智能控制-考核大作业2014-10-25(三本)_27642

第一篇：智能控制-考核大作业2014-10-25(三本)_27642

《智能控制》大作业

姓名： 翟李伟

班级：

自动化2111

学号：

3112105145

1、简答题：

1.1.根据目前智能控制系统的研究和发展，智能控制系统有哪些类型以及智能控制系统主要有哪些方面的工作可做进一步的探索和开展？

答：目前研究方向内容：1智控的基础理论和方法研究2智控的系统结构研究3基于知识系统及专家控制4基于模糊系统的智能控制5基于学习及适应性的智控6基于神经网络的智控7基于信息论和进化论的学习控制器研究8其他，如计算机智能集成制造系统，智能计算机系统，智能并行系统，智能容错控制，智能机器人等。

需要探索的方面：1开展指控理论与应用的研究2充分运用神经生理学 心理学 认知科学和人工智能等学科的基本卢纶，深入研究人类解决问题是表现出来的经验 技巧 策略，建立切实可行的智控体系结构3把现有的知识工程 模糊系统 信息论 进化论 神经网络理论和技术与传统的控制理论相结合，充分利用现有的控制理论，研究适合于当前计算机资源条件的智控策略和系统4研究人-机交互式的智控系统和学习系统以不断提高智控系统的智能水平5研究适合智控系统的并行处理机 信号处理器 智能传感器和智能开发工具软件，以解决智控系统在实际应用中存在的问题，使得智控得到更广泛的应用 1.2.比较智能控制与传统控制的特点？

答：智能控制的特点：1能为复杂系统（如非线性，快事变，多变量，强耦合，不确定性等）进行有效的全局控制，并具有较强的容错能力2定性决策和定量控制相结合的多模态组合控制3从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统，以实现预定的目标，并应具有组织能力4同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的数学模型的混合控制过程，系统在信息处理上既有数学运算，又有逻辑和知识推理。

传统控制中，稳定性，准确性和快速性。主要是以数字解析微结构的为基础的控制理论

1.3.简述模糊集合的基本定义以及与隶属函数之间的相互关系。

答：给定论域U上的一个模糊集A是指：对任何元素uÎU 都存在一个数(与之对应，表示元素u属于集合A的程度，这个数称为元素u对 A的隶属度，这个集合称为模糊集合。为了描述元素u对U上的一个模糊集合的隶属关系，由于这种关系的不分明性，它将用从区间[0，1］中所取的数值代替0，1这两值来描述，记为(，数值（u）表示元素隶属于模糊集的程度，论域U上的函数μ即为模糊集的隶属函数，而（u）即为u对的隶属度。

1.4.画出模糊控制系统的基本结构图，并简述模糊控制器各组成部分所表示的意思？ 答：模糊控制单元由规则库、模糊化接口、模糊推理和清晰化接口4个功能模块组成，模糊控制单元首先将输入信息，模糊化，然后经模糊推理规则，给出模糊输出，再将模糊指令化，控制操作变量。

1、规则库（rule base）：由若干条控制规则组成，这些控制规则根据人类控制专家的经验总结得出，按照 IF …is …AND …is …THEN …is…的形式表达。

2、模糊推理：以模糊集合论为基础描述工具，对以一般集合论为基础描述工具的数理逻辑进行扩展，从而建立了模糊推理理论。根据模糊输入和规则库中蕴涵的输入输出关系，通过第二章描述的模糊推理方法得到模糊控制器的输出模糊值。模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则来进行的。

