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1、智能控制基础期末复习思考题一重要概念解释I智能控制3模糊集合与模糊关系，模糊推理、模糊控制•1）模糊集合：给定论域U上的一个模糊集A是指：对任何元素uwU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对集合人的隶属度，这个集合称为模糊集合。•模糊关系:二元模糊关系：设A、B是两个非空集合，则直积=处型中的—个模糊集合称为从A到B的一个模糊关系。模糊关系尺可由其隶属度卩2小）完全描述，隶属度从（吶表明了元索a与元索b具有关系尺的程度。•模糊推理：知道了语言控制规则中蕴含的模糊关系后，就可以根据模糊关系和
2、输入情况，来确定输岀的情况，这就叫“模糊推理”。•模糊控制4神经网络？答：人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的慕础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为，它从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。5神经网络控制6遗传算法一绪论部分1.智能控制与传统控制相比，有哪些主要的特点？二.模糊控制部分1、简述模糊集合的基本定义以及与隶属函数之间的相互
3、关系。定义:论域U中的模糊集合A,是以隶属函数心为表征的集合Ao心称为模糊集合A的隶属函数，“人（况）称为u对A的隶属度，它表示论域U中的元索u属于模糊集合A的程度，它在［0,I］闭区间内可连续取值。关系：模糊集合是以隶属函数来描述的，隶属度的概念是模糊集合理论的基石。2、常用隶属函数的种类及其表达式，及其图形表示。3、给定变量论域，请在其上设计几个模糊子集，并用隶属函数予以描述，并绘图表示。（比如年龄（0-100岁）中的年幼，年轻，中年，老年如何进行表示？（参考教材p.23）4、常用的模糊并和模糊交算子是怎样进行运算的
4、？有什么特点？一般地：AJB==max(/zA(w)，x/5(w))=//A(w)v^B(u),取大原则AnB=jUAr]B(u)=min(jUA(u),juB(w))=juA(u)ajub(w),取小原则采用隶属函数的取大(MAX)和取小(MIN)进行模糊集合的并、交逻辑运算是FI前最常用的方法。5、如何用直积运算来表示两个论域之间的模糊关系？答：设论域A={al,a2,...,an},论域B={bl,b2,...,bn)o将论域A的所有元素写成为一向量A=[al,a2,...,an],til将论域B的所有元索也写成
5、为一向量B二[bl,b2,...,bn]。那么从论域A到论域B的模糊关系可以表示为：斤2叮D_r2r22r2nK—其中，Fjj=u(5bj),ua，bj表示具有某种关系(属于某个模糊子集)的隶属度。6.着重了解并掌握如下两种反模糊化方法°(1)重心法；(2)最大隶属度平均法；7模糊推理的五种主要形式(有计算題，看PPT)：1)如果x是A,则y是B,现假如x是A则y??2)如果x是A,则y是B,否则是C,现x是A求y??3)如果x是A且y是B,则z为C,现x是A，且y是B：求z，?4)规则1：如果x是A1且y是B1,
6、则z为C1;规则2：如果x是A2且y是B2,则z为C2;•••现x是A沮y是叭求/?5)强度转移推理，教材4.4洗衣机模糊控制(有两种解模糊方法)8模糊推理程序，模糊控制MATLAB程序，耍能读懂，考试有程序题。9模糊自适应整定PID控制的原理是什么？9模糊控制的特点或优点是什么？三.神经网络部分1.解释什么叫做神经网络？2.BF网络的结构是怎样的？具有什么主要特点？BP网络结构：含一个隐含层的BP网络结构如下图所示，图小i为输入层神经元，j为隐层神经元，R为输1.写出单一神经元从输入到输出的表达式。P124乞为输入信号
7、,Wjj为表示从单元uj到单元的连接权系数，片为外部输入信号。上图的模型可描述为：N%=工耳宀+Sj—di,u.t=f（Netf）,y=g（wz）j通常情况下，取g（均）=吆,即y.=/（Net,）o4、神经网络控制的优点是什么？5、试简述BP网络和径向基函数网络各自的特点。6、BP网络前向传播和误差反向传播的计算（计算题）。误差反向传播至少要求掌握输岀层与隐层之间连接权值增量计算。7、神经网络监督控制以及基于RBF神经网络监督控制的基本原理。8、复习PID控制原理，能够画出结构原理框图，并理解模糊PID以及BP网络参
8、数整定PID的原理。9、神经网络控制的特点和优点是什么？三.遗传算法1.简述遗传算法是如何实现优化的？答：遗传算法将“优胜劣汰，适者生存''的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适应度函数并通过遗传屮的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使适应度高的个体被保留下来，组成新的群体,新的群体既继承了上一代
