《人工智能控制技术》_高学辉 习题及解答.docx

第一章1-1什么是人工智能？什么是智能控制？人工智能(AnifiCia1.Inte1.1.igence),英文缩写为AI它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。智能控制是研究怎么样利用机器模仿人脑从事推理规划、设计、思考、学习等思维活动，自动或智能的解决传统认为需要由专家才能处理的发杂问题。1-2主要的学习算法有哪些？请详细说明各种学习算法.(1)无监督学习应用于神经网络、智能控制、模式识别等多个方面。神经网络中最典型的无监督学习是Hebb学习，其在神经网络中根据神经元连接间的激活水平调节神经网络的权值，类似乎控制系统的开环控制.在模式识别中如果缺乏足够的先验知识，难以人工标注类别，希望通过计算机完成或至少提供一些帮助，因此根据类别未知(没仃被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。(2)监督学习在1960年代的神经网络权值更新算法中就已经提出，有代表性的是6学习规则.同样在分类中监督学习是指利用一组己知类别的样本调整分类泯的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。S学习规则属于监笆学习规则，要根据神经元的输出情况指导权值的更新,与无监督的Hebb学习规则相比，共进化方向更加明确，或者说优化目标和当前输出确定了进化方向。(3)强化学习(Reinforcement1.earning,RD,又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的位式和方法论之一，用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习也是神经网络重要的学习规则之一。强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程。强化学习可分为基于模式强化学习和无模式强化学习，或并从另外的角度可以分为主动强化学习和被动强化学习。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数搜索算法两类。深度学习模型可以在强化学习中得到使用，形成深度强化学习。1-3控制系统模型有哪些？请详细说明各种控制系统模型.I.时域卜状态方程微分方程或微分方程组（状态方程）是描述系统动力学或运动规律的基本模型形式，目前绝大多数系统模型都用状态方程描述。研究系统的动力学模型或运动方程的步骤可简要归纳如下：（1）、分析系统工作原理与结构组成,确定系统的输入址和输出量（2）、依据所遵循的科学规律，列写相应的微分方程或微分方程组。（3）、如有必要，消去中间变盘，求出仅含输入输出变量的系统微分方程。一般来说，大多数的实际系统都存在一定的非线性，但大部分非线性系统的微分方程度以求的解析解，因此将非线性方程线性化时于解决实际问题具有十分重要的意义。进行线性化的主吸思想是：在预期工作点（通常是稔定状态点）附近，用通过该点的切线代替近似代替原来的曲线。常用到的数学方法是在该工作点附近进行泰勒级数展开。值得注意的是，并不是所有的非线性微分方程都能线性化，如像继电器特性这种本质非线性系统，在数学上不连续，也就不可导，即不满足泰勒展开条件。线性化的条件有以F两点：（1）、信号在工作点附近变化微量.（2）、信号在工作点附近能满足泰勒屣开条件。控制系统的状态方程是时域动态数学模型，求解状态方程可得系统在输入量和初始条件作用下的输出响应。随若计算机技术的进步和发展，很多无法求得解析解的状态方程可以用数值解法通过计算机容易实现。因此用状态方程描述的时域下的动力学方程或运动方程模型越来越重要。2.