神经网络与模糊控制考试题及答案.doc

神经网络与模糊控制是两种重要的智能控制方法，广泛应用于复杂系统的建模、控制与决策。在本次考试中，这些问题涵盖了这两个领域的基础知识。 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。模糊控制器通过模糊化将精确的输入转化为模糊值，然后利用知识库中的模糊规则进行推理，最后通过解模糊接口得出精确的控制输出。 2. 单神经元的输入、权值和阀值决定了神经元的激活函数净输入和输出。例如，如果输入是1，权值也是1，阀值是-2，那么净输入为1-(-2)=3。当使用阶跃函数作为激活函数时，净输入大于0则输出为1，否则输出为0。 3. 神经网络的学习方式包括导师监督学习、无导师监督学习和灌输式学习。导师监督学习是利用已知的正确输出对网络进行训练，无导师监督学习则不依赖于标签数据，而是让网络自行发现数据之间的关系，灌输式学习是指预先设定网络的连接权重。 4. 清晰化是模糊系统中的重要步骤，方法包括平均最大隶属度法、最大隶属度取最小/最大值法和中位数法、加权平均法。这些方法用于将模糊集转换为清晰的决策。 5. 模糊控制规则的建立可以基于专家经验、实际控制过程或学习。基于专家经验通常涉及领域专家的知识输入，基于实际控制过程则通过观察和分析控制系统的运行来制定，而基于学习的方法则允许系统通过反馈和迭代来改进规则。 6. 神经网络控制的结构多样，包括神经网络监督控制、直接逆动态控制、自适应控制、自适应评判控制、内模控制和预测控制。这些结构适用于不同的控制任务和环境。 7. 傅京逊提出的智能控制的三种类型包括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和无人参与的自主控制系统。这反映了智能控制从人类辅助到完全自动化的发展趋势。 8. 智能控制主要针对不确定性、高度非线性和复杂任务要求的系统。这些系统往往不能用传统的线性控制理论有效处理。 9. 智能控制系统的类型包括分级递阶控制系统、专家控制系统、神经控制系统、模糊控制系统、学习控制系统和集成或复合混合控制系统。这些系统结合了不同层次和类型的智能策略以应对复杂情况。 10. 智能控制的不确定性模型包括模型未知或知之甚少，以及模型的结构和参数可能在很大范围内变化。这种不确定性是智能控制必须处理的关键挑战。 11. 控制论的三要素是信息、反馈和控制，这构成了所有自动控制系统的基础。 12. 建立实用专家系统的步骤包括知识库设计、推理机设计和人机接口设计。这三个方面共同构建了一个能够模拟专家决策的系统。 13. 专家系统的核心组件是知识库和推理机。知识库存储领域专家的知识，推理机则负责运用这些知识解决问题。 14. 知识库通常包含判断性规则、控制性规则和数据，这些知识用于系统推理和决策。 15. 推理机可采用正向推理、反向推理和双向推理的方式进行操作，以达到最佳决策。 16. 专家控制器分为直接型和间接型。直接型控制器直接输出控制指令，而间接型控制器则提供指导或建议。 17. 普通集合可以用特征函数表示，模糊集合则使用隶属函数表示。特征函数用于明确地定义集合成员，而隶属函数则允许部分成员资格。 18. 在模糊集合的问题中，论域通常是所有可能值的集合，而模糊子集可以通过隶属函数描述。具体数值和模糊子集的表示方法需要根据题目给出的具体数据来确定。 19. 确定模糊集合的隶属函数的方法包括直观定义、统计分析和实验方法。这些方法帮助构建与实际情况相匹配的模糊模型。 以上内容详细解释了神经网络与模糊控制考试题涉及的知识点，包括模糊控制的基本结构、神经网络的学习方式、模糊控制规则的建立、智能控制的类型及其挑战，以及专家系统的设计和工作原理等。