3、模糊化接口（Fuzzification）：这部分的作用是将输入的精确量转化成模糊化量。其中输入量包括外界的参考输入，系统的输出或状态等。清晰化（解模糊接口）

4、清晰化接口：清晰化的作用是将模糊推理得到的控制量（模糊量）变换为实际用于控制的清晰量。它包含以下两部分内容：

（1）将模糊控制量经清晰化变换变成表示在论域范围的清晰量。（2）将表示在论域范围的清晰量经尺度变换变成实际的控制量。

1.5.模糊控制规则的生成方法通常有哪几种，且模糊控制规则的总结要注意哪些问题？

答：生成方法：1根据专家经验或过程控制知识生成控制规则2根据过程的模糊模型生成3根据学习算法获取控制规则

注意问题：1规则数量合理2规则要具有一致性3完备性要好

1.6.画出三层BP神经网络的基本结构图，并试写出各层之间的输入输出函数关系，并简述其主要思想？ 答：

各层之间输入输出函数关系： 第1层：输入层将输入引入网络

(1)(1)i1,2,...,nOutiInixi第二层（隐层）：

n(2)(1)(1)(2)(2)InjijOutij,Outj(Inj)i1

j1,2,...,l

第三层：(输出层):

l(3)(3)(2)(2)ykOutkInkjkOutjj1

k1,2,...,m

1.7.神经网络系统具有哪些基本特性，以及神经网络在控制系统中具有哪些作用？

答：神经网络的基本特性：1非线性映射逼近能力2自适应性和自组织性3并行处理性4分布存储和容错性5便于集成实现和计算模拟

在控制中的作用：1基于精确模型的各种控制结构中充当对象的模型2在反馈控制系统中充当控制器的作用3在传统控制系统中起优化计算作用4在与其他智能控制方法和优化算法相融合中，为其提供对象模型，优化参数，推理模型及故障诊断等

1.8.基于信息论的分级递阶智能控制系统主要构成有哪些，分别起什么作用？ 答：递阶智能控制系统是由三个基本控制级：组织级，协调级，执行级构成的 1组织级 组织级代表控制系统的主导思想，并由人工智能其控制作用。根据贮存在长期存储疾患单元内的本源数据集合，组织器能够组织绝对动作，一般人物和规则的序列

2协调级 协调级是组织级和执行级间的接口，承上启下，并由人工智能和运筹共同作用。协调级借助于产生一个适当的子任务序列来执行原指令，处理实时信息。它是由不同的协调器组成，每个协调器由计算机来实现。

3执行级 执行级是递阶智能控制的最底层，要求具有较高的精度但较低的智能；它按控制论进行控制，对相关过程执行适当的控制作用。1.9.简述专家系统与专家控制的区别。

答：与专家系统主要区别，专家控制系统在控制领域中特别强调实时性，专家控制系统在实时控制时必须：

（1）将操作人员从系统的环路中撤走

（2）建立自动的实时数据采集子系统，需将传感器的输出信息作预处理

（3）根据可利用的环境信息，综合适当的控制算法。被控对象的模型可以是预知的，也可以在线辨别。推理机制要求做到离线和在线推理，并具有递阶结构的推理过程

1.10.简述专家系统的基本构成。

答：专家系统由知识库，数据库，推理机，解释器及知识获取器5个部分组成

2、计算题：

2.1.已知三个模糊矩阵R、S和Q分别如下所示，0.60.40.70.20.70.30.60.50.20.8 R0.20.50.1，S0.80.60.5，Q0.40.80.41.00.90.30.41.00.20.90.70.10.90.3试求RS，RS，RSQ，以及RSQ。解：由题知

0.40.6因为

R0.80.50.10.70.30.9 0.6

所以

R0.40.70.3 RS0.80.60.90.10.70.90.20.40.3 S0.20.50.10.90.20.40.60.70.70.80.30.7 S0.20.40.5 0.80.60.5又

RS1.00.30.900.80.1

0.60.30.7 RS0.20.40.100.30.1.70.70.70.700.40.50.80.2

又Q0.60.20.60 Q=0.60.60.50.8因此

RS。.70.50.90.800.30.90.10.7.40.70.60.70 Q=0.40.20.40.2所以 RS。.30.20.30.10

2.2.设有论域XY12345，A是论域X上的模糊集，B是论域Y上的模糊

B[白]00.10.40.71，集，且A[黑]10.60.30.10，求“如果x黑则y白，否则C不很白”的模糊关系R。（其中：„很‟为强化语气算子2）】 解： C[110.400],00.30.8100.50.50.40.50.5TTR(AB)(AC)0.90.90.40.10.1.110.40010.40011.00.40.10.41.0，B，而输出模糊量为a1a2b1b2b32.3.已知输入模糊量分别为AC0.20.61.0，求模糊语句“若A且B，则C”所蕴含的关系R。c1c2c3解：解：由题意可得：若A且B，则C R=([1.0 0.4]T[0.1 0.4 1.0])T [0.2 0.6 1.0] 0.10.71.00.30.51.0 0.10.40.4T0.10.30.30.10.30.3 0.10.10.50.40.51.0

