智能控制技术课件模糊集习题
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智能控制技术-第三课模糊控制2
相应输入(-6~6)对应不同集合的隶属度函数值（e=2.4，元素2）
µ NL NM NS ZE PS PM PL
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
1.0 0.8 0.4 0.1 0 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 0 0 0.2 0.7 1.0 0.9 0 0.5 1.0 0.5 0.9 1.0 0.7 0.2 0 0 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 0.1 0.4 0.8 1.0
如果A’=A
0.2 那么 0.2 B A R C 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2
0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.8 0.4 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0.2 0.4 0.6 0.8 1 B “高电压” 1 2 3 4 5
方法2. 采用积运算法，即为RP
1 0.8 0.6 0.4 0.2
其中，每个元素是按最大-最小的合成规则计算出来的。如，上 式中第一个元素是这样计算的：
（1 0.2） （0.8 0.2） （0.6 0.2） （0.4 0.2） （0.2 0.2） 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2
如果A’=A B A R p 0.2 0.4 0.6 0.8 1
如果A’=A2 B A2 R p 0.2 0.4 0.6 0.8 1
(完整版)智能控制习题参考答案
5.比较模糊集合和普通集合的异同。
答：
集
异
合
同
点
相同点
不同点
普通集合
模糊集合
1，基本概念相同：具有某种特定属性的对象的全体。 2，分类方法大致一样，如：列举法，描述法，特征函数法
3，运算规律大致相同，如：恒等律，交换律，结合律，分配律，吸收 律，同一律，对偶律
元素的范围有个清晰的界限 互补律仍然适用
3，污染性：复杂生产制造过程的信息都会受到污染，但在不同层次的信息受干扰程度 不同，层次较低的信号受污染程度较大。
二、获取方式 信息主要是通过传感器获得，但经过传感器后要经过一定的处理来得到有效的信息， 具体处理方法如下： 1，选取特征变量 可分为选择特征变量和抽取特征变量。 选择特征变量直接从采集样本的全体原始工艺参 数中选择一部分作为特征变量。抽取特征变量对所选取出来的原始变量进行线性或非线性 组合，形成新的变量，然后去其中一部分作为特征变量。
变换，在时间域和频率域同时具有良好的定位能力，从而被誉为
"数学显微镜 "。
6， IHS 变换 3 个波段合成的 RGB 颜色空间是一个对物体颜色属性描述系统，
而 IHS 色度空间提取
出物体的亮度 I，色度 H，饱和度 S，它们分别对应 3 个波段的平均辐射强度、 3 个波段的
数据向量和的方向及 3 个波段等量数据的大小。 RGB 颜色空间和 IHS 色度空间有着精确的
u(50)=30/30=1
u(55)=30/30=1
u(60)=30/30=1
u(65)=29/30=0.967
u(70)=24/30=0.8
低智商曲线：
u(75)=14/30=0.467
35— 70 30— 65 40— 75 30— 65 30— 70 30— 70
智能控制模糊控制PPT课件
同时期，Mamdani和Ostergaard分别将模糊控制成功地应用 于蒸汽机和水泥窑的控制，为模糊理论的发展展现了光明 的前景。
机械结构力学及控制国家2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第三阶段
上世纪80年代，模糊理论的应用在深度和广度上 都有了较大进展，产生了大量的应用成果。
识别
输入的烹饪功能命令，口感命令
都是模糊的概念，带有人类思维
执行级
的命令。
对象
智能控制系统分层递阶结构示意图
机械结构力学及控制国家重点实验室
8
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 举个小例子
如何从人群中识别出自己认识的人？
计算机怎么识别？
脸部特征（脸型，眼睛，鼻子等） 身材（高、矮，胖、瘦） 声音 年龄 走路特征