夏领城下传递函数模型拉普拉斯变换法（简称拉氏变换法）求解线性微分方程，是将微分方程的求解转化为代数方程的求解，使计算大为简便，由此引入发频域的数学模型一传递函数“传递函数符系统的输入量、输出量与系统分隔开来，仅仪与系统的结构和参数有关，这样非常便于研究结构或参数变化对系统性能的影响。经典控制理论中广泛应用的频率法和根轨迹法，就是以传递函数为基础建立起来的，传递函数是经典控制理论中圾基本和最重要的概念。线性定常系统的传递函数，定义为零初始条件下，系统输出量的拉氏变换与输入量的拉氏变换之比.设线性定常系统由卜述n阶线性格微分方程描述：Qn今C(C)+n1.Tc(O+a1.c(i)+a0c(t)=%今f(C)+ftm-r(t)+b1r(t)+h0r(t)式中C(I)是系统的输出量J(C)是系统的输入量.ao,1.t及时,瓦,九是与系统结构和参数有关的常数系数。输入输出量的各阶导数在1=°时的值均为零,即零初始条件，则对上式两边分别求拉氏变换，并令C(三)=&c«)1.RG)=8r(t)1.可得(OWSn+an_isn-i+ais+Oo)C(三)=(bmsm+bm.1.sm-i+b1.s+bo)R(三)于是，由定义得系统传递函数为G(三)=%="n.。+如HM'R(三)ts"+-4n1+-+*+<式中的分母称为系统的特征多项式。传递函数具有以卜性质：(1),传递函数是经过拉氏变换得到的，拉氏变换是一种线性运尊，因此传递函数只适用于线性定常系统。它是复变量S的有理其分式函数,具有复变函数的所有性质.之，且所有系数均为实数。(2)、传递函数只取决下系统或元件的结构和参数，而与输入圻的形式无关，也不反映系统内部的任何信息。它仪仅表达系统输出量与输入量之间的关系。(3)、传递函数只表达特定的两个量(输入员和输出员)之间的关系，当系统的输入量或输出量的选取发生改变时,其传递函数也将发生变化,但分母保持不变。(4)、传递函数是在零初始条件卜.得到的，因此得到的响应是冬状态响应，当系统的初始状态不为零时，要另外考虑.(5)、传递函数与状态方程有相通性。可以容易在状态方程和传递函数之间转换。3.动态结构图控制系统一般由多个环节组合而成，每一个环节都有自己的输入量、输出量以及传递函数，由方程组求系统的传递函数，相当于线性方程组联立求解，如果系统组成环节较多，中间变员也较纵计算将较为现杂。控制系统的结构图是描述系统各部分之间或各子系统之间信号传递关系的数学图形，它表示了系统中各变量之间的因果关系以及对各变量所进行的运算，是控制理论中描述狂杂系统的一种简捷方法，也是控制系统数学模型的图形表达方式.从结构图能够直观的看出每一个环节在系统中的功能以及各环节输入量、输出址之间的定量关系。控制系统结构图的基本组成单元有以下4种。(1)、信号线.信号线是带有箭头的直线，箭头表示信号的流向，在直线旁标记信号的时间函数或象函数，见图1.-1.（八）。(2)、引出点(或测量点)。引出点表示信号引出或测量的位置，从同一位置引出的信号在数值和物理性质方面完全相同，见图I-Kb),(3)、比较点(或综合点)。比较点表示对两个及以上的信号进行加减运算，“+”号表示信号相加，号表示相减，“+”号可以省略不写,见图IT(c).力、方框(或环节)。方框表示对前后两个信号进行的数学变换，方框中写入环节或系统的传递函数，见图17(d)。显然,方框的输出量等于方框的输入量与传递函数的乘积。Kity1.M<d>图1-1结构图的基本组成单位控制系统结构图的建立步骤如下：(1)、分析系统的工作原理与结构组成，幽定系统的输入量和输出量。(2)、建立系统各元件的微分方程并进行拉氏变换,求取件环节的传递函数并绘制各环节方框图。(3)、从输入量开始,按照信号的传递方向(输入在左边,输出在右边)用信号线依次将各方框连接起来，就得到系统的结构图。4.信号流图信号流图是另种表示控制系统结构图形形式数学模型，与结构图不同的是，信号流图基本符号少，便于绘制，而且可以利用梅逊公式直接求出系统的传递函数。但是信号流图只适用于线性系统，而结构图不仅适用于线性系统，还可用于非线性系统。