智能控制習(xí)題答案

1、僅供個(gè)人參考第一章緒論1 .什么是智能、智能系統(tǒng)、智能控制？答：“智能”在美國(guó)Heritage詞典定義為“獲取和應(yīng)用知識(shí)的能力”。“智能系統(tǒng)”指具有一定智能行為的系統(tǒng)，是模擬和執(zhí)行人類、動(dòng)物或生物的某些功能的系統(tǒng)?！爸悄芸刂啤敝冈趥鹘y(tǒng)的控制理論中引入諸如邏輯、推理和啟發(fā)式規(guī)則等因素，使之具有某種智能性；也是基于認(rèn)知工程系統(tǒng)和現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大功能，對(duì)不確定環(huán)境中的復(fù)雜對(duì)象進(jìn)行的擬人化管理。2 .智能控制系統(tǒng)有哪幾種類型，各自的特點(diǎn)是什么？答：智能控制系統(tǒng)的類型：集散控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)、多級(jí)遞階控制系統(tǒng)、專家控制系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)等。各自的特點(diǎn)有：集散控制系統(tǒng)：以微處理器

2、為基礎(chǔ)，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行集中監(jiān)視、操作、管理和分散控制的集中分散控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)將若干臺(tái)微機(jī)分散應(yīng)用于過(guò)程控制，全部信息通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)由上位管理計(jì)算機(jī)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化控制，整個(gè)裝置繼承了常規(guī)儀表分散控制和計(jì)算機(jī)集中控制的優(yōu)點(diǎn)，克服了常規(guī)儀表功能單一，人機(jī)聯(lián)系差以及單臺(tái)微型計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)危險(xiǎn)性高度集中的缺點(diǎn)，既實(shí)現(xiàn)了在管理、操作和顯示三方面集中，又實(shí)現(xiàn)了在功能、負(fù)荷和危險(xiǎn)性三方面的分散。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：它是一種模范動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過(guò)調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。專家控制系統(tǒng)：是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)

3、，其內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)方法來(lái)處理該領(lǐng)域的高水平難題。可以說(shuō)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。多級(jí)遞階控制系統(tǒng)是將組成大系統(tǒng)的各子系統(tǒng)及其控制器按遞階的方式分級(jí)排列而形成的層次結(jié)構(gòu)系統(tǒng)。這種結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是：1.上、下級(jí)是隸屬關(guān)系，上級(jí)對(duì)下級(jí)有協(xié)調(diào)權(quán)，它的決策直接影響下級(jí)控制器的動(dòng)作。2.信息在上下級(jí)間垂直方向傳遞，向下的信息有優(yōu)先權(quán)。同級(jí)控制器并行工作，也可以有信息交換，但不是命令。3.上級(jí)控制決策的功能水平高于下級(jí)，解決的問(wèn)題涉及面更廣，影響更大，時(shí)間更長(zhǎng)，作用更重要。級(jí)別越往上，其決策周期越長(zhǎng)，更關(guān)心系統(tǒng)的長(zhǎng)期目標(biāo)。

4、4.級(jí)別越往上，涉及的問(wèn)題不確定性越多，越難作出確切的定量描述和決策。學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)：靠自身的學(xué)習(xí)功能來(lái)認(rèn)識(shí)控制對(duì)象和外界環(huán)境的特性，并相應(yīng)地改變自身特性以改善控制性能的系統(tǒng)。這種系統(tǒng)具有一定的識(shí)別、判斷、記憶和自行調(diào)整的能力。3 .比較智酢控制與傳統(tǒng)控制的特點(diǎn)。答：智能控制與傳統(tǒng)控制的比較：它們有密切的關(guān)系，而不是相互排斥。常規(guī)控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用常規(guī)控制的方法來(lái)解決“低級(jí)”的控制問(wèn)題，力圖擴(kuò)充常規(guī)控制方法并建立一系列新的理論與方法來(lái)解決更具有挑戰(zhàn)性的復(fù)雜控制問(wèn)題。1 .傳統(tǒng)的自動(dòng)控制是建立在確定的模型基礎(chǔ)上的，而智能控制的研究對(duì)象則存在模型嚴(yán)重的不確定性，即模型未知或知

5、之甚少者模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)在很大的范圍內(nèi)變動(dòng)，這些問(wèn)題對(duì)基于模型的傳統(tǒng)自動(dòng)控制來(lái)說(shuō)很難解決。2 .傳統(tǒng)的自動(dòng)控制系統(tǒng)的輸入或輸出設(shè)備與人及外界環(huán)境的信息交換很不方便，希望制造出能接受印刷體、圖形甚至手寫(xiě)體和口頭命令等形式的信息輸入裝置，能夠更加深入而靈活地和系統(tǒng)進(jìn)行信息交流，同時(shí)還要擴(kuò)大輸出裝置的能力，能夠用文字、圖紙、立體形象、語(yǔ)言等形式輸出信息.另外，通常的自動(dòng)裝置不能接受、分析和感知各種看得見(jiàn)、聽(tīng)得著的形象、聲音的組合以及外界其它的情況.為擴(kuò)大信息通道，就必須給自動(dòng)裝置安上能夠以機(jī)械方式模擬各種感覺(jué)的精確的送音器，即文字、聲音、物體識(shí)別裝置。3 .傳統(tǒng)的自動(dòng)控制系統(tǒng)對(duì)控制任務(wù)的要求要么使輸