如今需求：要考虑视觉、听觉、触觉信号，包含了图形、 文字、语言、声音等信息
输入参数越来越直接，越来越智能。
机械结构力学及控制国家重点实验室
4
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 一个小问题
随着社会文明的进步，社会分工越来越明确。于是对 于大部分人来说，做饭能力。。。
排骨怎么烧？
机械结构力学及控制国家重点实验室
特别是在日本，模糊控制被成功地应用于废水处 理、机器人、汽车驾驶、家用电器和地铁系统等 许多领域，掀起了模糊技术应用的浪潮。模糊软 硬件也投入商业使用。
机械结构力学及控制国家重点实验室
13
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第四阶段
上世纪90年代以来，模糊理论的研究取得了一系列突 破性的进展，例如自适应模糊控制，模糊系统的结构 和稳定性分析，模糊优化，模糊逼近等。
机械结构力学及控制国家2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第三阶段
上世纪80年代，模糊理论的应用在深度和广度上 都有了较大进展，产生了大量的应用成果。
识别
输入的烹饪功能命令，口感命令
都是模糊的概念，带有人类思维
执行级
的命令。
对象
智能控制系统分层递阶结构示意图
机械结构力学及控制国家重点实验室
8
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 举个小例子
如何从人群中识别出自己认识的人？
计算机怎么识别？
脸部特征（脸型，眼睛，鼻子等） 身材（高、矮，胖、瘦） 声音 年龄 走路特征
如今需求：要考虑视觉、听觉、触觉信号，包含了图形、 文字、语言、声音等信息
输入参数越来越直接，越来越智能。
机械结构力学及控制国家重点实验室
4
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 一个小问题
随着社会文明的进步，社会分工越来越明确。于是对 于大部分人来说，做饭能力。。。
排骨怎么烧？
机械结构力学及控制国家重点实验室
特别是在日本，模糊控制被成功地应用于废水处 理、机器人、汽车驾驶、家用电器和地铁系统等 许多领域，掀起了模糊技术应用的浪潮。模糊软 硬件也投入商业使用。
机械结构力学及控制国家重点实验室
13
2.1 引言
2.1.1 模糊控制的发展概述 模糊控制的发展——第四阶段
上世纪90年代以来，模糊理论的研究取得了一系列突 破性的进展，例如自适应模糊控制，模糊系统的结构 和稳定性分析，模糊优化，模糊逼近等。
智能控制技术课件模糊控制习题
a3
0.4
a
4
0.2
a
5
,
B 重 0.2 b1 0.4 b2 0.6 b3 0.8 b4 1b5 , 试确定模糊条件语句“If x 轻 Then y 不非常重”
所决定的模糊关系R，以及模糊语句“x非常轻”
所对应的y。
机械结构力学及控制国家重点实验室
6
习题
（3）设有论域X={u1, u2, u3}，Y={v1,v2,v3},
集合“学习好”F。
0
假设采用的隶属度函数：
F (x)
5(x 80)
100
x 80 x 80
机械结构力学及控制国家重点实验室
2
习题
A 0.5 1 0.3 0.1 0 u1 u2 u3 u4 u5
B 0 0.1 0.3 0.7 1 u1 u2 u3 u4 u5
机械结构力学及控制国家重点实验室
快 0 0.1 0.3 0.5 0.7 1 0 20 40 60 80 100
求语言变量“非常快”与“很快”。
机械结构力学及控制国家重点实验室
5
习题
(2) 有论域X a1, a2, a3, a4, a5及
Y b1, b2, b3, b4, b5,并定义 :
A轻
1 a1
0.8
a2
0.6
Z={w1,w2},已知：
A 0.5 1 0.1 u1 u2 u3
B 0.1 1 0.6 v1 v2 v3
C 0.4 0.9 w1 w2
试确定模糊条件语言“如果A和B，则C”所确定 的模糊关系矩阵R，并计算当：
A' 0.8 0.5 0.1 B' 0.1 0.5 0.9
u1 u2 u3
人工智能控制技术课件：模糊控制
直接输出精确控制，不再反模糊化。
模糊集合
模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。经典集合一般指具有某种属性的、确定的、
彼此间可以区别的事物的全体。事物的含义是广泛的,可以是具体元素也可以是抽象
概念。在经典集合论中,一个事物要么属于该集合,要么不属于该集合,两者必居其一,
