2025年大學《系統(tǒng)科學與工程》專業(yè)題庫——系統(tǒng)智能化與智能控制技術研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請將正確選項的代表字母填寫在答題紙上）1.下列哪一項不屬于系統(tǒng)智能化區(qū)別于傳統(tǒng)系統(tǒng)的主要特征？A.自學習與自適應能力B.基于數(shù)據(jù)驅動的決策C.高度復雜的非線性特性D.能夠處理不確定性信息2.模糊控制器的設計中，模糊規(guī)則庫的建立主要依賴于：A.精確的數(shù)學模型B.控制專家的經驗知識C.大量的系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)D.先進的機器學習算法3.神經網絡在智能控制系統(tǒng)中主要應用于：A.提供精確的數(shù)學映射關系B.實現(xiàn)系統(tǒng)的邏輯決策C.存儲系統(tǒng)運行的歷史數(shù)據(jù)D.直接執(zhí)行物理操作4.在智能控制系統(tǒng)的設計中，系統(tǒng)辨識的主要目的是：A.設計最優(yōu)的控制器參數(shù)B.獲取系統(tǒng)的精確數(shù)學模型或特性C.預測系統(tǒng)的未來行為D.優(yōu)化系統(tǒng)的資源分配5.自適應控制與常規(guī)控制（如PID控制）的主要區(qū)別在于：A.控制器的結構更復雜B.能夠在線調整控制器參數(shù)以適應系統(tǒng)變化C.對系統(tǒng)模型的要求更高D.主要用于非線性系統(tǒng)6.強化學習在智能控制中的應用，其核心目標是：A.學習系統(tǒng)的狀態(tài)空間表示B.通過與環(huán)境交互獲得最大化累積獎勵C.設計最優(yōu)的控制器結構D.提高控制系統(tǒng)的魯棒性7.對于需要處理實時性和計算資源限制的邊緣智能系統(tǒng)，在設計智能控制策略時需要優(yōu)先考慮：A.控制算法的收斂速度B.控制算法的復雜度和資源消耗C.控制精度達到理論最優(yōu)D.控制系統(tǒng)的可解釋性8.智能控制系統(tǒng)在工業(yè)自動化領域的應用，其顯著優(yōu)勢之一是：A.完全取代人工操作B.能夠處理高度不確定和復雜的工況C.保證100%的安全生產D.顯著降低所有生產成本二、填空題（請將答案填寫在答題紙上）1.智能控制系統(tǒng)的性能評價通常從______、______和______等多個維度進行考量。2.模糊邏輯控制的核心要素包括：模糊化、______、解模糊化和知識庫（包括______和______）。3.基于神經網絡的智能控制方法中，反向傳播算法主要用于調整網絡的______，以最小化預測輸出與實際輸出之間的______。4.自適應控制系統(tǒng)需要具備在線______和______的能力，以應對系統(tǒng)參數(shù)的變化或環(huán)境的變化。5.多智能體系統(tǒng)的協(xié)同智能控制面臨著______、______和______等挑戰(zhàn)。6.將機器學習技術應用于系統(tǒng)故障診斷與預測，通常需要構建包含特征工程、模型選擇和______的完整流程。三、簡答題（請將答案填寫在答題紙上）1.簡述智能控制的基本原理及其與傳統(tǒng)控制的主要區(qū)別。2.闡述模糊控制在處理系統(tǒng)不確定性和非線性方面的優(yōu)勢。3.解釋什么是系統(tǒng)辨識，并簡述其在智能控制系統(tǒng)設計中的作用。4.描述強化學習在智能控制任務中，如何通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)控制策略。四、論述題（請將答案填寫在答題紙上）1.結合具體應用場景，論述將機器學習/深度學習技術融入智能控制系統(tǒng)設計的主要步驟和關鍵考慮因素。2.分析智能控制系統(tǒng)在實際應用中可能面臨的技術挑戰(zhàn)（如數(shù)據(jù)依賴、模型泛化能力、實時性要求等）和社會倫理問題，并提出相應的應對策略或研究方向。五、計算題/設計題（請將答案填寫在答題紙上，如題目涉及算法實現(xiàn)，請描述核心步驟）1.假設一個簡單的單輸入單輸出（SISO）非線性系統(tǒng)，其被控量（輸出）存在一定的時滯。請簡述如何利用一個基于神經網絡的模型預測控制器（MPC）來設計該系統(tǒng)的智能控制器，并說明需要考慮的關鍵問題。2.設定一個場景：一個移動機器人需要在復雜環(huán)境中自主導航并避開障礙物。請構思一個基于多智能體協(xié)同控制的智能導航策略，并說明各智能體（機器人）如何進行信息共享與決策協(xié)調。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.A4.B5.B6.B7.B8.B二、填空題1.性能、魯棒性、實時性2.模糊推理、規(guī)則庫3.權重、損失函數(shù)4.參數(shù)估計、模型更新5.通信協(xié)調、一致性、協(xié)同優(yōu)化6.模型評估與驗證三、簡答題1.解析思路:智能控制原理強調系統(tǒng)能夠感知環(huán)境、學習適應、自主決策和行動。與傳統(tǒng)控制依賴精確數(shù)學模型不同，智能控制更能處理模型不確定、非線性和復雜系統(tǒng)。其核心思想通常包括利用智能算法（如模糊邏輯、神經網絡、專家系統(tǒng)、強化學習等）在線學習系統(tǒng)特性或環(huán)境變化，并自適應地調整控制策略以實現(xiàn)期望目標。