智能控制复习的题目

智能控制复习

第一章选择题

1.智能控制的概念首次由著名学者（D）提出

A蔡自兴BJ.S.AlbusCJ.M.MendelD傅京孙

2.经常作为智能控制典型研究对象的是（D）

A智能决策系统B智能故障诊断系统

C智能制造系统D智能机器人

3.解决自动控制面临问题的一条有效途径就是，把人工智能等技术用入自动控

制系统中，其核心是（B）

A控制算法B控制器智能化

C控制结构D控制系统仿真

4.智能自动化开发与应用应当面向（C)

A生产系统B管理系统

C复杂系统D线性系统

5.不•属•于•智能控制是(D)

A神经网络控制B专家控制

C模糊控制D确定性反馈控制

6.以下不属于智能控制主要特点的是(D)

A具有自适应能刀B具有自组织能力

C具有分层递阶纽织结构D具有反馈结构

7.以下不属于智能控制的是（D)

A神经网络控制B专家控制

C模糊控制D自校正调节器

第二章选择题

1.地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为（D)

A语义网络B框架表示

C剧本表示D产生式规则

2.自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为(B)

A框架表示B语义网络

C剧本表示D产生式规则

3.专家系统中的自动推理是基于（C）的推理。

A直觉B逻辑

C知识D预测

4.适合专家控制系统的是（D）

A雷达故障诊断系统B军事冲突预测系统

C聋哑人语言训练系统D机车低恒速运行系统

5.直接式专家控制通常由（B）组成

A控制规则集、知识库、推理机和传感器

B信息获取与处理、知识库、控制规则集和推理机

C信息获取与处理、知识库、推理机和传感器

D信息获取与处理、控制规则集、推理机和传感器

6.专家控制可以称作基于（D）的控制。

A直觉B逻辑

C预测D知识

7.直接式专家控制通常由（C）组成

A信息获取与处理、知识库、推理机构和传感器

B信息获取与处理、知识库、控制规则集和传感器

C信息获取与处理、知识库、推理机构和控制规则集

D信息获取与处理、控制规则集、推理机构和传感器

8.专家系统的核心部分是(B)

A人机接口、过程接口、推理机构B知识库、数据库、推理机构

C人机接口、知识获取结构、推理机构D知识库、数据库、人机接口

9.以下不属于专家系统知识表示法的是(C)

A彩色Petri网络B语义知识表示

C样本分类D产生式规则

10.产生式系统的准理方式不包括(C)

A正向推理B反向推理

C简单推理D双向推理

11.肺病诊断专家系统使用的知识表示方法为(D)

A语义网络B产生式规则

C剧本表示D框架表示

12.以下不属于专家系统组成部分的是(A)

A专家B数据库

C知识库D解释部分

13.黑板专家控制系统的组成有(C)

A黑板、数据库、调度器B数据库、知识源、调度器

C黑板、知识源、调度器D黑板、规则库、调度器

14.建立专家系统，最艰难（“瓶颈”）的任务是(B)

A知识表示B知识获取C知识应用D知识推理

15.在专家系统中,D）是专家系统与用户间的人-机接口

A知识库B数据库

C推理机D解释机构

16.产生式系统包含的基本组成（A）

A知识库、规则库和数据库B规则库、模型库和控制器

C知识库、规则库和模型库D规则库、数据库和控制器

第三章模糊控制

n

a”「叱（吃）

1.某模糊控制器输出信息的解模糊判决公式为'--------，该解模糊

a叱（%）

1=1

方法为（D）

A最大隶属度法B取中位数法

C隶属度限幅元素平均法D亘心法

2.在温度模糊控制系统中，二维模糊控制器的输入是(A)

A温度的误差e和温度误差变化量de

B控制加热装置的电压的误差e和电压误差变化量de

C控制加热装置的电压的误差e和温度误差变化量de

D控制加热装置的电压的误差e和温度误差变化量de

3.下列概念中不能用普通集合表示的是(D)

A控制系统B低于给定温度

C工程师D压力不足

4.以下应采用模糊集合描述的是(B)