没有模棱两可的情况。这表明经典集合论所表达概念的内涵和外延都必须是明确的。
1000
1000
9992
9820
的隶属度 1 =
= 1，其余为： 2 =
= 0.9992， 3 =
=
1000
1000
1000
9980
9910
0.982， 4 =
= 0.998， 5 =
= 0.991，整体模糊集可表示为：
1000
1000
1
0.9992
0.982
0.998
《人工智能控制技术》
模糊控制
模糊空基本原理
模糊控制是建立在模糊数学的基础上，模糊数学是研究和处理模糊性现
象的一种数学理论和方法。在生产实践、科学实验以及日常生活中，人
们经常会遇到模糊概念(或现象)。例如，大与小、轻与重、快与慢、动与
静、深与浅、美与丑等都包含着一定的模糊概念。随着科学技术的发展，
度是2 ，依此类推，式中“+”不是常规意义的加号，在模糊集中
一般表示“与”的关系。连续模糊集合的表达式为：A =
)( /其中“” 和“/”符号也不是一般意义的数学符号，
在模糊集中表示“构成”和“隶属”。
模糊集合
假设论域U = {管段1，管段2，管段3，管段4，管段5}，传感器采
1+|
模糊集合
模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。经典集合一般指具有某种属性的、确定的、
彼此间可以区别的事物的全体。事物的含义是广泛的,可以是具体元素也可以是抽象
概念。在经典集合论中,一个事物要么属于该集合,要么不属于该集合,两者必居其一,
没有模棱两可的情况。这表明经典集合论所表达概念的内涵和外延都必须是明确的。
1000
1000
9992
9820
的隶属度 1 =
= 1，其余为： 2 =
= 0.9992， 3 =
=
1000
1000
1000
9980
9910
0.982， 4 =
= 0.998， 5 =
= 0.991，整体模糊集可表示为：
1000
1000
1
0.9992
0.982
0.998
《人工智能控制技术》
模糊控制
模糊空基本原理
模糊控制是建立在模糊数学的基础上，模糊数学是研究和处理模糊性现
象的一种数学理论和方法。在生产实践、科学实验以及日常生活中，人
们经常会遇到模糊概念(或现象)。例如，大与小、轻与重、快与慢、动与
静、深与浅、美与丑等都包含着一定的模糊概念。随着科学技术的发展，
度是2 ，依此类推，式中“+”不是常规意义的加号，在模糊集中
一般表示“与”的关系。连续模糊集合的表达式为：A =
)( /其中“” 和“/”符号也不是一般意义的数学符号，
在模糊集中表示“构成”和“隶属”。
模糊集合
假设论域U = {管段1，管段2，管段3，管段4，管段5}，传感器采
1+|
计算机智能控制第2讲模糊数学的基本概念-10-9资料
高斯函数 S函数
II函数
Z函数
S函数
II函数
关系的定义
关系的定义
关系是客观世界存在的普遍现象。如父子关
系、大小关系、属于关系、二元关系、多元关系
、多边关系等等(关系明确）直积体现着两集合
间的无约束关系，若给以约束，就形成关系。在
普通集合中，设论域U和V，从U到V的一个关系定
义为直积
1、为什么采用模糊控制？
传统的自动控制控制器的综合设计都要建立 在被控对象准确的数学模型(即传递函数模 型或状态空间模型)的基础上，但是在实际 中，很多系统的影响因素很多，油气混合 过程、缸内燃烧过程等) ，很难找出精确的 数学模型。这种情况下，模糊控制的诞生 就显得意义重大。因为模糊控制不用建立 数学模型不需要预先知道过程精确的数学 模型。
用模糊矩阵R来表示为
那么家中孙子、孙女与祖父、祖母的相似程度如 何？
模糊关系 也存在关 系合成， 主要通过 模糊关系 矩阵来合 成。
模糊关系合成
定义2-5 模糊关系合成：如果R和S分别为迪卡
尔空间
和
上的模糊关系，则R和S的合
成是定义在迪卡尔空间
上的模糊关系，
并记为
。其隶属度函数的计算方法为：
从模糊中寻找确定，“矬子里选将军”
定义：设Aλ∈F(U), λ∈[0,1] 则：
(1)
称Aλ为A的一个-
λ截集，称λ为阈值（或置信水平）。
(2) λ强截集。
称Aλ为A的一个-
(3) SuppA={u|u∈U, A(u)>0} ，A的支集
KerA={u|u ∈U,A(u)=1} ，A的核。
当A的核不空，称A为正规F集。
的一个子集R，记为
智能控制第7章 模糊神经网络控制与自适应神经网络PPT课件
fj(4)=max(u1(4),u2(4),...,up(4)), aj(4)=fj(4) 且第三、四层节点之间的连接系数wji(4)=1
第五层
❖有两种模式
❖从上到下的信号传输方式 ，同第一层。
❖从下到上是精确化计算，如果采用重心法， 有
