承：安裝振動傳感器，每個(gè)軸承可配置3個(gè)，檢測X,Y,Z方向；安裝溫度傳

感器，檢測軸承溫度，每個(gè)軸承配置1個(gè)。

（2）齒輪：齒輪的輸入軸安裝2個(gè)振動傳感器，檢測X,Y方向；輸出軸安裝2個(gè)振動

傳感器，檢測X,Y方向；

（3