信号流图是由节点和支路组成的一种信号传递网络图,可以由微分方程组绘制，也可以由结构图转化而来。如图1-2所示为简球的结构图与信号流图之间的转换，变换中将结构图中的输入任、输出量变为节点，以小圆圈表示连接两个节点的定向线段，称为支路：将结构图中的方框去掉，传递函数标在支路的旁边表示支路增益：支路增益表示结构图中两个变量的因果关系，因此支路相当于乘法器,即有C=GR.图1-2信号流图由此可见结构图转换为信号流图的规则：将系统的输入量、输出量以及中间变量转化为节点；引出点转化为节点：综合点后的变量转化为节点方框去掉，将方框的输入量和输出量连起来形成支路。方框中的传递函数标在支路旁边，即为支路增益。在信号流图中，常使用以下名词术语：（1）、源节点（或输入节点）.只有输出支路的节点称为源节点，如图1-2中的R（三）和N（三）。它一般表示系统的输入量。（2）,阱节点（或输出节点）。只有输入支路的节点称为阱节点，如图卜2中的C（三）。它一般表示系统的输出量。（3）、混合节点.既有输入支路又有输出支路的节点称为混合节点，如图1-2中的、Xa、X1.它一般表示系统的中间变量。（4）、前向通道.信号从源节点到阱节点传递时,每一个节点只通过一次的通道,称为前向通道。前向通道上各支路增益之乘积，称为前向通道总增益，一般用H表示。在图1-2中,对于源节点A")和阱节点C(三),有条前向通道，是R(三)TX1.X2-X>C(三),其前向通路总增益为4=。加；对于源节点MM和阱节点C(三),前向通道是MS)TX>X,-as),其前向通路总增益为PN=K.(5)、单向路.如果回路的起点和终点在同一节点，而且信号通过每一个节点不多于一次的闭合通路称为单独回路,筒称回路。如果从一个节点开始，只经过一个支路乂回到该节点的，称为自回路，回路中所有支路增益之乘积叫回路增益，用4表示。在图卜2中共有两个回路，=栈，1.2=d.(6)、不接触回路。如果一信号流图有多个回路，而回路之间没有公共节点，这种同路叫不接触回路.在信号流图中可以有两个或两个以上不接触同路.在12中,有一对不接触回路，0%=bed。1-4学习和控制有哪些异同？学习和控制是在特殊历史时期不同的体系下形成的不同术语，学习类的术语主要是以贝尔曼的动态规划为基础，主要术语有学习、状态、动作、奖励策略等，控制主要以庞特里亚金的极小值原理为基础，主要术语有控制、状态、控制器、成本函数等。1.学习：在人工智能术好体系中经常见到“学习”这个词，在控制术语体系中对应的是“控制”，当然由于控制和学习在实现方式上存在不同，不能完全等同，但是其作用基本类似。2 .状态：状态在学习的术语体系中般用表示，在控制体系中用表示，都是指系统模型的状态变量，比如电机中的电潦、电压等都可以作为状态变量。3 .动作：动作是学习术语体系的用语，一般用表示，在控制体系一般叫做控制器，用表示。其实质是控制模型达到期望的输出轨迹，或者说在动作下能够实现期望的策略。4 .环境：环境是学习术语体系的用语，在控制体系中叫做模型。5 .奖励函数：奖励函数是学习术语体系用语，一般用表示，在控制体系下通常用成本函数表示：它们的关系是：。例如在最优控制中，目标是找到最优的控制器U使得成本函数最小，那么在学习中的描述就是找到最优策略下的动作使得奖励函数最大。第二章2-1.神经网络的发展分为几个阶段？解：神经网络的发展大致可分为四个阶段。第一阶段属启蒙阶段。由心理学家麦克洛克(W.SJIcCuI1.och)和数理逻辑学家皮兹(KPittS)首先提出了第一个神经元网络模型一一H-P模型，开创了人工神经元网络研究的时代。1944年，心理学家赫布(Dona1.dO1.dingHebb)从细胞之间的相互影响出发，提出了著名的Hebb规则。1957年，美国神经学家罗森布拉特(FrankRosenb1.att)提出了人脑存储和记忆信息的感知机模里。1962年，威德罗(BzidrOW)和霍夫(M.Hoff)提出了Ada1.ine网络以及网络学习新知识的方法，即6学习规则。