6、出量為定值（調(diào)節(jié)系統(tǒng)），要么使輸出量跟隨期望的運(yùn)動(dòng)軌跡（跟隨系統(tǒng)），因此具有控制任務(wù)單一性的特點(diǎn)，而智能控制系統(tǒng)的控制任務(wù)可比較復(fù)雜。4 .傳統(tǒng)的控制理論對(duì)線性問(wèn)題有較成熟的理論，而對(duì)高度非線性的控制對(duì)象雖然有一些非線性方法可以利用，但不盡人意.而智能控制為解決這類復(fù)雜的非線性問(wèn)題找到了一個(gè)出路，成為解決這類問(wèn)題行之有效的途徑。5 .與傳統(tǒng)自動(dòng)控制系統(tǒng)相比，智能控制系統(tǒng)具有足夠的關(guān)于人的控制策略、被控對(duì)象及環(huán)境的有關(guān)知識(shí)以及運(yùn)用這些知識(shí)的能力。6 .與傳統(tǒng)自動(dòng)控制系統(tǒng)相比，智能控制系統(tǒng)能以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)表示的混合控制過(guò)程，采用開(kāi)閉環(huán)不得用于商業(yè)用途僅供個(gè)人參考控制和定性及定量

7、控制結(jié)合的多模態(tài)控制方式。7 .與傳統(tǒng)自動(dòng)控制系統(tǒng)相比，智能控制系統(tǒng)具有變結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，能總體自尋優(yōu)，具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)和自協(xié)調(diào)能力。8 .與傳統(tǒng)自動(dòng)控制系統(tǒng)相比，智能控制系統(tǒng)有補(bǔ)償及自修復(fù)能力和判斷決策能力。4 .把智能控制看作是AI（人工智能）、OR（運(yùn)籌學(xué)）、AC（自動(dòng)控制）和IT（信息論）的交集，其根據(jù)和內(nèi)涵是什么？答：智能控制具有明顯的跨學(xué)科特點(diǎn)，在最早傅金孫提出的二元論中，智能控制系統(tǒng)被認(rèn)為是自動(dòng)控制與人工智能的交互作用，隨著認(rèn)識(shí)的深入，薩瑞迪斯提出運(yùn)籌學(xué)融入智能控制而提出三元結(jié)構(gòu)，蔡自興教授提出將信息論引入智能控制，其依據(jù)在于：信息論是解釋知識(shí)和智能的一種手段；控制論、信息論

8、和系統(tǒng)論是緊密相連的；信息論已經(jīng)成為控制智能機(jī)器的工具；信息論參與智能控制的全過(guò)程并對(duì)執(zhí)行級(jí)起到核心作用，因此最終確定了智能控制的四元結(jié)構(gòu)。5 .智能控制有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？試舉出一個(gè)應(yīng)用實(shí)例，并說(shuō)明其工作原理和控制性能。答：智能控制應(yīng)用于機(jī)器人、汽車、制造業(yè)、水下和陸地自助式車輛、家用電器、過(guò)程控制、電子商務(wù)、醫(yī)療診斷、飛行器、印刷、城市鐵路、電力系統(tǒng)等領(lǐng)域。例如焊接機(jī)器人其基本工作原理是示教再現(xiàn)，即由用戶導(dǎo)引機(jī)器人，一步步按實(shí)際任務(wù)操作一遍，機(jī)器人在導(dǎo)引過(guò)程中自動(dòng)記憶示教的每個(gè)動(dòng)作的位置、姿態(tài)、運(yùn)動(dòng)參數(shù)、焊接參數(shù)等，并自動(dòng)生成一個(gè)連續(xù)執(zhí)行全部操作的程序。完成示教后，只需給機(jī)器人一個(gè)起動(dòng)命令，機(jī)

9、器人將精確地按示教動(dòng)作，一步步完成全部操作，實(shí)際示教與再現(xiàn)。控制性能為：弧焊機(jī)器人通常有五個(gè)自由度以上，具有六個(gè)自由度的弧焊機(jī)器人可以保證焊槍的任意空間軌跡和姿態(tài)。點(diǎn)至點(diǎn)方式移動(dòng)速度可達(dá)60m/min以上，其軌跡重復(fù)精度可達(dá)到±0.2mm。這種弧焊機(jī)器人應(yīng)具有直線的及環(huán)形內(nèi)插法擺動(dòng)的功能，共六種擺動(dòng)方式，以滿足焊接工藝要求，機(jī)器人的負(fù)荷為5kgo第二章模糊控制的理論基礎(chǔ)1 .舉例說(shuō)明模糊性的客觀性和主觀性。答：模糊性起源于事物的發(fā)展變化性，變化性就是不確定定性；模糊性是客觀世界的普遍現(xiàn)象，世界上許多的事物都具有模糊非電量的特點(diǎn)。例如：年齡分段的問(wèn)題；如果一個(gè)人的年齡大于60歲算老年，

10、45-59歲之間的歲中年，小于44歲的就算青年；如果一個(gè)人的年齡是59歲零11個(gè)月零28天，那么他是屬于中年還是老年呢？理論上從客觀的角度說(shuō)他是中年人，但是與60歲只有兩天區(qū)別，這區(qū)別我們是分辨不出來(lái)的。從主觀上我們認(rèn)為他又是老年人。這就是模糊性的主觀性和客觀性的體現(xiàn)。2 .模糊性與隨機(jī)性有哪些異同？答：模糊性處于過(guò)渡階段的事物的基本特征，是性態(tài)的不確定性，類屬的不清晰性，是一種內(nèi)在的不確定性；而隨機(jī)性是在事件是否發(fā)生的不確定性中表現(xiàn)出來(lái)的不確定性，而事件本身的性態(tài)和類屬是確定的，是一種外在的不確定性。相同點(diǎn)是：模糊性是由于事物類屬劃分的不分明而引起的判斷上的不確定性；而隨機(jī)性是由于天劍不充分