A高三男生B年轻

C教师D社会

5.总结手动控制策略，得出一组由模糊条件语句构成的控制规则，据此可建立

（D）

A输入变量赋值表B输出变量赋值表

C模糊控制器查洵表D模糊控制规则表

6.某模糊控制器的语言变量选为实际温度与给定温度之差即误差&误差变化

率以及加热装置中可控硅导通角的变化量u,故该模糊控制器为

（A）

A双输入一单输出B单输出一单输入

C双输入一双输出D单输出一双输入

7.在论域U中，模糊集合力的支集只包含一个点u,且见（〃）二1,则力称

为（B）

C语言变量赋值表D论域量化表

17.模糊控制方法是基于（D）

A模型控制B递推的控制

C学习的控制D专家知识和经验的控制

18.以下应采用模糊集合描述的是（B）

A学生B大苹果

C老师D演员

19.若模糊集合A表示模糊概念“老”,其隶属度函数为叫，则模糊概念“极老

相当于其中4为，（D）

A2B4

C1/2D1/4

20.某液位模糊控制系统的语言变量选为实际温度与给定温度之差即误差。以及

加热装置中可控硅导通角的变化量但不考虑温度误差变化率该模

糊控制器应为（B）

A双输入一单输出B单输入一单输出

C双输入一双输出D单输入一双输出

21.模糊隶属度函数曲线的形状可以为（C）

A椭圆形B平行四边形

C梯形D圆形

22.在选定模糊控制器的语言变量及各个变量所取的语言值后，可分别为各语言

变量建立各自的（：C）

A控制规则表B控制查询表

C语言变量赋值表0基本论域量化表

23.某模糊控制器的语言变量选为实际水位与给定水位之差即误差e,以

及调节阀门开度的变化量〃，故该模糊控制器为（B）.

A.单输出一双输入B.单输入一单输出

C.双输入一双输出D.双输入一单输出

24.某一隶属度函数曲线的形状可以选为（C）

A椭圆形B圆形

C三角形D正方形

25.模糊控制器的术语“正中”，可用符合（D）表示

APBBNM

CZEDPM

26.以下关于模糊关系的正确说法是（B）

A模糊关系是普通关系的一个特例

B模糊关系描述元素之间的关联程度

C模糊关系中的元素都是整数

D模糊关系矩阵一定是方阵

27.模糊控制以模糊集合为基础，最早提出模糊集合的学者是（A）

AL.A.ZadehBMamdani

CTakagiDSugeno

28.在模糊控制器的推理输出结果中，取其隶属度函数曲线与横坐标围成面积

的重心作为输出值，去执行控制的方法称为（A）

A重心法B最大隶属度法

C系数加权平均法D中位数法

29.下列概念中•不•能用普通集合表示的是（D）

A控制系统B压力不足

C机电工程师D低于给定温度

30.在模糊控制中，隶属度（C）

A不能是1或0B是根据对象的数学模型确定的

C反映元素属于某模糊集合的程度D只能取连续值

31.最适合作为语言变量的值是（A）

A速度B天气

C特别D表演

32.若模糊集合4表示模糊概念“老”，其隶属度函数为砥，则模糊概念

“非常老”相当于其中％为，（C）

A2B4

C1/2D1/4

第4章神经网络

1.BP网络使用的学习规则是B)

A相关规则B纠错规则

C竞争规则D模拟退火算法

2.BP神经网络所不具备的功能是C)