第二阶段属于冰河期。受制于当时理论的研究水平以及冯诺伊曼式计算机的影响，神经网络的发展陷入了低谷。第三阶段属于复兴阶段。1982年，美国物理学家粮普蒋尔德(JohnJosephHopfie1.d)提出了HoPfie1.d神经网络模型,成功求解了旅行商路径优化问题。1986年,停梅尔哈特(Rume1.hart)和麦克利兰(McCe1.1.and)提出了著名的多层前向传播BP神经网络模里，该网络是迄今为止应用及为普遍的神经网络。1988年，布鲁姆黑德(Broomhead)和罗威(1.owo)提出了三层结构的RBF神经网络.源于对人工神经网络的研究，辛顿(GJ1.in1.on)于2006年提出深度学习这一概念，在语音和图像等象域上取得了巨大成功。神经网络的研究进入了深度学习堀起的时期，现已成为人工智能领域最热门的研究方向。2-2.典里的神经网络包括哪几种类里？解：(1) BP神经网络(BackPropagation),该网络是一种单向传播的多层前向网络，具有全局逼近能力。(2) RBF神经网络(Radia1.BasisFunction),该网络是一种具有单隐层的三层前馈网络，具有局部遢近能力。(3) HoPfieId神经网络(HOPfieIdNeura1.Network).是种单层全互联的反饿型神经网络。(4)卷积神经网络(Convo1.utiona1.Neura1.Network),是一种包含有卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络.2-3.BP神经网络有哪些优缺点？解：优点：1.通过足够的隐U和隐乂节点，可以逼近任意的非线性映射关系1>2 .隐含层中使用SipnOid函数，属于全局逼近算法，具有较强泛化能力。3 .个别神经元的损坏对输入输出关系影响较小，具有良好容错性。缺点：1.待寻优参数多，收敛速度慢。2 .在求解更杂非线性函数的全局极值时，易陷入局部极值。3 .在学习新样本时有遗忘旧样本的趋势。第三章3-1按照不同的分类标准，强化学习可以分为几类？(1)基于策略迭代和基于值迭代的强化学习(2)在线学习和离线学习(3)基于模型学习和无模型学习3-2强化学习主要有费些算法？(1)基于策略迭代的典型算法有PoIiCyGradients,基于值迭代的典型第:法有Q-Iearning、SARSA、DQN,二者一合的典型模型有AC、A2C、3Ce(2)所谓在线学习是指学习过程中智能体必须参与其中，典型算法是Sarsa算法：离线学习是指学习过程中智能体既可以参与其中，也可以根据其他学习过程学习，典型算法是Q-1.earning,DeeP-Q-NetWork。(3)无模型学习是指不学习和理解环境，换句话说环境不会响应智能体的动作,算法通过智能体反贪测试选择最佳策略，典型莫法有Po1.icyOptimization%Q-1.earningoG0=上3-3假设一阶惯性系统传递函数为输入为U,输出为X,性能泛函J=一，""，且No)=%,M”自由，假设采用离散动态规划控制，把IoJj分成三段，求最优控制力(°),“.，/(2).解：根据巡意，有=含,整理，得SX(三)=-率+?U(三),进行拉普拉斯反变换,得1KX=-X+-UTT将上式高散化,得差分方程x(k+1)=gx（八）+hu(k)其中g=eT,h=K(I-e4),At表示很小的时间间隔.性能泛函离散化后得2j=W(X2（八）+ru2(*)tIf-O因为(x(3)=Oji(X(3)=0,第一步以X(2)为初始条件,求城/(x(2)=nun(1.(x(2),u(2)+o(x(3)=nun(x2(2)+u2(2)t因为ayj(2)au(2)2u(2)t=0所以u%2)=0J1(x(2)=x2(2)t第二步以x(1.)为初始条件求u(1.)E(X(I)=min(x2(1.)+u2(1.)e+;(x(2)=min(x2(1.)+yu2(1.)