智能控制理论课后习题及复习

第 4 章 专家控制
一、重点内容
1、专家系统各部分组成的作用？ 2、专家系统的结构框图画法。
二、课后习题
第 1 章 进化Leabharlann Baidu法
一、重点内容
1、遗传算法的基本原理；
2、遗传算法的染色体编码方法； 3、遗传算法中常用的 3 种遗传算子（基本操作） ；
4、遗传算法的选择、交叉操作填表。 （求适应值、选择百分比、选择次数、新群体） ，掌握 教材 P280-285 内容。
1
2 ������ − 25 ������������ (x) = ������������(������) ={ {[1 + ( ) ] }2 25 < ������ ≪ 200 5
2 −1
0 ≪ ������ ≪ 25
（2）求“不年老也不年轻 V”的隶属度函数 ̅ ∩ ������ ̅ 不年老也不年轻，即V = ������ ̅： ������ 1 ������ − 50 ������������ ̅ (x) = 1 − ������������ (x) = { 1 − [1 + ( ) ] 5 ̅： ������ 0 ������������ ̅ (x) = 1 − ������������ (x) = { 所以： ������������ (x) = ������������ ̅ ∧ ������������ ̅ (x)，������������ ̅ = min{������������ ̅ (x)} 1 − [1 + ( ������ − 25 ) ] 5
在相及矩阵 G 中取每一行的最小值，按所得值大小排列得： 9 7 23 3 1> > > > 11 13 77 17 所以，结论是：宝马（B）最受欢迎，其他顺次是无限（I） 、凌志（L） 、梅赛德 斯（M） 、保时捷（P） 。 2-4 模糊集合运算 答案：参见教材 P18-P19。 （1）������ZE (e) ∩ ������PS (e) = −30 + −20 + =
������ ������
（ ������1 = P; ������2 = B; ������3 = M; ������4 = L; ������5 = I ） ������������ (������) 0.21 21 ������(������⁄������ ) = = = max(������������ (������), ������������ (������)) max(0.21,0.79) 79 ������������ (������) 0.79 ������(������⁄������) = = =1 max(������������ (������), ������������ (������)) max(0.79,0.21) 同理可得其他项。 P B M L I 1 1 G= 1 1 [1 21 79 1 23 77 37 63 9 11 3 17 1 1 7 13 12 13 41 59 1 1 1 1 33 67 1 1 49 51 1]
二、课后习题
2-2 已知 “年老 O” 和 “年轻 Y” 的模糊集，求“很年轻 W” ， “不年老也不年轻 V” 的隶属度函数。 答案：参见教材 P38，P18。 （1）求“很年轻 W”的隶属度函数
2 由语气算子”很”，取λ=2 即������������ (x) = ������������(������)
−1
（因为：x=51.9 处为������������ ̅ ，������������ ̅ 交点） 2-3 二元对比排序法确定隶属度函数 答案：参见教材 P24。 根据已知条件，可建立如下二元对比关系： f(P, P) = 1.0 f(P, B) = 0.21 f(P, M) = 0.15 f(P, L) = 0.41 f(P, I) = 0.33 f(B, P) = 0.79 f(B, B) = 1.0 f(B, M) = 0.77 f(B, L) = 0.63 f(B, I) = 0.55 f(M, P) = 0.85 f(M, B) = 0.23 f(M, M) = 1.0 f(M, L) = 0.65 f(M, I) = 0.52 f(L, P) = 0.59 f(L, B) = 0.37 f(L, M) = 0.35 f(L, L) = 1.0 f(L, I) = 0.49 f(I, P) = 0.67 f(I, B) = 0.45 f(I, M) = 0.48 f(I, L) = 0.51 f(I, I) = 1.0 最好写成： ������������ (������) = 1.0 ������������ (������) = 0.21 ������������ (������) = 0.15 ������������ (������) = 0.41 ������������ (������) = 0.33 ������������ (������) = 0.79 ������������ (������) = 1.0 ������������ (������) = 0.77 ������������ (������) = 0.63 ������������ (������) = 0.55 ������������ (������) = 0.85 ������������ (������) = 0.23 ������������ (������) = 1.0 ������������ (������) = 0.65 ������������ (������) = 0.52 ������������ (������) = 0.59 ������������ (������) = 0.37 ������������ (������) = 0.35 ������������ (������) = 1.0 ������������ (������) = 0.49 ������������ (������) = 0.67 ������������ (������) = 0.45 ������������ (������) = 0.48 ������������ (������) = 0.51 ������������ (������) = 1.0 可得各二元对比级的数对： (������������ (������), ������������ (������)) = (0.21,0.79) (������������ (������), ������������ (������)) = (0.15,0.85) (������������ (������), ������������ (������)) = (0.41,0.59) (������������ (������), ������������ (������)) = (0.33,0.67) (������������ (������), ������������ (������)) = (0.77,0.23) (������������ (������), ������������ (������)) = (0.63,0.37) (������������ (������), ������������ (������)) = (0.55,0.45) (������������ (������), ������������ (������)) = (0.65,0.35) (������������ (������), ������������ (������)) = (0.52,0.48) (������������ (������), ������������ (������)) = (0.49,0.51)
������������������ (������������ ) ������ 根据������ ( ������⁄������������ ) = max(������ (������ ),������ (������ ))可计算得相及矩阵 G 的各项： ������ ������ ������ ������
二、课后习题
第 3 章 人工神经元网络控制
一、重点内容
1.遗传算法中常用的 3 种遗传算子（基本操作） ； 2. 神经网络学习方式有几种，简述其特点，并分别画出其示意图。 3. 误差反向传播学习算法的主要思想。 4. 节点的离散 Hopfield 神经网络，计算状态转移关系。
二、课后习题
3-3 答案：参见教材 P86-90。 3-4 答案：参见教材 P100-101。
+
1∨0.3 0
+
0.4∨1 10
+
0∨0.3 20
+
0∨0 30
0 0 0.4 1 1 0.3 0 + + + + + + −30 −20 −10 0 10 20 30
2-5 模糊矩阵运算，模糊关系合成 答案：参见教材 P32。
2-7 答案：参见教材 P44，P30。
2-9 答案：参见教材 P44。
第 1 章 绪论
一、重点内容
1.智能控制系统的典型结构组成及各部分的作用。 （教材 P8） 2.智能控制系统的特点。 （教材 P9）
二、课后习题
1-1 智能控制系统由哪几部分组成？各部分的作用是什么？ 答案：参见教材 P8。 1-2 智能控制系统的特点是什么？ 答案：参见教材 P9。
第 2 章 模糊控制论
2 −1 −2 −1
0 ≪ ������ ≪ 50 50 < ������ ≪ 200
0 ≪ ������ ≪ 25 25 < ������ ≪ 200
0 =
������ − 25 1 − [1 + ( ) ] 5 ������ − 50 −2 1 − [1 + ( ) ] 5 {
2 −1
0 ≪ ������ ≪ 25 25 < ������ ≪ 51.9 51.9 < ������ ≪ 200
一、重点内容
1.隶属度函数的定义。 （教材 P16） 2.模糊集合的定义及表示法。 （教材 P17） 3.模糊集合的运算与基本性质。 （教材 P18，P19） 4.隶属度函数的重叠指数。 （教材 P22） 5.隶属度函数的选择方法。 （教材 P23） 6.隶属度函数的二元对比排序法。 （教材 P24） 7. 各种函数图形类型的隶属度函数适用于什么情况。 （教材 P25，P26） 8.模糊关系定义及表示法。 （教材 P27，P28） 9.模糊关系之直积、代数积。 （教材 P29，P30） 10.模糊关系的合成。 （教材 P31，P32） 11.模糊控制器的设计步骤（教材 P67）
0∧0 0∧0 0.4∧0 −10
+
1∧0.3 0
+
0.4∧1 10
+
0∧0.3 20
+
0∧0 30
0 0 0 0.3 0.4 0 0 + + + + + + −30 −20 −10 0 10 20 30
0∨0 0∨0 0.4∨0 −10
（2）������ZE (e) ∪ ������PS (e) = −30 + −20 + =