昆工智能控制题库
~~~~~~?[A?B]?[A?E] （1分） RA?B~~~（2）设A、B和C分别是论域Ｘ、Ｙ和Ｚ上的模糊集合， 则模糊条件语句
~~~“if A then B else C” 所决定的二元模糊关系为：
~~?[A?B]?[A?C] （2分） RA?B~~~~~~~~（3） 设A、B和C分别是论域Ｘ、Ｙ和Ｚ上的模糊集合， 则模糊条件语
~~~句“if A and B then C”所决定的二元模糊关系为：
~~~ R?A?B??T1~?C
18．人工神经网络有哪些主要的结构特征？
（1）并行处理；（2分）（2）信息分布式存储；（2分）容错性。（1分）
20、神经网络应具备的四个基本属性是什么？
1）并行分布式处理2）非线性处理 3）自学习功能 4）可通过硬件实现并行处理 21．简述误差反向传播学习算法的主要思想
误差反传算法的主要思想是把学习过程分为两个阶段（1分）：第一阶段（正向传播过程）给出输入信息通过输入层经隐含层逐层处理并计算每个单元的实际输出值（2分）；第二阶段（反向过程），若在输出层未能得到期望输出值，则逐层递归的计算实际输出与期望输出之差值（误差）以便根据此差值调节权值。 22．简述前向(多层)神经网络的结构并画出结构图。
前向(多层)神经网络具有递阶分层结构,由一些同层神经元间不存在互连的层组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通；神经元从一层连接至下一层,不存在同层神经元间的连接,如图所示。前向(多层)神经网络具有形式，如：多层感知器、BP网络、RBF网络
等。
前向(多层)神经网络
24．试比较特征函数和隶属函数。
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特征函数用来表示某个元素是否属于普通集合，而隶属函数则用来表示某个元素属于模糊集合的程度，特征函数的取值{0，1}，而隶属函数的取值[0，1]，特征函数可以看作特殊的隶属函数
28.简述直接型专家控制器的主要设计内容。
直接型专家控制器的主要设计内容：① 建立知识库；② 控制知识的获取；③ 选择合适的推理方法。
30. 试述何为有导师学习？何为为无导师学习？
有导师学习也称为有监督学习，这种学习模式采用的是纠错规则。在学习训练过程中需要不断给网络成对提供一个输入模式和一个期望网络正确输出的模式，称为“教师信号”。将神经网络的实际输出同期望输出进行比较，当网络的输出与期望输出不符时，根据差错的方向和大小按一定的规则调整权值，以使下一步网络的输出更接近期望结果。
无导师学习也称为无监督学习，学习过程中，需要不断给网络提供动态输入信息，网络能根据特有的内部结构和学习规则，在输入信息流中发现任何可能存在的模式和规律，同时能根据网络的功能和输入信息调整权值，这个过程称为网络的自组织，其结果是使网络能对属于同一类的模式进行自动分类。
40．简述BP神经网络中，BP算法的基本思想。
误差反向传播的学习算法简称BP算法，其基本思想是按梯度下降法进行学习。 它采用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望的输出值的误差均方值为最小。
41、模糊控制与传统控制的不同之处：
传统控制方法均是建立在被控对象精确数学模型基础上的，然而，随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精确数学模型；模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础，从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。该控制方法适应对象的复杂性和不确定性，不需要依赖对象的精确数学模型可实现复杂系统的控制。 42、模糊控制器设计包括几项内容？
1．（本题5分）模糊控制器设计包括几项内容？
1）确定模糊控制器的输入变量和输出变量(即控制量) 2）设计模糊控制器的控制规则
3）确立模糊化和非模糊化（又称清晰化）的方法
4）选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论域并确定模糊控制器的参数（如量化因子、比例
因子）
5）编制模糊控制算法的应用程序 6）合理选择模糊控制算法的采样时间
三、作图题
1. 分别画出以下应用场合下适当的隶属函数： （a）我们绝对相信
??附近的e(t)是“正小”，只有当e(t)足够远离时，我们才失去e(t)是44昆工智能控制题库
“正小”的信心；（4分） （b）我们相信
??附近的e(t)是“正大”，而对于远离的e(t)我们很快失去e(t)是“正大”22的信心；（4分） （c）随着e(t)从
??向左移动，我们很快失去e(t)是“正小”的信心，而随着e(t)从向右移44动，我们较慢失去e(t)是“正小”的信心。（4分）
1．
(a) (b) (c) 2. 分别画出以下应用场合下适当的隶属函数： （a）我们绝对相信
??附近的e(t)是“正小”，只有当e(t)足够远离时，我们才失去e(t)是22“正小”的信心；（4分） （b）我们相信
??附近的e(t)是“正大”，而对于远离的e(t)我们很快失去e(t)是“正大”33的信心；（4分） （c）随着e(t)从
??向左移动，我们很快失去e(t)是“正小”的信心，而随着e(t)从向右移66动，我们较慢失去e(t)是“正小”的信心。（4分）
??1.0正小1.00.5正大0.5??e?t?,?rad.?3e?t?,?rad.?
2
(a) (b)
3.论域X=[0，100]上的模糊集合A代表“偏大”，在[0，80]区间上A(x)?0.0125x，在（80，100]区间上A(x)?1。
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（1）写出A的隶属度函数的解析表达式 （2）画出A的隶属度函数曲线 答 A(x)?0.0125x 0?x?80
1 80?x?100 （2分） 图略（2分）
5.设实数论域X上的模糊集A “大约是6”采用三角形隶属函数表示，其中参数a=3; b=6; C=8
（1）写出A的隶属度函数的解析表达式 （2）画出A的隶属度函数曲线
x?3?0?x?3?3?x?6?3答 A(x)?? （2分） 图略（2分）
8?x?6?x?8?2?0x?8?6. 画出以下两种情况的隶属函数图：
（a）画出精确集合 A?{x?4?x??2}的隶属函数图；（4分）
（b）写出单点模糊（singleton fuzzification）隶属函数的数学表达形式，并画出隶属函数图。（4分）
（c）画出精确集合 A?{x?8?x??2}的隶属函数图；（4分）
?1.00.5?4?2x
(a)
?
uiu
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?1 x?ui??
??fuz?x???A?i??0 otherwise(b)
?1.00.5?8?2x
(c)
7. 某模糊控制系统的输入语言变量E和输出语言变量U的语言值均为：NB、NS、O、PS、PB，E的论域为X＝{－3，－2，－1，0，1，2，3}，U的论域为Y＝{－3，－2，－1，0，1，2，3}。设语言变量E和U的赋值表为： 量化等级 －3 －2 －1 0 1 2 3 语言变量值 PB PS O NS NB 0 0 O 0 1 0 0 O 0．5 0．5 0 0 0．5 1 0 O 1 1 l 0 0 1 0．5 0 0 0．5 0．5 0 0 0 1 0 0 0 0 试给出以上论域中各元素对各语言变量值所确定的模糊子集的隶属函数曲线。
8. 一个模糊系统的输入和输出的隶属函数如图1所示。试计算以下条件和规则的隶属函数： （a）规则1：If error is zero and chang-in-error is zero Then force is zero。 均使用最小化操作表示蕴含(using minimum opertor)；（5分）
（b）规则2：If error is zero and chang-in-error is possmall Then force is negsmall。 均使用乘积操作表示蕴含(using product opertor)；（5分）
假定当前的输入条件为：error= 0 , chang-in-error=?/9