0.10.10.40.40.40.42.4.设有论域XY12345，X，Y上的模糊子集“大”、“小”、“较小”分别表示为：

[大]00.10.40.71 1234510.70.40.10[小]

1234510.60.40.20[较小]

12345设“若x小则y大”，当x较小时，试确定y的大小。

00000000解：由题R大小=0.40.40.400.70.70.401.00.70.40000 00

2.5.设有论域Ua1a2a3，Vb1b2b3，Wc1c2c3，已知：

A10.40.1a1a2a3 B0.80.50.2b1b2b3 C0.50.6c10.7c2c3 设“若A则B，否则C”，求输入为A*0.210.4a1a2a3时的输出D。解：令

CA[[10.50.40.60.10],.7],BA*[0[.08.20.05.100.2.4],].设“若A则B，否则C”的模糊关系为R，则：

T0.80.50.200008 R(ATB)(AC)0.40.40.20.50.60.60.510.10.10.0.50.60.70.5由模糊关系得：

080.50.2DA*R[0.20.10.4]0.50.60.[0.40.40.4] 6

0.50.60.7

2.6.求模糊集合

A0.5u0.610.70.3u

1u23u4u5的截集0.1,0.5,1。解： A0.1{u1u2u3u4u5} A0,5{u1u2u3u4} A1.0{u3}2.7.设有一模糊控制器的输出结果为模糊集合C，其隶属度为

C0.50.70.30.50.710.70.232234567 0.50.20.60.60.60.7试用重心法计算模糊判决的结果（四舍五入）。解：由题意,由重心法采样点作为基,有：

0.5*(3)0.7*(2)0.3*20.5*30.7*41*50.7*60.2*7U2.70.50.70.30.50.710.70.2*

3、设计题：

针对不同对象（如倒立摆、电机、机器人等）（每班各同学对象不得相同）详细设计相应的控制器。篇幅控制在2000字-3000字（不包括图表、公式等）。

自动化2111班设计模糊控制器，自动化2112班设计神经网络控制器。3.1 考核目的：

通过考核要求学生掌握模糊控制、神经网络控制的基本概念、基本原理和基本方法，并能够运用相应的智能控制方法，设计系统的控制器实现对系统的控制，初步具有运用智能控制相关方法分析解决实际问题的能力。3.2 考核时间：

课程结束后两周内上交电子版本和纸制打印文件，如果发现同学相互间重复率大于50%，则考核一律按不及格处理。3.3 排版要求：

1．文件名称：学号+姓名（各班长收齐并按学号排序）

2．二级标题：小四字体-黑体-居中-单倍行距-段前段后各0.5行 3．正文字体：小四

仿宋/Time New Roman 4．正文行间距：固定行距 18磅

其中：所有公式（使用公式编辑器编辑）、图、表均单倍行

距

第二篇：智能控制大作业统一封面

自动化学院

期末论文（大作业）

课 程 名 称：

作 业 名 称：

学 生 班 级：

学 生 学 号：

学 生 姓 名：

成 绩 评 定：

教 师 签 字：

第三篇：智能控制技术及其发展趋势（模版）

智能控制技术及其发展趋势

智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高 层控 制 是 对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支（如系统工程、系统学、运筹学、信息论）结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。

一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统。智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境。

智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。

1． 传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的,而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性,即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动,比如工业过程的病态结构问题、某些干扰的无法预测,致使无法建立其模型,这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决。

