神经网络与模糊控制考试题及答案

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时间:2017-11-21

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1、历年题库一、填空题1、模糊控制器由模糊化接口、解模糊接口、知识库和模糊推理机组成2、一个单神经元的输入是1.0,其权值是1.5,阀值是-2,则其激活函数的净输入是-0.5,当激活函数是阶跃函数,则神经元的输出是13、神经网络的学习方式有导师监督学习、无导师监督学习和灌输式学习4、清晰化化的方法有三种:平均最大隶属度法、最大隶属度取最小/最大值法和中位数法,加权平均法5、模糊控制规则的建立有多种方法,是:基于专家经验和控制知识、基于操作人员的实际控制过程和基于过程的模糊模型,基于学习6、神经网络控制的结构归结为神

2、经网络监督控制、神经网络直接逆动态控制、神网自适应控制、神网自适应评判控制、神网内模控制、神网预测控制六类7.傅京逊首次提出智能控制的概念,并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控制系统8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题,其研究的对象具备的3个特点为、和。8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求9.智能控制系统的主要类型有、、、、和。9、分级递阶控制系统,专家控制系统,神经控制系统,模糊控制系统,学习控制系统,集成或

3、者(复合)混合控制系统10.智能控制的不确定性的模型包括两类:(1);(2)。10、(1)模型未知或知之甚少;(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。11.控制论的三要素是:信息、反馈和控制。12.建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计,它们分别是         、       和        。知识库的设计推理机的设计人机接口的设计13.专家系统的核心组成部分为和。知识库、推理机14.专家系统中的知识库包括了3类知识,它们分别为、、和。判断性规则 控制性规则 数据历年题库15.专家系统的推理机

4、可采用的3种推理方式为推理、和推理。15、正向推理、反向推理和双向推理16.根据专家控制器在控制系统中的功能,其可分为和。16、直接型专家控制器、间接型专家控制器17.普通集合可用函数表示,模糊集合可用函数表示。特征、隶属18.某省两所重点中学在(x1~x5)五年高考中,考生“正常发挥”的隶属函数分别为0.85、0.93、0.89、0.91、0.96和0.92、0.96、0.87、0.93、0.94。则在研究该省重点中学高考考生水平发挥的状况时,论域应为,若分别用、表示两个学校考试“正常发挥”的状况,则用序偶表

5、示法分别表示为,;“未正常发挥”模糊子集(用行向量表示)分别为和;而该省两所重点中学每年高考考生“正常发挥”的模糊子集应该是(用Zadeh法表示)。,,19.确定隶属函数的方法大致有、和。19、模糊统计法主观经验法神经网络法20.在模糊控制中应用较多的隶属函数有6种,它们分别为高斯型隶属函数、、、、和。20、广义钟形隶属函数 S形隶属函数 梯形隶属函数 三角形隶属函数 Z形隶属函数21.在天气、学问、晴朗、表演和渊博中可作为语言变量值的有和。21、晴朗、渊博23.模糊控制是以          、       

6、   、和        为基础的一种智能控制方法。模糊集理论,模糊语言变量,模糊逻辑推理24.模糊控制的数学基础为。24、模糊集合25.模糊控制中,常用的语言变量值用,,,等表示,其中代表,代表。25、正中、负零26.在模糊控制中,模糊推理的结果是量。26、模糊27.在模糊控制中,解模糊的结果是量。确定量28.基本模糊控制器的组成包括知识库以及、   和     。模糊化接口、推理机、解模糊接口29.在模糊控制中,实时信号需要才能作为模糊规则的输入,从而完成模糊推理。历年题库29、模糊化30.模糊控制是建立在

7、基础之上的,它的发展可分为三个阶段,分别为、、和。30、人工经验模糊数学发展和形成阶段产生了简单的模糊控制器高性能模糊控制阶段31.模糊集合逻辑运算的模糊算子为、和。31、交运算算子并运算算子平衡算子32.在温度、成绩、暖和、口才和很好中可作为语言变量值的有和32.暖和、很好33.在水位、压力、暖和、表演、中年人和比较好中可作为语言变量值的有、和。33、暖和、中年人和比较好34.在水位、寒冷、温度、表演和偏高中可作为语言变量值的有和。34.寒冷、偏高35.模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的总

8、结成一系列以“”形式表示的控制规则。35、控制策略“IF条件THEN作用”36.神经网络的发展历程经历了4个阶段,分别为、、和。36、启蒙期、低潮期、复兴期、新连接机制期37.神经元由4部分构成,它们分别为、、和突触。37、细胞体、树突、轴突38.根据神经网络的连接方式,神经网络的3种形式为:、和。38、前向网络反馈网络自组织网络39.神经网络的3个要素为:、和。39、神经元的特性拓扑

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