A自适应功能B泛化功能

C优化功能D非线性映射功能

3.由于各神经元之间的突触连接强度和极性有所不同并可进行调整，因此人脑

才具有（A）的功能。

A学习和存储信息B输入输H

C联想D信息整合

4.采用单层拓扑结构的神经网络是（A）

AHopfield网络B生物神经网络

CBP网络D小脑模型网络

5.单层神经网络，有两个输入，两个输出，它们之间的连接权有（B）

A6个B4个C2个D8个

6.神经网络直接逆控制是一种（B）控制。

A反馈B前馈

C串级D混合

7.误差反向传播算法属于（B）学习规则

A无导师B有导师

C死记忆D混合

8.以下•不♦属•于人工神经网络主要特点的是（B）

A便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现

B网络中含有神经元C信息分布在神经元的连接上

D可以逼近任意非线性系统

9.最适宜用于联想记忆的神经网络（D）

ABP神经网络B感知器网络

C自适应线性神经网络DHopfield网络

10.PID神经网络控制中，控制器使用了（C）

ACMAC神经网络BHopfield网络

CPID神经网络D感知器网络

11.下面哪个方程最好描述了Hebb学习规则（A）

A两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接权的强度增强

B两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接权的强度减弱

C两个神经元，一个兴奋，另一个抑制，它们之间连接权的强度增强

D两个神经元，一个兴奋，另一个抑制，它们之间连接权的强度不变

12.在神经网络内模控制结构中，神经网络辨识器用来获得（A）

A被控对象的正模型B被控刘象的逆模型

C线性滤波器D控制器

13.单层神经网络，有三个输入，三个输出，它们之间的连接权有（B）

A6个B9个C16个D25个

14.多层前向神经网络与单层感知器相比较，下面（C）•不•是多层网络所

特有的特点

A采用误差反向传播算法B含有•层或多层的隐层神经元

C神经元的数目可达到很多I）隐层激活函数采用可微非线性函数

15.单层感知器网络可以B)

A解决异或问题B实现样木分类

C进行优化计算D实现函数逼近

16.能够用于无导师学习的神经网络模型是(A)

AHopfield网络BCMAC神经网络

CBP神经网络D自适应线性神经网络

17.连续型Hopfield网络（B）

A是前馈神经网络B是单层反馈图非线性神经网络

C具有函数逼近问题D是多层反馈到非线性神经网络

18.离散Hopfield网络（C）

A是多层反馈网络B是多层反馈网络

C具有•联想记忆功能D具有函数逼近功能

19.神经网络PID控制是一种(B)

A前馈控制B反馈控制

C开环控制D混合控制

20.单层感知器网络可以（D)

A解决异或问题B实现函数逼近

C进行优化计算D实现样本分类

21.连续型Ilopfield网络的神经元转移函数采用(A)

A.对称型Sigmoid函数B.对称型阶跃函数

C.分段线性转移函数D.阈值型转移函数

22.在间接神经网络模型参考自适应控制中，（B）

A需要一个神经网络控制器

B需要一个神经网络控制器及一个神经网络辨识器

C需要两个神经网络控制器及一个神经网络辨识器

D需要一个神经网络控制器及两个个神经网络辨识器

23.生物神经元的突触连接相当于神经元之间的D)

A输入连接B输出连接

C绝缘D输入输出接口

24.在间接神经网络模型参考自适应控制结构中，神经网络辨识器用来

获得（A）

A被控对象的正模型B被控刘象的逆模型

C线性滤波器D控制器

25.生物神经元的组成包括细胞体、轴突、树突和（C）

A轴突末梢B细胞核

C突触D细胞膜

26.以下不属于人工神经网络主要特点的是（B）

A信息并行处理B网络中含有神经元

C信息分布在神经元的连接上D可以逼近任意非线性系统

27.一般认为，人工神经网络最适用于（B）

A线性系统B非线性系统

C多输入多输出系统D多变量系统

28.在直接神经网络模型参考自适应控制中，（A）

A需要一个神经网络控制器

B需要一个神经网络控制器及一个神经网络辨识器

C需要两个神经网络控制器及一个神经网络辨识器

D需要一个神经网络控制器及两个个神经网络辨识器

29.离散型Hopficld网络的神经元转移函数采用(D)