2． 传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便,希望制造出能接受印刷体、图形甚至手写体和口头命令等形式的信息输入装置,能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流,同时还要扩大输出装置的能力,能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息。另外,通常的自动装置不能接受、分析和感知各种看得见、听得着的形象、声音的组合以及外界其它的情况。为扩大信息通道,就必须给自动装置安上能够以机械方式模拟各种感觉的精确的送音器,即文字、声音、物体识别装置。可喜的是,近几年计算机及多媒体技术的迅速发展,为智能控制在这一方面的发展提供了物质上的准备,使智能控制变成了多方位“立体”的控制系统。

3． 传统的自动控制系统对控制任务的要求要么使输出量为定值(调节系统),要么使输出量跟随期望的运动轨迹(跟随系统),因此具有控制任务单一性的特点,而智能控制系统的控制任务可比较复杂,例如在智能机器人系统中,它要求系统对一个复杂的任务具有自动规划和决策的能力,有自动躲避障碍物运动到某一预期目标位置的能力等。对于这些具有复杂的任务要求的系统,采用智能控制的方式便可以满足。

4． 传统的控制理论对线性问题有较成熟的理论,而对高度非线性的控制对象虽然有一些非线性方法可以利用,但不尽人意。而智能控制为解决这类复杂的非线性问题找到了一个出路,成为解决这类问题行之有效的途径。工业过程智能控制系统除具有上述几个特点外,又有另外一些特点,如被控对象往往是动态的,而且控制系统在线运动,一般要求有较高的实时响应速度等,恰恰是这些特点又决定了它与其它智能控制系统如智能机器人系统、航空航天控制系统、交通运输控制系统等的区别,决定了它的控制方法以及形式的独特之处。

5． 与传统自动控制系统相比,智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力

6． 与传统自动控制系统相比,智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程,采用开闭环控制和定性及定量控制结合的多模态控制方式。

7． 与传统自动控制系统相比,智能控制系统具有变结构特点,能总体自寻优,具有自适应、自组织、自学习和自协调能力。

8． 与传统自动控制系统相比,智能控制系统有补偿及自修复能力和判断决策能力。

总之,智能控制系统通过智能机自动地完成其目标的控制过程,其智能机可以在熟悉或不熟悉的环境中自动地或人—机交互地完成拟人任务。

[编辑本段]智能控制的主要技术方法

智能控制是以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础,扩展了相关的理论和技术,其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论和自适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。

专家系统

专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述。用专家系统所构成的专家控制,无论是专家控制系统还是专家控制器,其相对工程费用较高,而且还涉及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题。尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用,但是专家控制的实际应用相对还是比较少。

模糊逻辑

模糊逻辑用模糊语言描述系统,既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型。模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。但在实际应用中模糊逻辑实现简单的应用控制比较容易。简单控制是指单输入单输出系统(SISO)或多输入单输出系统(MISO)的控制。因为随着输入输出变量的增加,模糊逻辑的推理将变得非常复杂。

遗传算法

遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具,具有并行计算、快速寻找全局最优解等特点,它可以和其他技术混合使用,用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。

神经网络

神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法。它能表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习等。这些特性是人们长期追求和期望的系统特性。它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力。神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对象的控制,但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控制。在模糊逻辑表示的SIMO 系统和MIMO 系统中,其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现。模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网络作为智能控制的主要技术已被广泛应用。两者既有相同性又有不同性。其相同性为：两者都可作为万能逼近器解决非线性问题,并且两者都可以应用到控制器设计中。不同的是：模糊逻辑可以利用语言信息描述系统,而神经网络则不行;模糊逻辑应用到控制器设计中,其参数定义有明确的物理意义,因而可提出有效的初始参数选择方法;神经网络的初始参数(如权值等)只能随机选择。但在学习方式下,神经网络经过各种训练,其参数设置可以达到满足控制所需的行为。模糊逻辑和神经网络都是模仿人类大脑的运行机制,可以认为神经网络技术模仿人类大脑的硬件,模糊逻辑技术模仿人类大脑的软件。根据模糊逻辑和神经网络的各自特点,所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术。模糊逻辑、神经网络和它们混合技术适用于各种学习方式 智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合,构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器是智能控制技术方法的一个主要特点。

第四篇：模式识别与智能控制总结专题

模式识别与智能系统是一个新兴的交叉学科，它源于自动控制与计算机科学，又和机电一体化、人工生命等学科密不可分，涉及计算机技术、控制与决策、电子信息、机电一体化、生物信息等众多研究领域。