11、而導(dǎo)致的結(jié)果的不確定性。但是他們都共同表現(xiàn)出不確定性。異同點(diǎn)是：模糊性反映的是排中的破缺，而隨機(jī)性反映的是因果律的破缺；模糊性現(xiàn)象則需要運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)，隨機(jī)性現(xiàn)象可用概率論的數(shù)學(xué)方法加以處理。3 .比較模糊集合與普通集合的異同。答：模糊集合用隸屬函數(shù)作定量描述，普通集合用特征函數(shù)來(lái)刻劃。兩者相同點(diǎn)：都屬于集合，同時(shí)具有集合的基本性質(zhì)。兩者異同點(diǎn)：模糊集合就是指具有某個(gè)模糊還年所描述的屬性的對(duì)象的全體，由于概念本身不是很清晰，界限分明的，因而對(duì)象對(duì)集合的隸屬關(guān)系也不是明確的；普通集合是指具有某種屬性的對(duì)象的全體，這種屬性所表達(dá)的概念應(yīng)該是清晰的，界限分明的，因而每個(gè)對(duì)象對(duì)于集合的隸屬關(guān)系也就是明確

12、的。O4 .考慮語(yǔ)言變量：“Old”.如果變量定義為：確定“NOTSoOld"，“VeryOld"，“MOREOrLESSOld”的隸屬函數(shù)。00Mx：二50解：NOTSoold（X）11（x-50/5）250Mx；100不得用于商業(yè)用途僅供個(gè)人參考A=0.70.10.45.已知存在模糊向量A和模糊矩陣R如下：R=0.50.80.10.60.40.20.1計(jì)算B=A*R。00.30.60.36.令論域U=七234,給定語(yǔ)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0160.60.10.6

13、010.10.10.60.6利用max-min復(fù)合運(yùn)算，試計(jì)算：R（y）=（X是Small）。（Almost相等）、0.10.6解：R(y)=(10.70.30.1)10.60.60.10.6010.10.10.60.60.10.67.已知模糊關(guān)系矩陣：R=10.80.1Q.2一10.800.10.810.40.90.80.10.40.20.90.400.900.5計(jì)算R的二至四次哥。0.500.40.100.210.90.80.8100.40.100.20.910.80.810.40.40.20.50.80.90.40.40.40.48.設(shè)有論域X=x1,x2,x3,0.51rX1x20.5

14、0.10.50.511_0.20.90.50.2。80.50.90.40.50.510.11=ry1V20.41=r4Z201X30.6y3YXy,y2,y3),AF(X)BwF(Y)CF(Z).,一*由關(guān)系合成推理法，求得推理結(jié)論C解：令R表示模糊關(guān)系，則R=AMBMC.Z=乙，z2,二維模糊條件語(yǔ)句為“若1Xi0.50.1X20.10.5=rrX31*AF(X)y1y2y3*_BF(Y)將R；按行展開(kāi)寫(xiě)成列向量為10.10.50.50.110.60.10.10.11T不得用于商業(yè)用途僅供個(gè)人參考0.50.50.10.40.5八0.40.5八0.4所以,0.1R=RTmC=1x0.60.40

15、.1a0.41】=1a0.40.110.5八10.5八10.1八10.10.40.40.10.10.50.51a1=0.40.10.10.1|0.6a0.40.1a0.40.1a0.4_0.1a0.40.610.110.110.110.40.10.10.10.11.又因?yàn)镃*=(A*xB”產(chǎn)R,0.60.10.10.1一11A、B*=0.510.1。10.10.51=0.10.10.510.50.5,將A.xB*按行展開(kāi)寫(xiě)成行向量，為0.10.10.10.510.10.50.50.10.10.1，則C*=(A%B*)xR=(0.40.5)即C*=04+054Z29.已知語(yǔ)言變量x,y,z。X的

16、論域?yàn)橛驗(yàn)?3,定義有兩個(gè)語(yǔ)言值：'大”三0,0.5,1:“小”=1,0.5,0。1 的論域?yàn)?0,20,30,40,50.語(yǔ)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)?.1,020.3.語(yǔ)言值為：“長(zhǎng)”=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(zhǎng)”；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”=0,0,0.3,0.7,1RZadehMamd

17、aniz第三章模糊控制2 .模糊控制器有哪幾部分組成？各完成什么功能？1:答：模糊控制器由四個(gè)部分組成，這四個(gè)功能模塊是模糊化、知識(shí)庫(kù)、模糊推理和去模糊化。(1)模糊化：為實(shí)現(xiàn)模糊控制而將精確的輸入量進(jìn)行模糊化處理，是將精確量轉(zhuǎn)化為模糊量的過(guò)程。模糊化模塊在不同的階段有不同的作用：a、確定符合模糊控制器要求的輸入量和輸出量。b、對(duì)輸入輸出變量進(jìn)行尺度變換，使之落于各自的論域范圍內(nèi)。c、對(duì)已經(jīng)論域變換的輸入量進(jìn)行模糊化處理，包括模糊分割和隸屬函數(shù)的確定。(2)知識(shí)庫(kù)：知識(shí)庫(kù)通常由數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)組成，包含了具體應(yīng)用領(lǐng)域的知識(shí)和要求。其中，數(shù)據(jù)庫(kù)主要包含輸入輸出變量的初度變換因子、輸入輸出空間的模糊