+x2(2)f)u(D=min(x2(1.)+yu2(1.)+(gx(1.)+hu(1.)2)t)因为司式X(I)加2yu(1.)+2(gx(1.)+u(1.)=0所以呜=-fx(1.)，儿(X(I)=(1+j)2(1.)At第三步以X(O)为初始条件,求u(O)g(x(O)=rnin(x2(0)+yu2(0)t=min(x2(0)+yu2(0)+(1+养”式。)+hu(0)2)t)因为=2ru(0)+2(1+晟)S(O)+加(O)=O所以U-(O)X(O)gMy+A?+yg2)(+h2)2+g2h2第四章41.深度卷枳神经网络的特点有哪些？一般结构包括那几个部分？4-2.深度循环神经网络般结构是什么？分为哪几个步骤计算？4-3.深度Q网络是如何实现深度学习和强化学习的结合的？4-4.说明深度碑定性策略梯度算法的过程。答案：41.深度卷枳神经网络的特点：神经元只与上一层中部分神经元连接，并且不同的神经元共享权值。局部连接、权值共享和下采样。一般结构包括：输入乂、卷积展、采样瓜、池化乂、全连接U和输出乂。4-2.深度循环神经网络般结构是：利用层的叠加，让每层都携带时序反馈循环,深度循环神经网络可以理解为循环神经网络的隐含层以数从原来的单层增加到了多层。而随着网络隐含层层数的增加，网络的豆杂程度变高了，其泛化能力也得到了提高。计算步骤为:前向计算、误差项计算和权值梯度计算。4-3.深度Q网络算法的主体是Q-1.earning算法，引入深度神经网络之后，算法主要的目标就在于训练以拟合Q函数为目标的神经网络，训练这个神经网络是整个深度Q网络算法的核心贡献，它能够成功地结合深度学习与强化学习的核心就在于克服监督学习的假设和强化学习场景的冲突，主要体现在以下两个关键技术点：回放内存和固定目标网络。4-4.深度确定性策略梯度弊法的过程：1.输入：初始的策略函数的参数，初始的Q值函数的参数，空的经验回放池2 .将目标参数设为主参数的值：3 .重复4 .观测到状态，然后选择动作5 .在环境中执行动作6 .观测到卜一个状态，得到奖励值和指示是否为终止状态的信号7,将得到的参数存入经脸回放池中8 .如果状态为结束状态，道设环境的状态9 .if为是的时候更新then10 .for每次更新(可能会更新多次)doU.随机从经验回放池中采样一个批量的样本用以计整目标12 .通过梯度下降来更新Q函数：13 .通过梯度上升来更新策略函数：14 .更新目标网络直到收敛第五章5-1.什么是隶属函数？隶属函数的种类有哪些？解：对于论域U中的任一元素X,都有一个A(X)0,1与之对应,随若X在中的变化，力(X)就变成了一个函数，即隶属函数。典型的隶属函数包括高斯型隶属函数，S型隶属函数，三角形隶属函数，梯形隶属函数以及广义钟形隶属函数等。5-2.已知模糊矩阵A=畸爵B=印翳C=牖羽求AUB,BCC,(B)oC和(AoB)U(AoC)o解：aub=IO63vVi0.8V0.6._.0.6O.1.V.3j-1.10.8,0.3jb11c=10i200570.6A0.4,_f0.20.3A0.8j1.0.50.410.3ja11b=10063°120.80.6,_.0.20.1A0.3j-1.0.30.6.0.1jz-rs(0.20.7)V(0.60.5)(0.20.4)V(0.60.8)_0.50.611;01.(0.30.7)V(0.10.5)(0.30.4)V(0.10.8)1-1.0.30.3jA。B=瞅-0.6V0.3._r0.8O.3VO.1.j-1.0.20.6,0.3jA。C=优瑞0.4V0.81_f0.60.3V0.1j-1.0.30.810.3j(AoB)U(AoQ=V0.60.6V0.8,_V0.30.3V0.3j-,0.80.8.1.0.30.3j5-3.设论域X=a1,a2,a3,a4,Y=b1,bz.b3,b4,Z=c1,c2),已知A=+即»2”,B=詈+?+*+詈,C="+组试确定"AandBthenC"所确定的a3a4b1.bZ»3b4C1.。