fj(5 ) w ( j5 )iu i(5 ) (m ( j5 )i (j5 )i)u i(5 ), i
E fj(4)
E fj(5)
fj(5) fj(4)
E fj(5)
fj(5) u(j5)
u(j5) fj(4)
E fj(5)
m(5) ji
u (5) (5)
ji i
u(j5)
i
u (5) (5) (5) jj jj
(j5i)ui(5))(
m u ) (5) (5) (5) (5)
图7-2 :规则节点合并示例
2. 有导师学习阶段
❖可采用BP学习
E1(y(t)ˆy(t))2min 2
w(t1)w(t)(E w)
E w ( n E )e ( n w t)e tE f w f E f fa w a
第五层
m E (j5)i a E (j5) a fj((j5 5))
wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感34如果被控系统yk1fykyk1uk1gukwwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感351tdltdltdltdl神经网络n神经网络n331基于神经网络的模型参考自适应控制结构图参考模型wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感3671wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感37则控制系统的误差方程为其中wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感383233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感393233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感40对于yk1fykyk1uk1guk可得如果存在可用神经网络逼近之
第五层
❖有两种模式
❖从上到下的信号传输方式 ，同第一层。
❖从下到上是精确化计算，如果采用重心法， 有
fj(5 ) w ( j5 )iu i(5 ) (m ( j5 )i (j5 )i)u i(5 ), i
E fj(4)
E fj(5)
fj(5) fj(4)
E fj(5)
fj(5) u(j5)
u(j5) fj(4)
E fj(5)
m(5) ji
u (5) (5)
ji i
u(j5)
i
u (5) (5) (5) jj jj
(j5i)ui(5))(
m u ) (5) (5) (5) (5)
图7-2 :规则节点合并示例
2. 有导师学习阶段
❖可采用BP学习
E1(y(t)ˆy(t))2min 2
w(t1)w(t)(E w)
E w ( n E )e ( n w t)e tE f w f E f fa w a
第五层
m E (j5)i a E (j5) a fj((j5 5))
wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感34如果被控系统yk1fykyk1uk1gukwwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感351tdltdltdltdl神经网络n神经网络n331基于神经网络的模型参考自适应控制结构图参考模型wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感3671wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感37则控制系统的误差方程为其中wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感383233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感393233wwwthemegallerycom用一个半导体功率器件作为开关该器件不断地重复开启和关断使得输入的直流电压在通过这个开关器件后变成了方波该方波经过电感40对于yk1fykyk1uk1guk可得如果存在可用神经网络逼近之
智能控制技术(-模糊控制的数学基础)名师公开课获奖课件百校联赛一等奖课件
若采用一般集合旳观点，选用特征函数
1 C A (u) 0
学习好 A 学习差 A
此时特征函数分别为(张三)=1，(李四)=1， (王五)=1。这么就反应不出三者旳差别。假 若采用模糊子集旳概念，选用[0，1]区间上 旳隶属度来表达它们属于“学习好”模糊子 集A旳程度，就能够反应出三人旳差别。