A.对称型Sigmoid函数B.对称型阶跃函数

C.分段线性转移函数D.阈值型转移函数

30.采用单层拓扑反馈结构的神经网络是（A）

AHopfield网络BBP网络

CPID神经网络D小脑模型神经网络

31.基于多层前向神经网络的PID控制系统结构有（D）内含神经网络的

环节。

A一个B四个

C二个D两个

32.最早提出人工神经网络模型的学者是（B）

AllebbBMcCulloch和Pitts

CRosenblattDHopfield

33.神经网络内模控制具有（C）

A直接逆控制的优点和缺点B直接逆控制的优点

C直接逆控制的优点，但无直接逆控制的缺点

D直接逆控制的缺点

第5章遗传算法

1.最早提出遗传算法概念的学者是（A）

AJ.H.HollandBJ.D.Bagley

CJ.R.KozaDL.Davis

2.遗传算法的基本操作顺序是（C）

A计算适配度、交叉、变异、选择B计算适配度、交叉、选择、变异

C计算适配度、选择、交叉、变异D计算适配度、选择、交叉、变异

3.能够往种群中引入新的遗传信息是以下哪种遗传算法的操作（D）

A交叉B复制

C优选D变异

4.哪一种说法是对遗，专算法中复制操作的描述（A）

A个体串按照它们的适配值进行复制

B随机改变个体串的适配度函数值

C随机改变一些串中的一小部分

D为权值随机产生小的初始值

5.遗传算法中，关于变异操作的最好叙述是（A）

A随机改变一些“串”中的一小部分

B随机挑选新“串”组成下一代

C为权随机产生新的初始值

D从两个“串”中随机组合遗传信息

6.哪种遗传算法的操作，能够从种群中淘汰适应度值小的个体（C）

A交叉B优选

C复制D变异

7.遗传算法将问题的求解表示成“染色体”，“染色体”实际上是（D）

A基因B适应度函数

C种群D用编码表示的字符串

8.哪种遗传算法的操作，可以从父代双亲中继承部分遗传信息，传给子

代（A）

A交叉B变异

C复制D共享

9.下面哪种类型的学习能够用于移动机器人的路径规划（D）

A多层前向神经网络BPID神经网络

C自适应线性神经网络D遗传算法

10.轮盘赌技术可用于（B）

A选择最好的“染色体”B随机选择“染色体”