模糊矩阵R,她叫+亭会停B1./詈+生粉,根据模糊关系R,求G。解：采用模糊矩阵介成推理算法，得到6S7Sso.0.o.48920610.04662O.O.O.S4772O.O.O.S将AXB矩阵扩展成如下列向故(XB)T1.=0.40.10.40.40.8R=(A×B)×C0.10.70.60.90.10.70.60.20.10.20.2r=0.40.10.40.40.80.10.70.60.90.10.70.60.20.10.20.2Fo0.40.8=(0.40.10.40.40.40.1W.40.10.40.40.80.1当输入为AJ和片时，有0.40.40.40.70.60.80.10.10.40.40.20.70.60.20.10.20.20.10.20.2J62780.0.0.0.3Io.32330.0.0.0.5255o.o.a。0.0.0.0.2.2.2.2SSO.S格A】x81.矩阵扩展成如卜.行向量(1XBJT2=0.30.50.10.20.20.20.10.20.30.50.10.20.30.50.10,2得到G=(A1×Bi)2R=0.30.50.10.20.20.20.10.20.30.50.10.20.30.50.10.2。0,40.10.40.40.40.10.40.40.40.10.40.40.20.10.20.211.,40.10.40.40.80.10.70.60.80.10.70.60.20.10.20.2)=0.30.3最终得到：C1=+三第六章6-1.遗传算法有哪些特点？计算步骤是什么？6-2.粒子群算法有哪些特点？计算步骤是什么？63.蚊群算法有哪些特点？计算步骤是什么？答案：67.遗传算法的特点：根据生物界的遗传和自然选择的J免理来实现，学习过程是通过保持和修改群体解中的个体特性，并且保证这种修改能够使下一代的群体中有利于与期里特性相近的个体在整个群体份额中占有的比例越来越多。同自然选择一样，这一过程是概率收敛的，它并不完全是随机的.此外，遗传算法搜索的结果会有很大的差异。计算步骤是：1 .群体的初始化；2 .评价群体中每一个体的性能：3 .选择下一代个体：4 .执行筒单的操作兑子(如交叉、变异)；5 .评价下代群体的性能：6 .判断终止条件满足否？若不，则转(3)继续：若满足，则结束.6-2.粒子群算法的特点：粒子群算法源于对鸟群捕食行为研究，是种基于迭代的优化工具。实现方便，收敛速度较快，参数设归相对较少且无需梯度信息，是一种高效的搜索算法，目前己经被广泛应用于函数优化,神经网络的训练等领域;计算步骤是：1.初始化：设区相关参数，在一个。维参数的搜索空间中，粒子群的种群规模为S,进化代数为k,最大进化代数为G,第i个粒子在搜索空间中的位置为M，速度为匕，个体极值为小，整个种群的最优值为Q，随机产生初始种群的位置矩阵和速度矩阵。2 .适应度评价：将每个粒子的初始位身作为小计算每个粒子的初始适应值/(%),并求出种群最优位置.3 .更新粒子的速度和位置并产生新种群。对粒子的速度和位置两个参数进行越界检查，为避免陷入局部最优解，加入个局部自适应算子进行调整。4 .比较当前适应度值/(X。与个体极值P,若/XX。优于P,则用尤)取代原来的Pi，并更新粒子位置。5 .比较当前适应度值/(Xj)与种群的最优值Q若/(X,)优Q,则用/(X,)取代原来的Q，并更新种群全局最优值。6 .若满足结束条件，则结束寻优：否则跳转至第三步。6-3.蚊群算法的特点：蚁群算法是一种受蚁群觅食行为启发而提出的郭法，具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特点，作为种全局搜索算法，可以仃效地避免局部最优问即。计算步骤是：1 .初始化相关参数2 .构建解空间3 .更新信息素4 .判断是否达到终止条件第七章I.机械臂动力学模型的特点是什么？