采用隶属函数 A (u) u /100 ，由三人旳
(5)三角形隶属函数 三角形曲线旳形状由三个参数a，b，c
拟定：
0
x
a
f
(
x,
a,
b,
c)
b
c
a x
c b
0
xa a xb
b xc xc
其中参数a和c拟定三角形旳“脚”，而
参数b拟定三角形旳“峰”。 Matlab表
达为
trimf(x,[a, b, c])
（6）Z形隶属函数 这是基于样条函数旳曲线，因其呈现Z形
图 高斯型隶属函数（M=1）
图 广义钟形隶属函数（M=2）
图 S形隶属函数 （M=3）
图 梯形隶属函数（M=4）
图 三角形隶属函数（M=5）
图 Z形隶属函数（M=6）
二、隶属函数旳仿真
例3.6 设计一种三角形隶属函数，按[-3，3] 范围七个等级，建立一种模糊系统，用来 表达{负大，负中，负小，零，正小，正中， 正大}。仿真成果如图所示。
A (u) A (u) 0.4 0.6 0.6 1
A (u) A (u) 0.4 0.6 0.4 0
2 模糊算子
模糊集合旳逻辑运算实质上就是隶属 函数旳运算过程。采用隶属函数旳取大 （MAX）-取小（MIN）进行模糊集合旳 并、交逻辑运算是目前最常用旳措施。但 还有其他公式，这些公式统称为“模糊算 子”。
1 C A (u) 0
学习好 A 学习差 A
此时特征函数分别为(张三)=1，(李四)=1， (王五)=1。这么就反应不出三者旳差别。假 若采用模糊子集旳概念，选用[0，1]区间上 旳隶属度来表达它们属于“学习好”模糊子 集A旳程度，就能够反应出三人旳差别。
采用隶属函数 A (u) u /100 ，由三人旳
(5)三角形隶属函数 三角形曲线旳形状由三个参数a，b，c
拟定：
0
x
a
f
(
x,
a,
b,
c)
b
c
a x
c b
0
xa a xb
b xc xc
其中参数a和c拟定三角形旳“脚”，而
参数b拟定三角形旳“峰”。 Matlab表
达为
trimf(x,[a, b, c])
（6）Z形隶属函数 这是基于样条函数旳曲线，因其呈现Z形
图 高斯型隶属函数（M=1）
图 广义钟形隶属函数（M=2）
图 S形隶属函数 （M=3）
图 梯形隶属函数（M=4）
图 三角形隶属函数（M=5）
图 Z形隶属函数（M=6）
二、隶属函数旳仿真
例3.6 设计一种三角形隶属函数，按[-3，3] 范围七个等级，建立一种模糊系统，用来 表达{负大，负中，负小，零，正小，正中， 正大}。仿真成果如图所示。
A (u) A (u) 0.4 0.6 0.6 1
A (u) A (u) 0.4 0.6 0.4 0
2 模糊算子
模糊集合旳逻辑运算实质上就是隶属 函数旳运算过程。采用隶属函数旳取大 （MAX）-取小（MIN）进行模糊集合旳 并、交逻辑运算是目前最常用旳措施。但 还有其他公式，这些公式统称为“模糊算 子”。
2024版智能控制技术ppt课件
模糊逻辑在智能控制中应用
01
02
03
工业过程控制
应用于化工、冶金、电力 等工业过程控制中，实现 对温度、压力、流量等参 数的智能控制。
智能家居系统
应用于智能家居系统中， 实现对灯光、窗帘、空调 等设备的智能控制，提高 居住舒适度。
自动驾驶技术
应用于自动驾驶技术中， 实现对车辆行驶轨迹、速 度等参数的智能控制，提 高行驶安全性。
神经网络控制
利用神经网络强大的自 学习和自适应能力，实 现对复杂系统的有效控 制。特点：能够处理非 线性、不确定性和时变 系统，具有强大的逼近
能力和容错性。
专家系统控制
基于专家知识和经验， 构建专家系统实现对复 杂系统的有效控制。特 点：能够处理定性和定 量信息，具有较强的推
理和决策能力。
遗传算法控制
现代控制理论的发展背景
01
随着计算机技术的进步和复杂系统的出现，现代控制理论应运
而生。
现代控制理论的核心思想
02
基于状态空间法和最优化原理，实现对复杂系统的有效控制。
现代控制理论的主要方法
03
包括线性系统理论、最优控制、鲁棒控制等。
智能控制方法分类及特点
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
模糊控制
利用模糊数学理论，将 人的控制经验表示为模 糊规则，实现对复杂系 统的有效控制。特点： 不依赖于精确的数学模 型，具有较强的鲁棒性 和适应性。
模拟退火算法实现过程
包括初始化、设置温度参数、生成新解、计算目标函数差、接受准 则判断、降温过程等步骤。
模拟退火算法特点
具有全局搜索能力强、不易陷入局部最优解等特点，但计算时间较 长。
智能优化算法在智能控制中应用案例
智能控制智能控制试卷(练习题库)(2023版)
智能控制智能控制试卷（练习题库）1、简述智能控制的概念。