區(qū)別在于：目標導向更靈活（適應性與優(yōu)化并重）、對模型要求低、能處理不確定性、可能具備學習進化能力。2.解析思路:模糊控制優(yōu)勢在于其本質上模擬人類專家經驗，能夠方便地處理語言變量和模糊規(guī)則，天然適合描述和控制具有不確定性和非線性特性的系統(tǒng)。它不需要建立精確的數(shù)學模型，而是通過模糊集合和模糊邏輯進行推理決策，對于難以精確描述的復雜系統(tǒng)（如溫度控制、電機調速等）或需要綜合多種定性因素進行決策的場景，具有直觀、魯棒和易于實現(xiàn)的優(yōu)點。3.解析思路:系統(tǒng)辨識是從系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)中估計其內部結構和動態(tài)特性的過程。在智能控制系統(tǒng)設計中，系統(tǒng)辨識的作用是：為基于模型的智能控制方法（如MPC、自適應控制）提供所需的系統(tǒng)模型或參數(shù)；為數(shù)據(jù)驅動的智能控制方法（如神經網絡、機器學習）提供訓練數(shù)據(jù)，幫助模型學習系統(tǒng)行為；評估智能算法對系統(tǒng)實際特性的擬合程度。它是連接系統(tǒng)實際表現(xiàn)與智能控制策略的關鍵環(huán)節(jié)。4.解析思路:強化學習通過智能體（Agent）與環(huán)境（Environment）進行交互，在一系列狀態(tài)（State）和動作（Action）轉換中，根據(jù)獲得的獎勵（Reward）信號來學習一個最優(yōu)策略（Policy），使得長期累積獎勵最大化。其核心在于：智能體通過試錯（TrialandError）與環(huán)境學習；利用獎勵信號評估行為的好壞；通過算法（如Q-learning、策略梯度等）更新策略，使未來更有可能采取能帶來高獎勵的動作。這種交互式學習方式使其適用于需要自主決策和適應動態(tài)環(huán)境的智能控制任務。四、論述題1.解析思路:論述需涵蓋：首先，明確應用場景及待解決的問題，確定ML/DL技術的適用性；其次，詳細闡述步驟：數(shù)據(jù)采集與預處理（特征工程是關鍵）、模型選擇（如RNN、CNN、Transformer等，考慮時序性、數(shù)據(jù)特性）、模型訓練（利用歷史數(shù)據(jù)，注意過擬合、欠擬合問題）、模型評估（使用驗證集，關注泛化能力）、模型部署與在線學習（將模型集成到控制系統(tǒng)，并設計機制使其能利用新數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化）。關鍵考慮因素包括：高質量數(shù)據(jù)的獲取、特征工程的有效性、模型復雜度與計算資源的平衡、實時性要求下的訓練與推理效率、模型的魯棒性和安全性、以及在線學習的策略設計等。2.解析思路:論述需分點闡述挑戰(zhàn)與對策：技術挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)依賴（需要大量高質量標注數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)隱私與安全（尤其在涉及敏感信息時）、模型可解釋性差（“黑箱”問題影響信任與調試）、模型泛化能力不足（在訓練環(huán)境外表現(xiàn)不佳）、實時性要求高（訓練和推理速度限制）、計算資源需求大。社會倫理問題：就業(yè)沖擊（自動化可能導致失業(yè)）、算法偏見與歧視（數(shù)據(jù)偏差導致控制不公平）、責任歸屬（系統(tǒng)故障時誰負責）、安全風險（智能系統(tǒng)被惡意利用或失控）、自主武器的倫理邊界。對策/研究方向：發(fā)展小樣本學習、無監(jiān)督學習、強化學習；采用聯(lián)邦學習、差分隱私等技術保護數(shù)據(jù)；研究可解釋AI（XAI）；提升模型的泛化性和魯棒性；設計高效輕量級模型；制定相關倫理規(guī)范和法律法規(guī)；加強安全防護措施；開展跨學科研究，融合哲學、法學、社會學視角。五、計算題/設計題1.解析思路:設計MPC控制器步驟：首先，建立系統(tǒng)的預測模型（可以是基于機理的模型，也可以是數(shù)據(jù)驅動的神經網絡模型），該模型需能預測未來一段時間內系統(tǒng)狀態(tài)的變化；其次，設定一個優(yōu)化目標函數(shù)，通常包括最小化未來一段時間的誤差（期望輸出與預測輸出之差）及其變化率，并考慮控制輸入的約束（如幅度、變化率）；再次，在每一時刻，根據(jù)當前的系統(tǒng)狀態(tài)和預測模型，求解這個優(yōu)化問題，得到最優(yōu)的控制序列；最后，通常只采用優(yōu)化控制序列的第一個值作為當前時刻的控制輸入，并進入下一時刻的預測循環(huán)。關鍵問題包括：預測模型的準確性和動態(tài)范圍、目標函數(shù)中各項權重的設置、約束條件的合理性與處理方法（如二次規(guī)劃QP求解）、計算效率（滿足實時性要求）、模型不確定性對預測和控制性能的影響等。2.解析思路:設計多智能體協(xié)同導航策略步驟：首先，定義智能體（機器人）的局部感知范圍和通信范圍；其次，設計每個智能體的局部導航算法，使其能自主避開近距離障礙物并嘗試向目標區(qū)域移動；再次，設計信息共享機制，如定期交換各自感知到的障礙