本学科培养德智体全面发展，在模式识别与智能系统领域具有坚实的理论基础、系统的专业知识和熟练的实践技能，了解模式识别与智能系统学科发展的前沿和动态，能够适应我国经济、科技、教育发展的需要，面向二十一世纪的科学研究、工程技术和高等教育的高层次人才。具备模式识别、图像处理、人工智能、智能控制以及智能信息系统等方面的独立从事科研和科技开发工作的能力，注重理论联系实际，具有较强的创新意识和良好开拓能力，能够分析和解决经济建设和交叉学科中涌现出的新课题。熟练掌握一门外语，具有健康的身体。

二、研究方向

1．先进机器人技术

机器人是模拟人某种功能的自动化的机械电子装置。侧重于机器人控制系统、决策规划系统、结构可视化设计等方面的研究与开发，以各种工业机器人、足球机器人、自主机器人为主要研究内容。

2．计算机视觉与模式识别

研究计算机视觉的理论与方法。应用图像工程的有关原理与技术，研究图像获取、处理、分析、理解与辨识功能的实现，并应用于实际工程问题。

3．智能控制与调度

对模糊集理论、模糊控制及决策、神经网络、专家系统、遗传算法等智能控制理论和方法的研究，着重研究上述方法的综合及其在工业控制中的实际应用，提高控制的效果和系统性能。

4．智能信息系统

将控制、优化、决策与调度结合起来，实现生产过程的综合自动化，以及建立面向应用的管理与决策支持系统。着重研究各类复杂信息系统的优化、控制决策与调度。

5．计算机控制技术及应用

研究在低成本的概念下，使用先进的控制方法、计算机控制技术和网络技术，设计计算机控制系统。着重开展对工业控制网络、现场总线和分布式计算机控制系统的研究。

6.模式识别与信息处理自动化

研究模式识别与信息处理的理论与方法。重点研究文字识别、语音、图象识别的方法、关键技术及其实际应用。

7.系统仿真与虚拟现实

系统仿真是应用系统建模与科学的计算方法，模拟并分析客观事物运行规律。虚拟现实则又加以先进的图像图形处理技术，丰富参与者的沉浸感与想象力。

8.现代传感器技术与智能仪表

各种新型传感器的设计和应用。以超声、微波、激光等现代检测技术为手段，以计算机为工具的各种智能仪表的设计和使用，现代检测技术与智能仪表在工程领域的应用。

模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。

模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。

智能系统研究的对象具有以下特点：

1.不确定性的模型

2.高度的非线性

3.复杂的任务要求

数学系的在这个专业很吃香，导师也很欢迎，这个专业与数学的联系非常紧密，这么说吧，假设你要上数学系研究生的话如果导师不是老学究天天拿张纸拿支笔证明定理的话肯定会和这个领域有点关系的。

主要研究方向很广，智能领域在现在发展也很迅速。主要的研究可以是机器人智能、各种生物信息识别（包括指纹、人脸、虹膜等等）、视频跟踪、自主导航、各类图像处理（遥感图像、医学图像等）、地理信息系统、三维仿真、数据挖掘等等。

第五篇：内部控制作业

案例理解与问题讨论

问题讨论：

1、在梁冰娴的第一次作案中，公司为什么要采取宽容政策？

2、近年来为构建良好的内部控制，金融机构采取了哪些措施？

1、答：梁冰娴成绩优异属于属于证券营业所的骨干，第一次作案中，处于特殊情境之中的人员，为了取悦他人，为情所困，在情感的作用下，可能丧失理智或者无法控制自己，从而导致了这次作案的动机。事发后被领导发现，也坦白了一切，说明了情况，积极凑钱还款。

2、答：银行机构内部组织结构的控制、授权授信的控制、信贷资金风险的控制、会计系统的控制、计算机业务系统的控制

第二次作业：

1、如何理解内部控制的353？

答:

