《现代设计方法》考题及答案 .pdf

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《现代设计方法》考题及答案 机械与自动化学院 普通硕士研究生 《现代设计方法》考试试题 姓名: 专业: 研究方向: 成 绩: 一、填空题(每题1 分,共15 分) 1、现代设计所指的新兴理论与方法包括( 现代设计方法学、计 算机辅助设计技术、可信性设计技术)等等。 2、优化设计是( 以数学规划理论为基础,以计算机为工具,优化 设计参数)的一种现代设计方法。3、功能设计法的基本过程包括(任 务抽象、功能分解、功能载体 、载体组合、 方案评价)。4、功能分 解的常用方法有(按解决问题的因―果关系,或手段― 目的关系分解;、 按产品工艺过程 的空间顺序或时间顺序分解;)。 5、解决供求矛盾的措施有(互换性原理 、组合机床、系列化、 通用化、标准化)。 6、模块化设计可分类成(横系列模块化 、纵系列模块化、跨系 列、全系列模块化、跨类模块化)。 7、模块的划分将影响 (模块通 用性、产品性能、产品外观、产品成本)。8、遗传算法是一种 (模拟 生物进化过程)的搜索算法。 9、遗传算法最常用和基本的选择方法(选择算子)是(适应度 比例选择)。 10、遗传算法中采用罚函数法的目的是(对违背约束条件的情况 给予惩罚,并将此惩罚体现在目标函数设计中。2.2)。 11、遗传算法常用的编码方法有(二进制编码 二进制编码方法、 格雷码编码方法、实数编码、多参数级联编 码)等等。 12、神经网络的样本数据应包括(训练样本数据和检验样本数据)。 13、当神经网络的样本数据不在[0~1]范围内时,应对数据进行 (归一化 )处理。 14、前馈型人工神经网络包括(1、线性阈值单元组成的前馈网 络2、非线性单元组成的前馈网络输入层、隐层和输出层)3 章。 15、神经网络的学习规则有(Hebb 学习规则、感知器(perceptron) 学习规则、 Delta 学习规则、 Widrow-Hoff 学习规则)2 章。 二、选择题(每题1 分,共10 分) 1、 在遗传算法中,若两个个体的二进制编码为 01111、*****, 以这两个个体为双亲,随机地选 一个交叉点(如第二点),交叉点后的基因链码相互交换,从而 产生两个新个体作为后代。两个新个体为: [ A ] A. 01001,***** B. 01101,***** C. 01111 ,***** D. 01001,***** 2、在遗传算法中,若 群体规模为N=50,变异概率为pm=0.02,变异的个体数为: [ B ] A. 0 B. 1 C. 2 D. 3 3 、在遗传算法中,若四个个体的初始适应度分别为 f01?99,f02?18.45,f03?77.88,f04?91.39 ,则第1 个个体在新一轮选择中 被选中的概率为: [ A ] A. 34.53 B. 38.53 C. 31.3 2 D. 39.53 4 、在遗传算法中,将极小化问题转换成极大化问题采用 的变换 是: [ D A] A. Cmax-f(X) B. Cmax+f(X) C. Cmin-f(X) D. Cmin+f(X) 5、人工神经网络的隐层神经元数目越多,则在一定的训练次数 下,训练误差一般 : [ D ] A. 越小 B. 越大 C. 不变 D. 不一定 6、当人工神经网络的训练样本数据含有噪声时,当训练误差越 小时,泛化误差一般 : [ B ] A. 越小 B. 越大 C. 不变 D. 不一定 7、单层前馈网络的转移函数采用线性阈值函数时称为: [ A ] A. 单层感知器 B. 多层感知器 C. 单层BP 网络 8、人工神经网络学习的目的是: [ A ] A. 调整权值 B. 调整网络结构 C. 调整输出结点数 9、人工神经网络的误差指: [A ] A. 输出的实际与理想值之差 B. 权值在相邻两次调整前后的差 值 C. 输入的实际与理想值之差 10、全局误差最合理的定义是: [ C ]第三章 A. Erms?1(djp??pj?1?1Pmpm?yjp)2 B. E 全 1??Ep?2p?11P2(d?y)??jp

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