18、分割以及模糊變量的模糊取值及相應(yīng)的隸屬度函數(shù)選擇和形狀等方面的內(nèi)容。規(guī)則庫(kù)包含了用模糊語(yǔ)言描述專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，來(lái)表示一系列控制規(guī)則。它們反映了控制專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。(3)模糊推理：是一種近似推理，根據(jù)模糊控制規(guī)則庫(kù)和當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)推斷出應(yīng)施加的控制量的過(guò)程，由推理機(jī)完成。(4)去模糊化：由于控制器輸出到具體地執(zhí)行機(jī)構(gòu)的信號(hào)必須是清晰的精確量。因此，需要一個(gè)與輸入模糊化相反的過(guò)程，即把模糊推理結(jié)果轉(zhuǎn)變成清晰量，它實(shí)現(xiàn)從輸出論域上輸出模糊空間到輸出精確空間的映射。3 .模糊控制器設(shè)計(jì)的步驟怎樣？不得用于商業(yè)用途僅供個(gè)人參考2:答：模糊控制器設(shè)計(jì)的步驟如下：(1):輸入變量和輸出變量的確定。(2):輸

19、入輸出變量的論域和模糊分割，以及包括量化因子和比例因子在內(nèi)的控制參數(shù)的選擇。(3):輸入變量的模糊化和輸出變量的清晰化。(4):模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)以及模糊推理模型的選擇。(5):模糊控制程序的編制。4 .清晰化的方法有哪些？3:答：清晰化的方法一般有四種：(1):最大隸屬度法：這種方法將模糊推理得到的結(jié)論中最大隸屬度值最對(duì)應(yīng)的元素作為控制器輸出的精確值，如果有多個(gè)最大點(diǎn)，則取其平均值。(2):加權(quán)平均法：這種方法是指以各條規(guī)則的前件和輸入的模糊集按一定法則確定的值為權(quán)值，并對(duì)后件代表值加權(quán)平均計(jì)算輸出的清晰值的方法。(3):面積等分法：把輸出的模糊集合所對(duì)應(yīng)的隸屬函數(shù)與橫坐標(biāo)之間圍成的面子分成

20、兩部分，那么該方法得到的精確值應(yīng)滿足使該兩部分的面積相等。(4)：由于Tsukamoto模型和Takagi-Sugeno模型輸出本身就是清晰量，則不需要去模糊化。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(duì)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(yǔ)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)則表。解：定義理想溫度點(diǎn)的溫度為To,

21、實(shí)際測(cè)量溫度為T,溫度差為e=&T=%一丁。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e變化劃分表為：隸屬度變化等級(jí)-3-2-10123模PB000000.51糊PS000010.50集ZE000.510.500NS00.510000NB10.500000控制電壓u變化劃分表為:隸屬度變化等級(jí)-3-2-10123模PB000000.51糊PS000010.50集ZE000.510.500NS00.510000NB10.500000根據(jù)一上兩表設(shè)計(jì)一下模糊規(guī)則:若e負(fù)大，則u正大；若e負(fù)小，則u正??；若e為0,則U為0；若e正小，則U負(fù)??；若e正大，則U負(fù)大。不得用于商業(yè)用

22、途僅供個(gè)人參考模糊控制規(guī)則表為:若(if)NLeNSe0ePSePLE則(then)NLuNSU0uPSuPLu第四章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)1、生物神經(jīng)元模型的結(jié)構(gòu)功能是什么？答：生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)：(1)、細(xì)胞體：由細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)和細(xì)胞膜等組成。(2)、樹(shù)突：胞體上短而多分枝的突起。相當(dāng)于神經(jīng)元的輸入端，接受傳入的神經(jīng)沖動(dòng)。(3)、軸突：胞體上最長(zhǎng)枝的突起，也稱神經(jīng)纖維。端部有很多神經(jīng)末稍傳出神經(jīng)沖動(dòng)。(4)、突觸：神經(jīng)元間的連接接口，每個(gè)神經(jīng)元約有1萬(wàn)10萬(wàn)個(gè)突觸。神經(jīng)元通過(guò)其軸突的神經(jīng)末稍，經(jīng)突觸與另一神經(jīng)元的樹(shù)突聯(lián)接，實(shí)現(xiàn)信息的傳遞。由于突觸的信息傳遞特性是可變的，形成了神經(jīng)元間聯(lián)接的柔性，稱為結(jié)構(gòu)