三道防线：

第一道防线是职能管理，由业务经营机构和业务职能管理部门组成，主要履行对各项业务操作流程实时和及时额合规监督及自我评价职责，具体有涉及业务经营、操作、管理、保障等业务运营层面的、包括机构操作风险主管责任人及按相关制度设立的事中复核、事后监督、授权、审批等部门和人员负责，形成从总行到基层网点、条线和机制结合的保证体系。

第二道防线是合规控制，由各级机构的的法律与合规部门牵头负责，由业务部门的合规团队或职位组成，主要履行累不控制的建立、管理和对第一道防线的指导、检查、监督和评估的责任，具体包括规章制度建设、操作风险建设、案件防范、业务检查、问题整改、离任审计等职能；根据风险管理的有关制度，建立和完善本部门的操作风险管理制度，运用有关的方法、工具和标准实施操作风险的管理和监控。

第三道防线由稽核部门负责，内部审计职责有“监督与评价活动”转变为“确认与咨询活动”。稽核部门通过系统化和规范化的方式，审查评价经营活动、风险管理、内部控制和公司治理的适当性和有效性，目标是协助董事会和管理层履行职责，保证法律法规、方针政策的贯彻执行，改善组织运营，有效控制风险，增加银行价值。稽核部门履行稽核确认，、内部控制评价、咨询、反舞弊等职责。

五大要素：

控制环境

控制环境是所有其他组成要素的基础，包括了以下要素： 1)诚信和道德价值观；

2)致力于提高员工工作能力及促进员工职业发展的承诺；

3)董事会和审计委员会。包括的因素有董事会与审计委员会与管理者之间的独立性，成员的经验和身份，参与和监督活动的程度，行为的适当性；

4)管理层的理念和经营风格；

5)组织结构。包括了定义授权和责任的关键领域以及建立适当的报告流程； 6)权限及职责分配。经营活动的权限和权责分配以及建立报告关系和授权协议。它包括了以下几点：

a)被激励主动发现问题并解决问题以及被授予权限的程度；

b)也描述适当的经营实践，关键人员的知识和经验，提供给执行责任的资源政策； c)确保所有人理解公司目标。每个人知道他的行为与目标实现的关联和贡献的重要程度。

7)人力资源政策及程序。

风险评估

首先，风险评估的前提条件是设立目标。只有先确立了目标，管理层才能针对目标确定风险并采取必要的行动来管理风险。设立目标是管理过程重要的一部分。尽管其并非内部控制要素，但它是内部控制得以实施的先决条件。其次，识别与上述目标相关的风险。

再次，评估上述被识别风险的后果和可能性。一旦确定了主要的风险因素，管理层就可以考虑它们的重要程度，并尽可能将这些风险因素与业务活动联系起来。

最后，针对风险的结果，考虑适当的控制活动。

控制活动

控制活动指为确保管理层指示得以执行，削弱风险的政策（做什么）和程序（如何做）。它们有助于保证采取必要措施来管理风险以实现企业目标。控制活动贯穿于企业的所有层次和部门。它们包括一系列不同的活动，如批准、授权、查证、核对、复核经营业绩、资产保护以及职责分工等。

信息与沟通

相关的信息必须以一种能使人们行使各自职能的形式和时限被识别、掌握和沟通。信息系统不仅处理内部资料，而且还处理形成企业决策和外部报告所必须的外部事件、行为和条件的信息。有效的交流还必须广泛的进行，涉及机构的各个方面。所有人员都要从高级管理层获得清楚的信息，他们必须明白各自在内部控制制度中的作用，明白个人的行为如何与他人的工作相联系。他们必须有自下而上传递重要信息的方法。顾客、供应商、监管者和股东这样的外界之间也必须有有效的沟通。

监督

一个评估系统在一定时期运行质量的过程。这一过程通过持续的监控行为、独立的评估或两者的结合来实现。持续的监控行为发生在经营的过程中。它包括日常管理和监管行为。独立评估的范围和频率主要依赖于风险评估和持续监控程序的有效性。内部控制的缺陷应自下而上进行报告，重要事项应报知高层管理人员和董事会。