C交叉所选择的“染色体”D变异“染色体”的适应度

11.遗传算法将问题的求解表示成“染色体”，“染色体”实际上是（C）

A种群B存在于细胞核中能被碱性染料染色的物质

C用编码表示的字符串D各种数值

12.在遗传算法中，复制操作可以通过（B）的方法来实现

A解析B随机

C交叉匹配D变异

判断题

第一章绪论

1.与传统控制相比较，智能控制方法可以较好地解决非线性系统的控制问

题。（J）

2.智能控制系统采用分层递阶的组织结构，其协调程度越高，所体现的

智能也越高。（V）

3.分层递阶智能控制按照自下而上精确程度渐减、智能程度渐增的原则

进行功能分配。（J）

4.智能系统是指具备一定智能行为的系统。（V）

5.智能控制的不确定性的模型包括两类，一类是模型未知或知之甚少；

另一类是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。（V）

第二章专家系统

1.在专家系统中，数据库是领域知识的存储器，是系统的核心部分之一。

（V）

2.在设计专家系统时，知识工程师的任务是提供解决问题的知识和经验。

（X）

3.数据库和推理机是专家系统的核心部分。（应为知识库）

（X）

4.按照执行任务分类，专家系统有解释型、预测型、诊断型、调试型、维修型

等多种类型。（V）

5.专家系统实质上是一种数学计算系统。（X）

6.在设计专家系统时，知识工程师的任务是模仿人类专家，运用他们解

决问题的知识和经验。（V）

第三章模糊控制

1.模糊控制只是在一定程度上模仿人的模糊决策和推理，用它解决较复杂问题

时，还需要建立数学模型。（X）

2.在模糊控制中，为:巴输入的确定量模糊化，需要建立模糊控制规则表。

（应该是确定模糊集合）（X）

3.在模糊集合的向量表示法中，隶属度为（）的项必须用0代替而不能舍弃。

（V）

4.从模糊控制查询表中得到控制量的相应元素后，乘以比例因子即为控制

量的变化值。（J）

5.与传统控制相比，智能模糊控制所建立的数学模型因具有灵活性和应

变性，因而能胜任处理复杂任务及不确定性问题的要求。（X）

6.在模糊语言变量中，语义规则用于给出模糊集合的隶属函数。（V）

7.模糊控制对被控对象参数的变化不敏感，可月它解决非线性、时变、

时滞系统的控制。（J）

8.普通关系是模糊关系的推广，它描述元素之间的关联程度。（X）

9.模糊控制就是不精确的控制。（X）

10.在模糊控制中，为把输入的确定量模糊化，需要建立语言变量赋值表。

（V）

11.模糊控制规则是将人工经验或操作策略总结而成的一组模糊条件语句

（V）

12.通常，模糊控制器的输入、输出语言变量分别取为控制系统的误差和

误差变化率。（X）

13.模糊控制器的输入语言变量一般可取控制系统的误差及其变化率。

（V）

14.模糊控制只是在一定程度上模仿人的模糊决策和推理，用它解决较复

杂问题时，还需要建立数学模型。（X）

15.T-S模糊控制系统采用系统状态变化量或输入变量的函数作为IF-THEN模糊

规则的后件，不可以描述被控对象的动态模型。（X）

16.Mamdani型模糊控制器，通过模糊推理得到的结果是精确量。（X）

17.在模糊控制中，隶属度是根据对象的数学模型来确定的。（X）

18.模糊控制中，语言变量的值可用“负大、负小、零”等表示。（J）

19.模糊控制在一定程度上模仿人的模糊决策和推理，用它解决较复杂问题

时，不需要建立数学模型。（V）

第四章神经网络

1.可以充分逼近任意复杂的非线性函数关系是神经网络的特点之一。（J）

2.一般情况下，神经网络系统模型的并联结构可以保证系统辨识收敛。

（X）

3.反馈型神经网络中，每个神经元都能接收所有神经元输出的反馈信息。

（J）

4.运算效率高，收敛速度快是BP神经网络的主要特点之一。（X）

5.神经兀的各种不同数学模型的主要区别在于采用了不同的转移函数，

从而使神经元具有不同的信息处理特性。（V）

6.离散Hopfield网络的两种工作方式是同步和异步工作方式.（V）

7.神经网络已在多种控制结构中得到应用，如PID控制、内模控制、直接

逆控制等。（V）

8.一般情况下，神经网络系统模型的串■并联型结构不利于保证系统辨识模型的

稳定性。（X）

9.BP神经网络是一种多层全互连型结构的网络。（X）

10.离散型单层感知器的转移函数一般采用阈值（符号）函数。（J）

11.Hopfiekl网络的吸引子是指网络的稳定状态。（J）

12.两关节机械手的控制可应用小脑神经网络直接逆模型控制。（J）

13.神经网络用于系统正模型辨识的结构只有串联结构一种。（X）

14.连续型Hopficld网络是多层前馈型神经网络，每•节点的输出均反馈

至节点的输入。（X）

第五章遗传算法

1.遗传算法的复制操作可以通过随机方法来实现，可使用计算机，也可

使用轮盘赌的转盘。（J）

2.在遗传算法中，初始种群的生成不能用随机的方法产生。（X）

3.遗传算法的复制操作有严格的程序，不能通过随机方法来实现。（X）

4.遗传算法具有进化计算的所有特征，其主要用途是数值计算。（X）

5.遗传算法中，适配度大的个体有更多机会被复制到下一代。（J）

6.在遗传算法中，初始种群的生成不能用随机的方法产生。（X）

名词解释

第一章

1.智能控制

有知识的“行为舵手”，它把知识和反馈结合起来，形成感知-交互集、以目标为导

向的控制系统.

