智能考試計(jì)算驕陽教學(xué)

1、第二章4.考慮語言變量：“old”，如果變量定義為：確定“not so old”，“very old”，“more or less old”的隸屬函數(shù)。解：5.已知存在模糊向量a和模糊矩陣r如下：計(jì)算。6.令論域，給定語言變量“small”=1/1+0.7/2+0.3/3+0.1/4和模糊關(guān)系r=“almost相等”定義如下：利用max-min復(fù)合運(yùn)算，試計(jì)算：。解： 7.已知模糊關(guān)系矩陣：計(jì)算r的二至四次冪。解： 8.設(shè)有論域，二維模糊條件語句為“若a且b則c”，其中已知 由關(guān)系合成推理法，求得推理結(jié)論。解：令r表示模糊關(guān)系，則.將按行展開寫成列向量為所以，.又因?yàn)椋瑢葱姓归_寫成行向量，為

2、，則 即9. 已知語言變量x，y，z。 x的論域?yàn)?,2,3，定義有兩個(gè)語言值： “大”0, 0.5, 1；“小”=1, 0.5, 0。 y的論域?yàn)?0,20,30,40,50，語言值為： “高”=0, 0, 0, 0.5, 1；“中”=0, 0.5, 1, 0.5, 0; “低”=1, 0.5, 0, 0, 0。 z的論域?yàn)?.1,0.2,0.3，語言值為：“長”=0, 0.5, 1；“短”=1, 0.5, 0 則：1）試求規(guī)則： 如果 x 是 “大” 并且 y 是“高” 那么 z是“長”； 否則，如果 x 是“小” 并且 y 是 “中” 那么 z是“短”。 所蘊(yùn)涵的x，y，z之間的模糊關(guān)系

3、r。 2）假設(shè)在某時(shí)刻，x是“略小”=0.7, 0.25, 0，y是“略高”=0, 0, 0.3, 0.7, 1 試根據(jù)r分別通過zadeh法和mamdani法模糊推理求出此時(shí)輸出z的語言取值。第三章4.已知某一爐溫控制系統(tǒng)，要求溫度保持在600度恒定。針對該控制系統(tǒng)有一下控制經(jīng)驗(yàn)：（1）若爐溫低于600度，則升壓；低得越多升壓就越高。（2）若爐溫高于600度，則降壓；高得越多降壓就越低。（2）若爐溫等于600度，則保持不變。設(shè)計(jì)模糊控制器為一維控制器，輸入語言變量為誤差，輸出為控制電壓。輸入、輸出變量的量化等級(jí)為7級(jí)，取5個(gè)模糊集。設(shè)計(jì)隸屬度函數(shù)誤差變化劃分表、控制電壓變化劃分表和模糊控制規(guī)

4、則表。解： 定義理想溫度點(diǎn)的溫度為,實(shí)際測量溫度為，溫度差為。以為輸入、輸出變量的量化等級(jí)均為7級(jí)， 5個(gè)模糊集，則誤差變化劃分表為：隸屬度變化等級(jí)-3-2-10123模糊集pb000000.51ps000010.50ze000.510.500ns00.510000nb10.500000控制電壓變化劃分表為：隸屬度變化等級(jí)-3-2-10123模糊集pb000000.51ps000010.50ze000.510.500ns00.510000nb10.500000根據(jù)一上兩表設(shè)計(jì)一下模糊規(guī)則：若負(fù)大，則正大；若負(fù)小，則正??；若為0，則為0；若正小，則負(fù)小；若正大，則負(fù)大。模糊控制規(guī)則表為：若（if

5、）nlense0epseple則（then）nlunsu0upsuplu第五章4. 已知一個(gè)非線性函數(shù)，試用三層bp網(wǎng)絡(luò)逼近輸出y，畫出網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，寫出網(wǎng)絡(luò)各層節(jié)點(diǎn)的表達(dá)式以及各層節(jié)點(diǎn)輸出值的范圍。非線性函數(shù)畫出三層bp網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖由輸入得到兩個(gè)隱節(jié)點(diǎn)、一個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)的輸出，輸入層不考慮閾值。兩個(gè)隱節(jié)點(diǎn)、一個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)輸出為活化函數(shù)選擇s型函數(shù)如教材例6.1，取第一個(gè)輸入、輸出神經(jīng)元與各隱含神經(jīng)元的連接權(quán)均為1，第二個(gè)輸入、輸出神經(jīng)元與各隱含層單元的連接權(quán)為2.則由上式可得第六章1.pid控制器的一般形式為，也可寫成等價(jià)形式，其中，為pid控制器三個(gè)參數(shù)的線性表示。這一形式可以看成以為輸入，為

6、權(quán)系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，試推導(dǎo)出自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制器參數(shù)調(diào)整的學(xué)習(xí)算法。解：自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制器結(jié)構(gòu)如下圖所示：由圖可知：控制器由兩部分組成，分別為常規(guī)pid控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，常規(guī)pid直接對被控對象進(jìn)行閉環(huán)控制，并且其控制參數(shù)kp、ki、kd為在線調(diào)整方式；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，調(diào)節(jié)pid控制器的參數(shù)，使輸出層神經(jīng)元的輸出對應(yīng)于pid控制器的三個(gè)可調(diào)參數(shù)。學(xué)習(xí)算法如下：首先確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，即確定輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，并給出各層加權(quán)系數(shù)的初值w1和w2，并選定學(xué)習(xí)速率和慣性系數(shù)，令k=1；采樣得到r(k)和y(k),計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻誤差r(k)-y(k)；計(jì)算各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出，其輸出層的輸出即為pid