23、的可塑性。(5)、細(xì)胞膜電位：神經(jīng)細(xì)胞在受到電的、化學(xué)的、機(jī)械的刺激后，能產(chǎn)生興奮，此時(shí)，細(xì)胞內(nèi)外有電位差，稱膜電位。電位膜內(nèi)為正，膜外為負(fù)。生物神經(jīng)元功能：(1)、興奮與抑制當(dāng)傳入神經(jīng)元的沖動(dòng)，經(jīng)整合，使細(xì)胞膜電位升高，超過(guò)動(dòng)作電位的閾值時(shí)，為興奮狀態(tài)，產(chǎn)生神經(jīng)沖動(dòng)，由軸突經(jīng)神經(jīng)末稍傳出。當(dāng)傳入神經(jīng)元的沖動(dòng)，經(jīng)整合，使細(xì)胞膜電位降低，低于閾值時(shí)，為抑制狀態(tài)，不產(chǎn)生神經(jīng)沖動(dòng)。(2)、學(xué)習(xí)與遺忘由于神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的可塑性，突觸的傳遞作用可增強(qiáng)與減弱，因此，神經(jīng)元有學(xué)習(xí)與遺忘的功能。2、人工神經(jīng)元模型的特點(diǎn)是什么？答：人工神經(jīng)元模型的特點(diǎn)：(1)、神經(jīng)元及其聯(lián)接；(2)、神經(jīng)元間的聯(lián)接強(qiáng)度決定信號(hào)傳遞

24、的強(qiáng)弱；(3)、神經(jīng)元間的聯(lián)接強(qiáng)度是可以隨訓(xùn)練改變的；(4)、信號(hào)是可以起刺激作用的，也可以起抑制作用；(5)、一個(gè)神經(jīng)元接受的信號(hào)的累積效果決定該神經(jīng)元的狀態(tài)；(6)、每個(gè)神經(jīng)元可以有一個(gè)閾值”。3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是什么？如何分類？答：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)：(1)、非線性(2)、分布處理(3)、學(xué)習(xí)并行和自適應(yīng)(4)、數(shù)據(jù)融合(5)、適用于多變量系統(tǒng)(6)、便于硬件實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類：根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為三種形式：(1)、前向網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)元分層排列，組成輸入層、隱含層和輸出層。每一層的神經(jīng)元只接受前一層神經(jīng)元的輸入。輸入模式經(jīng)過(guò)各層順次的變換后，由輸出層輸出。在各神經(jīng)元

25、間不存在反饋。感知器和誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)采用前向網(wǎng)絡(luò)形式。(2)、反饋網(wǎng)絡(luò)：該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在輸出層到輸入層存在反饋，即每一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)都有可能接受來(lái)自外部的輸入和來(lái)自輸出神經(jīng)元的反饋。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種反饋動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，它需要工作一段時(shí)間才能達(dá)到穩(wěn)定。(3)、自組織網(wǎng)絡(luò)：當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在接受外界輸入時(shí)，網(wǎng)絡(luò)將會(huì)分成不同的區(qū)域，不同區(qū)域具有不同的響應(yīng)特征，即不同的神經(jīng)元以最佳方式響應(yīng)不同性質(zhì)的信號(hào)激勵(lì)，從而形成一種拓?fù)湟饬x上的特征圖，該圖實(shí)際上是一種非線性映射。這種映射是通過(guò)無(wú)監(jiān)督的自適應(yīng)過(guò)程完成的，所以也稱為自組織特征圖。4、有哪幾種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法？常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法：(1)、有教師學(xué)習(xí)：在學(xué)習(xí)

26、過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)根據(jù)實(shí)際輸出與期望輸出的比較，進(jìn)行聯(lián)接權(quán)系的調(diào)整，將期望輸出稱不得用于商業(yè)用途僅供個(gè)人參考導(dǎo)師信號(hào)是評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)。（2）、無(wú)教師學(xué)習(xí)：無(wú)導(dǎo)師信號(hào)提供給網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)能根據(jù)其特有的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)規(guī)則，進(jìn)行聯(lián)接權(quán)系的調(diào)整，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)隱含于其內(nèi)部。（3）、再勵(lì)學(xué)習(xí)：把學(xué)習(xí)看為試探評(píng)價(jià)過(guò)程，學(xué)習(xí)及選擇一動(dòng)作作用于環(huán)境，環(huán)境的狀態(tài)改變，并產(chǎn)生再勵(lì)信號(hào)反饋至學(xué)習(xí)機(jī)，學(xué)習(xí)機(jī)依據(jù)再勵(lì)信號(hào)與環(huán)境當(dāng)前的狀態(tài)，再選擇下一動(dòng)作作用于環(huán)境，選擇的原則是使受到獎(jiǎng)勵(lì)的可能性增大。（4）、Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則（5）、Delta學(xué)習(xí)規(guī)則第五章典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1、BP算法的特點(diǎn)是什么？增大權(quán)值是否能夠使BP學(xué)習(xí)變慢？答

27、：誤差反向傳播的BP算法簡(jiǎn)稱BP算法，是有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)，其基本思想是梯度下降法。它采用梯度搜索技術(shù)，以使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值與期望輸出值的誤差均方值為最小。學(xué)習(xí)的過(guò)程由正向傳播和反向傳播組成，在正向過(guò)程中，輸入信息由輸入層經(jīng)隱層逐層處理，并傳向輸出層，每層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)，如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉(zhuǎn)至反向傳播，將誤差信號(hào)按連接通路反向計(jì)算，由梯度下降法來(lái)調(diào)整各層神經(jīng)元的權(quán)值，使誤差信號(hào)減小。主要優(yōu)點(diǎn)：（1）非線性映射能力：無(wú)需事先了解描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程，只要提供足夠多的樣本模式對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行詳細(xì)訓(xùn)練，它便能完成由n維輸入空間到m輸出空間的非線性映射。（2）泛化能