第二章

1.专家系统

一种包含知识和推理的人工智能的计算机程序系统，这些程序软件具有相当于某个专

门领域专家的知识和经验水平，同时具有处理该领域问题的能力

2.语义网络

通过概念及相互间语义关系，图解表示知识网络。

3.专家控制系统

应用专家系统的概念、原理和技术，模拟人类专家的控制知识和经验而建造的控制

系统。

第三章

1.模糊控制

模糊控制是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成系列的控制

规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。它无需建立系统模型,

是解决不确定系统的一种有效途径。

2.模糊系统

一种基于知识或基于规则的系统。它的核心就是有IF-THEN规则形成的知识库。

3.模糊集合

论域〃上的模糊集力用一个在区间［0,1］上取值的隶属度函数叫（〃）来表示。

4.隶属度

某元素属于模糊集合A的程度称为隶属度，用隶属度函数叫CO描述。隶属度函数的

值是闭区间［0,1］上的一个数，表示元素x属于模糊集合A的程度。

5.模糊关系

I与V直积XxY=｛（x,y）|x£X,ycY｝中一个模糊子集〃，称为从X到丫的模

糊美系。

第四章

1.神经网络

神经元互连组成的网络，从微观结构和功能上走人脑抽象、简化，是模拟人类智能

的一条重要途径，反映人脑功能的若干特征，如并行处理、学习联想、分类等。

2.小脑模型神经网络

由局部调整、相互覆盖接收域的神经元组成，模拟人的小脑学习结构。是一种基

于表格查询式输入输出多维非线性映射能力。

3.Hopfield神经网络

全连接型反馈动态神经网络，分为离散型和连续型两种，网络达到稳定状态时，其能

量函数达到最小。

第五章

1.变异操作

模拟生物在自然遗传环境下由于各种偶然因素引起的基因突变，它以很小的概率随机

改变遗传基因（表示染色体的符号串的某一位）的值。

2.适应度函数

遗传算法中某个个体对环境的适应程度，适应值函数可由目标函数变换而成。

3.遗传算法

建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机迭代和进化，具有广泛适用性的搜

索方法。

简答题

第一章

1.智能控制的主要功能特点是什么。

（1）多层递阶的组织结构

（2）多模态控制

（3）自学习能力

（4）日适应能力

（5）自组织能力

2.智能控制的研究对象具备哪些特点？

不确定性的模型；

高度的非线性；

复杂的任务要求。

3.与传统控制相比，智能控制的主要特点是什么？

（1）处理复杂性、不确定性问题的能力；

（2）描述系统的模型更为广泛；

（3）具有学习、适应、组织的功能；

（4）具有分层信息处理和决策机构；

（5）控制其与对象、环境没有明品的分离。

4.智能控制有哪些主要类型？

（1）模糊控制

（2）神经网络控制

（3）专家控制

（4）分层宛阶智能控制

第二章

1.专家系统中，知识表示方法有哪些常用形式?

（1）产生式知识表示

（2）框架表示

（3）语义网络表示

（4）剧本表示

（5）Petri网表示

2.用结构图描述专家系统的基本结构。

3.直接式专家控制系统有哪几部分组成？

直接式专家控制系统通常由知识库、控制规则集、推理机构及信息获取与处理四个部

分组成。

第三章

1.简述模糊控制器中的比例因子计算方法？

设［一出面，%皿］为控制短〃的变化范围，n为。〜〃max范围内的区间个数，称为量化区间数,

则比例因子Ku="max/〃

2,设计一个模糊控制器必须要解决哪三个关键问题？

I）设计模糊控制器要解决的第一个问题是如何把确定量转换为对应的

模糊量；

2）根据操作者的控制经验制定模糊控制规则，并执行模糊逻辑推理，以

得到一个输出模糊集合，这一步称为模糊控制规则形成和推理；

3）需要为模糊输出量进行解模糊判决，实现控制。

3.在模糊控制器的设计中，常用的模糊判决方法有哪些?

