江西理工大学研究生考试试卷神经网络与模糊控制.doc

江西理工大学研究生考试试卷20_20_ 学年第_学期课程名称：_考试时间:_ 年_月_日考试性质（正考、补考或其它）： 考试方式(开卷、闭卷)： 试卷类别(A、B): 共 大题温 馨 提 示请考生自觉遵守考试纪律，争做文明诚信的大学生。如有违犯考试纪律，将严格按照江西理工大学学生违纪处分规定（试行）处理。专业 学号 姓名 题号一二三四五六七八九十十一十二总 分得分一、填空题（每空 1 分，共 20分）1、神经网络的学习算法分为有 有导师学习 、 无导师学习 和 再励学习 2、神经网络控制器可分为两类： 神经控制 和 神经网络的控制 3、确定隶属函数的方法大致有 模糊统计法 、 主观经验法 和 神经网络法 4、反模糊化的方法有三种： 最大隶属度法 、 中心法 和 加权平均法 5、神经网络控制器按照结构分类有 监督控制 、直接逆控制 、模型参考控制 、 内膜控制 、 自适应线性控制 和 最优决策控制 6、神经元由 树突 、 轴突 和 细胞体 三部分构成。二、简答题：（每题 5 分，共 30 分）1 有哪些比较有名和重要的人工神经网络及其算法？自适应线性神经网络1962年由美国斯坦福大学教授Berhard Widrow 提出的自适应线性元件网络，它是一个由输入层和输出层构成的单层前馈型网络。它采用LMS算法来调整网络的权值和阈值。BP神经网络1986年D.E.Rumelhart和J.L.MClelland提出了一种利用误差反向传播训练算法的神经网络，是一种有隐含层的多层前馈网络。BP学习算法的基本原理是梯度最速下降法，它的中心思想是调整权值使网络总误差最小。径向基神经网络1985年Powell提出了多变量插值的径向基函数方法。1988年，Broomhead和Lowe首先将RBF应用于神经网络设计，从而构成了RBF神经网络。RBF算法的基本原理是一种局部逼近的神经网络。2、画出模糊控制原理框图。给定值+A/DD/A非模糊化处理模糊决策模糊控制规则模糊量化处理计算控制变量-传感器被控对象执行机构3 BP算法的优缺点 BP算法的优点：1.只要有足够多的隐含层和隐节点，BP网络可以逼近任意的非线性映射关系。2.BP网络的学习算法属于全局逼近的方法，因而它具有较好的泛化能力。BP算法的缺点：1.收敛速度慢。2.局部极值。3.难以确定隐含层和隐节点的个数。从原理上，只要有足够多的隐含层和隐节点，即可实现复杂的映射关系，但是如何根据特定的问题来具体确定结构尚无很好的方法，人需要凭借经验和试凑。BP网络能够实现输入输出的非线性映射关系，但它并不依赖于模型。其输入与输出之间的关联信息分布地储存于连接权中。由于连接权的个数很多，个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响，因此BP网络显示了较好的容错性。4考虑论域U=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10和模糊集F：“远大于1的整数”。用模糊集合的三种形式表示F。Zadeh表示法。用论域中的元素xi与其隶属度A（xi）按下式表示F，则（假设认为5及以上）F=A（x1）/1+A（x2）/2+A（x10）/10=A（x5）/5+A（x6）/6+A（x7）/7+A（x8）/8+A（x9）/9+A（x10）/10序偶表示法。用论域中的元素xi与其隶属度A（xi）按下式表示F，则F=（1，A（x1），（2，A（x2），（10，A（x10）=（5，A（x5），（6，A（x6），（7，A（x7），（8，A（x8），（9，A（x9），（10，A（x10）向量表示法。用论域中的元素xi与其隶属度A（xi）按下式表示F，则F=A（x1）A（x2） A（x10）= A（x5）A（x6）A（x7）A（x8）A（x9）A（x10）5神经网络用于控制的优越性主要表现在哪些方面？ （1）神经网络可是处理那些难以用模型或规则描述的对象；（2）神经网络采用并行分布式信息处理方式，具有很强的容错性；（3）神经网络在本质上是非线性系统，可以实现任意非线性映射。神经网络在非线性控制系统中具有很大的发展前途；（4）神经网络具有很强的信息综合能力，它能够同时处理大量不同类型的输入，能够很好地解决输入信息之间的互补性和冗余性问题；（5）神经网络的硬件实现愈趋方便。大规模集成电路技术的发展为神经网络的硬件实现提供了技术手段，为神经网络在控制中的应用开辟了广阔的前景。6模糊控制的发展方向是什么？(1)复合模糊控制器。继续研究模糊控制和PID控制器、变节构控制器、模糊H控制器等的组合研究,设计出满足各种不同指标要求的控制器。(2)各种智能优化算法相结合的模糊控制。各种智能优化算法(如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等)能够对模糊控制规则进行动态寻优,故能在线修改模糊控制规则,改善系统的控制品质。(3)专家模糊控制。专家模糊是将专家系统技术与模糊控制相结合的产物。引入专家系统,可进一步提高模糊控制的智能水平,专家模糊控制保持了基于规则的方法和模糊集处理带来的灵活性,同时又把专家系统技术的知识表达方法结合起来,能处理更广泛的控制问题。(4)多变量模糊控制。研究多变量模糊控制中存在着的多变量耦合等问题。(5)很多公开发表的文献对所设计模糊控制器的稳定性及鲁棒性分析采用仿真实验的方法,而采用理论分析的较少。而究竟采用模糊模型还是确定性模型则需要根据所设计系统的具体情况进行分析,因此选择合适的理论方法对所设计和模糊控制器进行稳定性及鲁棒性分析也是模糊控制理论发展的方向之一。三、计算题：（每题 10 分，共 20 分）1. 设论域，且试求（补集），（补集）AB=0.5/U1+0.3/U2+0.4/U3+0.6/U4+1/U5AB=0.2/U1+0.2/U4AC=0.5/U1+0.7/U2+0.6/U3+0.8/U4+1/U5BC=0.8/U1+1/U2+1/U3+0.4/U42、已知子女与父母的相似关系模糊矩阵为，父母与祖父母的相似关系模糊矩阵为：，求：子女与祖父祖母的相似关系模糊矩阵T书171T=RS=四、作图题：（每题 5 分，共10分）画出以下两种情况的隶属函数