28、力：當(dāng)向網(wǎng)絡(luò)輸入訓(xùn)練時(shí)未曾見(jiàn)過(guò)的非樣本數(shù)據(jù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)也能完成由輸入空間向輸出空間的正確映射，這種能力稱為多層前饋網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。（3）容錯(cuò)能力：輸入樣本中帶有較大的誤差，甚至個(gè)別錯(cuò)誤對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出規(guī)律影響很小。標(biāo)準(zhǔn)的BP算法內(nèi)在的缺陷：（1）易形成局部極小而得不到全局最優(yōu)；（2）訓(xùn)練次數(shù)多使得學(xué)習(xí)效率低，收斂速度慢；（3）隱節(jié)點(diǎn)的選取缺乏理論指導(dǎo)；（4）訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)新樣本有遺忘舊樣本的趨勢(shì)。增大權(quán)值不一定能夠使BP學(xué)習(xí)變慢，由BP權(quán)值修正的原理可知，權(quán)值調(diào)整公式可匯總?cè)缦拢合灡?1=*因+/穹，鏟.其中，輸出層.鎮(zhèn)6"4隱含層和輸入層：8?=/G燈豆鏟，哈。一由上式可知，還與輸出層相連

29、的權(quán)值的調(diào)整量工人Y二心藥有關(guān).其中：出是學(xué)習(xí)率，考）是表現(xiàn)在輸出層的局部誤差，口2、為什么說(shuō)BP網(wǎng)絡(luò)是全局逼近的.而RBF網(wǎng)絡(luò)是局部逼近的？它們各有突出的特點(diǎn)是什么？BP網(wǎng)絡(luò)的活化函數(shù)為S函數(shù)，其值在輸入空間中無(wú)限大的范圍內(nèi)為非零值，因而是全局逼近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其突出特點(diǎn)如下：1、是一種多層網(wǎng)絡(luò)化，包括輸入層、隱含層和輸出層；2、層與層之間采用全互聯(lián)方式，同一層神經(jīng)元不連接；3、權(quán)值通過(guò)delta學(xué)習(xí)算法進(jìn)行調(diào)節(jié)；4、神經(jīng)元活化（激發(fā)）函數(shù)為S函數(shù)；5、學(xué)習(xí)算法由正向算法和反向算法組成；6、層與層之間的連接時(shí)單向的，信息的傳播史雙向的。RBF網(wǎng)絡(luò)的活化函數(shù)為高斯基函數(shù)，其值在輸入空間中有限范圍

30、內(nèi)為非零值，并且RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元具有局部逼近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其輸出特點(diǎn)如下：1、RBF徑向基函數(shù)是局部的，學(xué)習(xí)速度快；2、已證明RBF網(wǎng)絡(luò)具有唯一最佳逼近的特性，且無(wú)局部最??；3、在函數(shù)創(chuàng)建過(guò)程中可以自動(dòng)增加隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，直到滿足均方差要求為止無(wú)需不得用于商業(yè)用途僅供個(gè)人參考單獨(dú)的代碼來(lái)訓(xùn)練函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建過(guò)程就是訓(xùn)練過(guò)程。4、RBF網(wǎng)絡(luò)用于非線性系統(tǒng)辨識(shí)與控制中，雖具有唯一最佳逼近特性，且無(wú)局部最小的優(yōu)點(diǎn)，避免去確定隱層和隱層點(diǎn)數(shù)，網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)具體問(wèn)題自適應(yīng)的調(diào)整，因此適應(yīng)性更好。3、何為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力？影響泛化能力的因素有哪些？答：泛化能力(綜合能力、概括能力)：用較少的樣本進(jìn)

31、行訓(xùn)練，是網(wǎng)絡(luò)能在給定的區(qū)域內(nèi)達(dá)到要求的精度。所以沒(méi)有泛化能力的網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有使用價(jià)值。影響泛化能力的因素：1、樣本；2、結(jié)構(gòu)；3、初始權(quán)值4、訓(xùn)練樣本集；5、需測(cè)試集。124.已知一個(gè)非線性函數(shù)y=萬(wàn)為)sin(2nx2),試用三層BP網(wǎng)絡(luò)逼近輸出y,回出網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，寫(xiě)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。1解：非線性函數(shù)y=(nx；)sin(2nx2)回出三層BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖2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1活化函數(shù)選擇S型函數(shù)y=f(xl)=Jr1 e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

32、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高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)k1.PID控制器的一般形式為u(k)=kpe(k)+ki£e(j)+kde(k)-e(k-1),也可寫(xiě)成等價(jià)形式j(luò)=0ku1(k)=e(k),u2(k)='e(k),u(k)=k1U1(k)+k2U2(k)十卜3此比).其中jm心4水2,底為pid捽制器kp,ki,kd三個(gè)參數(shù)比(k)=e(k)=e(k)一e(kT)的線性表示。這一形式可以看成以u(píng)1(k),u2(k),u3(k)為輸入.k1,k2,k3為權(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)

33、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(duì)被控對(duì)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(duì)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;采樣彳#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，其輸出層的車出即為PID控制器的三個(gè)控制參數(shù)kp、ki、kd并計(jì)算PID控制器