三个层次：

流程控制和任务控制：在流程控制和任务控制中，流程控制是对业务流程进行的控制，如供应链过程控制；任务控制包括审核、定期盘点与对账、账实核对等具体任务的的控制。管理控制：是指企业管理者实施战略，协调企业内部各类业务、各个业务流程，进行预算、考核绩效，促使这些相关部门和人员统一行动，共同追求企业管理目标的过程。

公司治理层面内部控制：也是居于内部控制的最高层次，主要是所有者通过制定效绩目标，对经营者进行激励、监督。

2.构建良好的内部控制，金融机构应采取哪些措施？

第一，健全组织结构，实行稳健经营。健全的组织结构应包括董事会、监事会、各类专门委员会及经营管理机构。同时，这些组织机构还要制定有效的议事规则，提高其议事的科学性和权威性。组织管理者应对面临的市场情况有深刻的了解，并制定和组织实施相应的业务发展战略，牢固树立自主经营、自担风险、自负盈亏、自我约束的经营方针，坚持安全性、流动性、效益性相统一的经营原则，通过机构的各个组成部分加以贯彻实施。同时通过内部控制制度的贯彻来督促经营方针的贯彻执行。

第二，严格分工，明确权益。要明确各部门之间、人员之间的分工，明确划分各部门的职责和权限，建立对业务经营活动进行计划、执行和控制的适当机构。在管理人员和操作人员之间要设定明确的辖属和报告关系，保证各项业务指令能够准确传达并得到及时报告。对现金、有价证券的保管与账务处理，重要空白凭证的保管与使用，印鉴的保管与使用，贷款的审查与发放，业务活动的授权与经办，业务主管与会计主管，业务、会计主管与审计主管，交易业务的前台交易与后台结算，损失的确认与核销等重要职责和岗位实行严格分离。要制定出各种业务操作手册、行为规则和纪律守则。这些手册、规则对各机构和人员履行职责起着监督和保证作用。

第三，实行严格的授权与审批制度。对任何金融业务活动都必须经过严格的授权程序，重要的金融业务活动必须两人以上审批签署方可生效，行使审批权力必须承担相应责任。要严格按照一定的渠道和程序报告各项业务活动的发生、进展和变化情况。对任何越权行为必须予以严厉处罚，并根据被授权人的实际区别授权或及时调整授权。第四，健全独立的会计及核算制度。金融机构的会计人员必须根据法定或公认的会计准则制定具体的会计制度，对所有的业务活动进行及时、准确、完整的记录。会计人员进行账务记录的唯一依据只能是经严格识别的有效会计凭证，会计报表应当由会计人员独立编制，一旦形成，不得接受任何指令对报表数据进行修改。尤其是会计主管，只能在行政方面对会计人员实施领导，而不能在业务上进行干预。会计人员严格按规定的会计制度反映各项业务活动，建立独立、完善的对账制度。同时必须妥善保管各种会计账簿、凭证及合同、契约等资料。第五，健全内部稽核制度。要设立专门的内部稽核部门。内部稽核部门应直接向董事会或法人代表负责，分支机构的内部稽核部门在业务上由总行或总公司内部稽核部门统一垂直领导，从组织上保证内部稽核的独立性和超脱地位。同时要配备与自身业务经营规模相适应的内部稽核人员。这些人员要政治素质高，且业务精通。内部稽核部门要对各业务部门、营业机构和分支机构执行国家金融法律法规、方针政策、金融监管当局颁布的规章制度、本单位各项内部管理情况以及资产质量和经营效益状况等方面进行经常性的检查评价，并将检查情况直接向董事会或法人代表报告。

第六，建立科学高效的管理信息系统。金融机构作为现代经济核心的一部分，应利用现代信息处理和通讯技术，建立科学高效的管理信息系统。这将有利于决策管理层及时了解、掌握国家有关方针政策和管理规章、行业发展现状和趋势以及本单位的各种会计、统计数据和其他经营管理信息，从而有利于增强金融机构的各项决策和业务经营活动的科学性，也有利于金融机构利用管理信息系统的信息来源广泛、处理迅速、传递快捷、反馈及时的优点，提高对金融市场等的预测能力，及时对一些不合适的重要决策和业务经营思路进行调整。