解：(I)动力学模型包含未知哥较多，且会随者自由度的增加而增加.(2)高度非线性。(3)高度耦合。(4)不确定性和时变性。2 .本章应用神经网络控制机械网时，用了3个神经网络分别逼近了什么项？如果这些项已知，是否还需要应用神经网络逼近？解：M(q).C(q,0)和G(q)三个未知量。不需要。3 .本章模糊更新自适应律是什么？为什么这么选择？解：模糊更新自适应律设置为E=-,-1sjq,),=1,2,n”目的是使得年半负定，保证控制系统的稳定性.第八章略第九章略第十章1.数字图像处理的研究内容是什么？1.图像运算：图像基本运算的思路是通过对图像中的所有像素实施相同的运算，包括点运算,代数运兑以及逻辑运算，或对两幅图像进行点对点的灰度值运.算，来实现对图像的某种处理和分析。例如对图像灰度值的变换、对图像进行消噪处理、对图像整体形状的改变等。2 .图像变换：图像变换的基本思路是通过对图像实施某种变换，来改变像素的空间关系，以此来改变图像的空间结构，为提高图像处理的效果奠定基础。3 .图像增强：图像增强的基本思路是简单地突出图像中我们所感兴趣的特征，或寻找途径来显现图像中模糊的细节，使图像更清晰地被显示出来，最终达到适宜处理与分析的效果。4 .图像恢兔：图像恢兔的基本思路是从退化图像的数学模型出发，时图像的外观进行改进，从而使慎现后的图像尽可能地反映出图像的原貌，其目的是获得与目标真实面貌相像的图像。5 .图像分割：图像分割的基本思路是根据图像的某种特征或某种相似性测度，把一幅图像划分成若干个互不交迭且具有相同或相近特征的区域，以便于进一步提取出感兴趣的目标，以便于对图像进行进一步分析和描述.6 .图像压缩编码：图像压缩编码的基本思路是在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，通过对图像的重新编码，尽可能地减少表示该图像的字节数量，以满足图像存储和实时传输的应用需求。7 .图像特征提取：图像特征提取的基本思路是通过检测和提取出图像的自然特征，如图像的边缘、纹理和形状等，或通过计算由图像的人为特征，比如方差、均值和端等，为进一步的图像目标识别、图像特征分析和机器视觉应用奠定基础。8 .小波图像处理：小波图像处理以具有变化的频率和有限的持续时间为特征的小波变换为基础，利用小波变换的多分辨率表示与分析优势进行图像处理的方法。9 .形态学图像处理：以桀合论为数学工具的数学形态学图像处理方法的基本思路是用具有一定形态的结构元素探测图像，通过检验结构元素在图像中的可放性和填充方法的有效性，来获取有关图像形态结构的相关信息，从而实现对图像的处理和分析。2 .遗传算法应用于图像分割时是如何将其转化为优化问题的？利用其F遗传算法的图像分割方法，将寻找阈值问题转化为一个优化问题,所要达成的目标是最大化类间方差与最小化类内方荒。我们知道阈值分割后阈值两侧像素的差异越大越好，而OtSU算法定义了类内方差和类间方差两个指标，其中类内方差是指阀值两侧区域内各自方差的加权之和，表征的是区域内部数据的离散程度，显然属于同一区域内部的数据越相近越好，即类内方差越小越好:而类间方差是指辍值两恻数据各自均值距离总均值的加权方差,其表征的是辍值两侧数据的离散程度，显然目标和背景差异越大,类间方差越大,分割效果越好。遗传算法的特点是对参数编码运算的过程中无需任何先脸知识，只需要选择合适的适应度函数，可以沿多条路线进行平行搜索且不易陷入局部最优“3 .应用粒子群算法进行图像分割的步骤是什么？1 .初始化。设置,种群规模N,最大迭代次数G,同部学习因子G，全局学习因子CZ等相关参数：随机生成粒子的初始速度和初始位置：个体的最佳位置定义为Pbesr种群最优位置定义为为esr2 .适应度评价。利用OISU算法计算粒子的适应度值，并选取个体最优位置和种群最优位置。3 .速度和位置的更新根据公式更新粒子的速度和位置。4 .检查终止条件。若达到最大迭代次数或最优解不再变化时，终止迭代：否则返回第二步。