34、的輸出進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，在線調(diào)整加權(quán)系數(shù)，實(shí)現(xiàn)PID控制參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整；令k=k1,進(jìn)行上述步驟。網(wǎng)絡(luò)各層輸入輸出算法：第八章專家控制1 .什么叫產(chǎn)生式系統(tǒng)？它由哪此部分絹成？試舉例略加饋明。不得用于商業(yè)用途僅供個(gè)人參考答：如果滿足某個(gè)條件，那么就應(yīng)當(dāng)采取某些行動(dòng)，滿足這種生產(chǎn)式規(guī)則的專家系統(tǒng)成為產(chǎn)生式系統(tǒng)。產(chǎn)生式系統(tǒng)主要由總數(shù)據(jù)庫(kù)，產(chǎn)生式規(guī)則和推理機(jī)構(gòu)組成。舉例：醫(yī)療產(chǎn)生式系統(tǒng)。2 .專家系統(tǒng)有哪些部分構(gòu)成？各部分的作用如何？專家系統(tǒng)它具體有哪些特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)?答：知識(shí)庫(kù)：知識(shí)庫(kù)是知識(shí)的存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)性知識(shí)以及有關(guān)的事實(shí)、一般常識(shí)等。知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)來(lái)源于知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)，同時(shí)它又為

35、推理提供求解問(wèn)題所需的知識(shí)。推理機(jī)：推理機(jī)時(shí)專家系統(tǒng)的思維機(jī)構(gòu)，實(shí)際上是求解問(wèn)題的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，綜合推理機(jī)的運(yùn)行可以有不同的控制策略。數(shù)據(jù)庫(kù)：它是用于存放推理的初始證據(jù)、中間結(jié)果以及最終結(jié)果等的工作存儲(chǔ)器。解釋接口:它把用戶輸入的信息轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)內(nèi)規(guī)范化的表現(xiàn)形式，然后交給相應(yīng)的模塊去處理，把系統(tǒng)輸出的信息轉(zhuǎn)換成用戶易于理解的外部形式顯示給用戶，回答提出的問(wèn)題。知識(shí)獲?。褐R(shí)獲取是指通過(guò)人工方法或機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，將某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的事實(shí)性知識(shí)和領(lǐng)域?qū)＜宜赜械慕?jīng)驗(yàn)性知識(shí)轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)程序的過(guò)程。對(duì)知識(shí)庫(kù)的修改和擴(kuò)充也是在系統(tǒng)的調(diào)試和驗(yàn)證中進(jìn)行，是一件困難的工作。專家系統(tǒng)的特點(diǎn)：具有專家水平的專門知識(shí)，

36、能進(jìn)行有效的推理，專家系統(tǒng)的透明性和靈活性，具有一定的復(fù)雜性與難度。3 .在專家系統(tǒng)中，推理機(jī)制，控制策略和搜索方法是如何定義的，它們之間存在什么樣的關(guān)系?答：推理機(jī)制是根據(jù)一定的原則從已有的事實(shí)推出結(jié)論的過(guò)程，這個(gè)原則就是推理的核心。專家系統(tǒng)的自動(dòng)推理是知識(shí)推理。而知識(shí)推理是在計(jì)算機(jī)或者智能機(jī)器中，在知識(shí)表達(dá)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行機(jī)器思維，求解問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)知識(shí)推理的智能操作過(guò)程。在專家系統(tǒng)中，可以依據(jù)專家所具有的知識(shí)的特點(diǎn)來(lái)選擇知識(shí)表示的方法，而只是推理技術(shù)同知識(shí)方法有密切的關(guān)系。控制策略求解問(wèn)題的策略，是推理的控制策略。而控制策略包括推理方向、推理路線、沖突消解策略等，按推理進(jìn)行的路線與方向，推理可

37、分正向推理、反向推理、混合推理。搜索方法：推理機(jī)時(shí)用于對(duì)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)進(jìn)行推理來(lái)得到結(jié)論的思維機(jī)構(gòu)。三者關(guān)系：推理機(jī)制，控制策略(推理機(jī)構(gòu))和搜索方法三者都屬于推理范疇，是一個(gè)整體。只是執(zhí)行順序不同而已。4 .設(shè)計(jì)專家控制器時(shí)應(yīng)考慮哪些特點(diǎn)？專家控制系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)模型為何?答：設(shè)計(jì)控制器的一般原則：多樣化的模型描述，在線處理的靈活性，靈活性的控制策略，決策機(jī)構(gòu)的遞階性，推理與決策的實(shí)時(shí)性。專家控制系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)模型：5 .專家控制系統(tǒng)的特點(diǎn)是什么？它和一般的專家系統(tǒng)相同與區(qū)別在哪里?答：專家控制系統(tǒng)具有全方面的專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、完善的知識(shí)處理功能和實(shí)時(shí)控制的可靠性能。這種系統(tǒng)采用黑板等結(jié)構(gòu)，知識(shí)庫(kù)

38、龐大，推理機(jī)復(fù)雜。它包括有知識(shí)獲取子系統(tǒng)和學(xué)習(xí)子系統(tǒng)，人機(jī)接口要求較高。專家式控制器，多為工業(yè)專家控制器，是專家控制系統(tǒng)的簡(jiǎn)化形式，針對(duì)具體的控制對(duì)象或過(guò)程，著重于啟發(fā)式控制知識(shí)的開(kāi)發(fā)，具有實(shí)時(shí)算法和邏輯功能。專家控制系統(tǒng)與一般的專家控制系統(tǒng)的區(qū)別：(1)通常的專家系統(tǒng)只完成專門領(lǐng)域問(wèn)題的咨詢功能，它的推理結(jié)果一般用于輔助用戶的決策；而專家控制則要求能對(duì)控制動(dòng)作進(jìn)行獨(dú)立的、自動(dòng)的決策，它的功能一定要具有連續(xù)的可靠性和較強(qiáng)的抗干擾性。(2)通常的專家系統(tǒng)一般處于離線工作方式，而專家控制則要求在線地獲取動(dòng)態(tài)反饋信息，因而是一種動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，它應(yīng)具有使用的靈活性和實(shí)時(shí)性，即能聯(lián)機(jī)完成控制。6 .直接專家