（1）最大隶属度法

（2）加权平均法

（3）重心法

（4）取中位数法

4.模糊控制中，描述语言变量常见的语言值有哪几种？

语言变量常见的语言值是负大（MB）、负中（NM）、负小（NS）、负零（NO）、正零（P0）、

正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）。

5.模糊控制系统由哪四个基本单元组成？

（1）模糊化接口；

（2）知识库（规则库和数据库）；

（3）推理机；

（4）反模糊化接口。

6.简要回答基本模糊控制港的设计步骤？

（1）选择输入、输出语言变量；

（2）建立各语言变量的赋值表；

（3）建立模糊控制规则表：

（4）建立查询表。

7.试写出儿种常见的模糊条件语句。

单输入-单输出模糊控制器的模糊规则有两种形式：

（1）若A则B型；IFATHENB

（2）若A则B型否则C型；IFATHENBELSEC

双输入-单输出模糊控制器的模糊规则

(3)若A且B则C型。IFAandBTHENC

第四章

1.在神经网络的学习算法中，有导师学习的含义是什么？

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，

2.常用的神经网络转移函数有哪几种类型？

（1）对称、非对称阈值型转移函数；

（2）对称、非对称Sigmoid型转移函数；

（3）分段线性转移函数。

3.神经网络有哪些主要的结构特征？

（1）并行处理；

（2）信息分布式存储；

（3）容错性。

4.在神经网络学习算法中，何谓无导师的学习？

无导师学习也称为无监督学习，是一种自组织学习。

输入模式进入网络后，网络按照一种预先设定的规则，如竞争规则，反兔

调整网络权值以响应输入模式的激励，直到网络最后形成某种有序状态，

5.简述BP神经网络的基本思想。

学习过程由信号的正向传播和反向传播两个过程组成。

正向传播时，输人栏本由输入层进入，经隐层处理后传向输出层。若实际输出与教师

信号不符，则转入误差的反向传播阶段。

反向传播时，输出误差将通过隐层向输入层逐层反传，并把误差分摊而得到各层单元

的误差信号，作为修正各单元权值的依据。

权值的调整过程即网络的学习过程，直到网络输出精度满足要求为止。

第5章

1.给出遗传算法的一般算法流程图

综合计算题

第3章模糊控制

1.设论域U=[Kx2x3x4x5],两个模糊集合为

0.50.30.40.20.20.6

AA=—+—+—+—,——十——

回工2猫x猫

试求：AJB、AflB、Bo

A[JB=—+空+%+竺+

“0.20.2

A\\B=——十—

-0.80.4

B=—十—

%Z

0.7二W.20.4二

2.设有模糊矩阵4二0.3套B喧60.壶试求

(1)力与4的复合力(2)〃与月的复合“

黔8%.2)(0.7僧0.6)(0.80.4)谟(0.70.9)十

T=AB=i,.

}断.5±0.2)(0.3B).6)(0.50.4)i败0.30.9言

居2廊.60.40.7跄魅60.7

潘2海).30.40.3髀极30.4

类似得可以求得

T2=BA=

®.4().3+

b.60.6$

BJo385

•H・

cB-*试求

3.设有模糊矩阵A8o22士

b・

・o.

(1)B(2)力与〃的复合7

"0.1A0.80.3八0.5、‘0.10.3、

AB=

J).8Ao.30.2A0.2,J).30.2,

触.13.8)(0.3胤.3)(0.10.5)濒0.30.2)±

胞).8仝).8)(0.2ffi0.3)(0.80.5)濒0.20.2心

翳1谐0.30.10.2跄嘱30.2

一需81so.2().50.2麟.80.5

阻50.6」W.21.0二

4.设有模糊矩阵A=T0J,B嗑&04|试求

(1)AJB

’0.5v0.20.6vl.0、‘0.51.0、

k0.7v0.80.4v0.4?.0.80.4,

爆).5±0.2)(0.6僧0.8)(0.51.0)<0.60.4);

T=AB=Z$

7M.2)(0.4»,8)(0.71.0)谦0.40.4)?

30.60.5：

%40.7$

5.设论域U={%,%，/，/}上的模糊结合4和B如下：

10.60.40.8

A=—+——+——4-

%〃2〃，

求：A^B,AfB,A

…八10.6().8

AJ3=—+——+—

%u2u3

a八丝+空

-0.40.6

A=——+——

u2uy

6.论域X=［0,100］上的模糊集合A代表“偏大”，在［0,80］区间上

私co=0.0125x,在［80,100］区间上叫a)=l。写出/的隶属度函数解析表

达式，并画出其隶属度函数曲线。

10.0125x080

叫CV)=

|I8010()