39、控制系統(tǒng)和間接專家控制各有什么特點(diǎn)，從保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性來(lái)看有哪種方法更困難些?答：直接專家控制系統(tǒng)的特點(diǎn)：直接專家控制系統(tǒng)中，專家控制系統(tǒng)直接起控制器作用，專家控制器在控制系統(tǒng)中所處的位置與常規(guī)控制器完全相同，所不同的是其內(nèi)部組成和工作原理，專家控制器采用PID常規(guī)的控制算法，基于知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)得到相應(yīng)的控制輸出。間接專家控制系統(tǒng)的特點(diǎn)：其基本的控制作用由算法來(lái)完成，專家系統(tǒng)通過(guò)對(duì)使用算法的調(diào)用以及對(duì)各種算法參數(shù)的整定和修正，間接的控制作用。間接專家控制的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)因具體應(yīng)用的不同會(huì)表現(xiàn)出更大的多樣性，同時(shí)是PID參數(shù)的整定專家，這種專家控制的特點(diǎn)是專家系統(tǒng)間接的對(duì)控制信號(hào)起作用。不得用于商業(yè)用

40、途僅供個(gè)人參考直接專家控制系統(tǒng)更困難一些：根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)過(guò)程響應(yīng)情況和環(huán)境條件，利用知識(shí)庫(kù)中的專家經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，決定什么時(shí)候使用什么參數(shù)啟動(dòng)什么算法，它也可以是一個(gè)調(diào)參專家。根據(jù)知識(shí)庫(kù)中的專家規(guī)則，調(diào)整PID參數(shù)及增益，所以從保證系統(tǒng)穩(wěn)定性來(lái)看直接專家控制器方法更困難一些。7 .試比較專家控制系統(tǒng)和模糊控制系統(tǒng)在工作原理、推理機(jī)制、知識(shí)和規(guī)則表示方法的異同。答：1.工作原理：(1)專家控制系統(tǒng)：專家系統(tǒng)的工作過(guò)程是根據(jù)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)和用戶提供的事實(shí)推理，不斷地由已知的前提推出未知的結(jié)論，并把這些未知的結(jié)論納入工作存儲(chǔ)空間，作為已知的新事物繼續(xù)推理，從而把求解的問(wèn)題由未知狀態(tài)轉(zhuǎn)換為已知狀態(tài)。(2)模糊控制

41、系統(tǒng)：模糊控制是模仿人的思維方式和人的控制經(jīng)驗(yàn)來(lái)實(shí)現(xiàn)的一種控制，把模糊集合的理論應(yīng)用于控制就可以把人的經(jīng)驗(yàn)形式化，在控制過(guò)程中實(shí)現(xiàn)模糊推理與決策。8 .推理機(jī)制：(1)專家控制系統(tǒng)的推理機(jī)制是用于對(duì)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)進(jìn)行推理來(lái)得到結(jié)論的思維機(jī)構(gòu)。專家系統(tǒng)的自動(dòng)推理是知識(shí)推理。而知識(shí)推理是在計(jì)算機(jī)或智能機(jī)器中，在知識(shí)表達(dá)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行機(jī)器思維，求解問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)知識(shí)推理的智能操作過(guò)程。(2)模糊控制系統(tǒng)：模糊推理作為近似推理的一個(gè)分支，是模糊控制的理論基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中，它以數(shù)值計(jì)算而不是以符號(hào)推演為特征，它并不注重如像經(jīng)典邏輯那樣的基于公理的形式推演或基于賦值的語(yǔ)義運(yùn)算，而是通過(guò)模糊推理的算法，由推理

42、的前提計(jì)算出結(jié)論。9 .知識(shí)(1)專家控制系統(tǒng)：專家控制將系統(tǒng)視為基于知識(shí)的系統(tǒng)，控制系統(tǒng)的知識(shí)表示如下：(a)受控過(guò)程的知識(shí)：先驗(yàn)知識(shí)，動(dòng)態(tài)知識(shí)。(b)控制、辨識(shí)、診斷知識(shí)：定量知識(shí)、定性知識(shí)。(2)模糊控制系統(tǒng)：知識(shí)庫(kù)包括數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)，模糊控制器設(shè)計(jì)的關(guān)鍵在于如何有效建立知識(shí)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)的定性設(shè)計(jì)包括：量化等級(jí)的選擇；量化方法；量化因子；模糊子集的隸屬函數(shù)。規(guī)則庫(kù)：用一系列模糊條件描述的模糊控制規(guī)則就構(gòu)成模糊控制規(guī)則庫(kù)。10 規(guī)則表示：(1)專家控制系統(tǒng)：專家控制的規(guī)則庫(kù)一般采用產(chǎn)生式規(guī)則表示：“I臣制局勢(shì)，THEN操作結(jié)論”，由多條產(chǎn)生式規(guī)則構(gòu)成規(guī)則庫(kù)。(2)模糊控制系統(tǒng)：規(guī)則的制定有很多種方法，最初的方法就是根據(jù)專