2、比较智能控制和传统控制的特点？3、智能控制的概念首次由著名学者（）提出的。
4、经常作为智能控制典型研究对象的是（）。
5、智能自动化开发与应用应当面向（）。
6、不属于智能控制是（）。
7、以下不属于智能控制主要特点的是（）。
8、以下不属于智能控制的是（）。
9、地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为（）。
10、自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为（）。
11、专家系统中的自动推理是基于O的推理。
12、适合专家控制系统的是（）。
13、直接式专家控制通常由O组成。
14、产生式系统的推理方式不包括（）。
15、黑板专家控制系统的组成有O16、建立专家系统，最艰难（“瓶颈”）的任务是（）。
17、产生式系统包含的基本组成O18、下列概念中不能用普通集合表示的是（）。
19、以下应采用模糊集合描述的是（）。
20、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e、误差变化率4e；以及加热装置中可控硅导通角21、在论域U中，模糊集合A的支集只包含一个点u,且OAum=I,则A称为（）。
22、在模糊控制中，隶属度（）。
23、在模糊控制器的推理输出结果中，取其隶属度最大的元素作为精确值, 去执行控制的方法称为（）。
24、在温度模糊控制系统中，二维模糊控制器的输出是（）。
25、以下的集合运算性质中，模糊集合不满足的运算性质（）。
26、模糊控制方法是基于（）。
27、以下应采用模糊集合描述的是（）。
28、模糊隶属度函数曲线的形状可以为（）。
29、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u,故该模糊控制器30、某一隶属度函数曲线的形状可以选为（）。
31、模糊控制器的术语“正中”，可用符合O表示。
32、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33、下列概念中不能用普通集合表示的是（）。
智能控制技术-第二章
则 A U 称为全集。
定义2-3 设A、B是论域U的模糊集，
即 A, B F(U ) ，若对任一 u U 都
有B(u) A(u)，则称B包含A，或称B是A的
一个子集，记作 B A。若对任一 u U都
有 B(u) A(u) ，则称B等于A,记作 B A 。
定义2-4 并：并 (AU B)的隶属函数 AUB 对所
模糊集F的表示：
F {(u, F (u)) | u U}
1、若U为连续域,模糊集F的化简表示
F F / u U
注意不表示“积分”，只是表示集合的一种方法； /并不表示除号，只是表示变量取值为是的隶属度 函数。
例
x
x0 x0
F (5) 0.2
2、若U为离散域，模糊集合的三种表示方法 (1）查德表示法： n
集合={冷，舒适，热}
冷的补集仍然有{冷，舒适，热}
2）因为模糊集合中B、C可能范围相同，只 是隶属度大小不同。
兄弟两个B、C相似父亲的程度。B、C属于 U区域。
兄弟B 1.0
兄弟C
身 眼鼻 眉体 高 睛子 毛重 图 2-6 模 糊 集 合 兄 弟 两 相 似 父 亲 的 程 度 的 定 义
（3）交换律
AI B BI A
AUB BUA
（4）分配律 A I (B UC) (A I B) U(A I C) A U(B I C) (A U B) I (A UC)
（5）同一律
AI U A
AU A
（6）零一律
AI
AUU U
（7）吸收律 AI (AU B) A AU(AI B) A
a)经 典 集 合 对 温 度 的 定 义
b) 模 糊 集 合 对 温 度 的 定 义
定义2-3 设A、B是论域U的模糊集，
即 A, B F(U ) ，若对任一 u U 都
有B(u) A(u)，则称B包含A，或称B是A的
一个子集，记作 B A。若对任一 u U都
有 B(u) A(u) ，则称B等于A,记作 B A 。
定义2-4 并：并 (AU B)的隶属函数 AUB 对所
模糊集F的表示：
F {(u, F (u)) | u U}
1、若U为连续域,模糊集F的化简表示
F F / u U
注意不表示“积分”，只是表示集合的一种方法； /并不表示除号，只是表示变量取值为是的隶属度 函数。
例
x
x0 x0
F (5) 0.2
2、若U为离散域，模糊集合的三种表示方法 (1）查德表示法： n
集合={冷，舒适，热}
冷的补集仍然有{冷，舒适，热}
2）因为模糊集合中B、C可能范围相同，只 是隶属度大小不同。
兄弟两个B、C相似父亲的程度。B、C属于 U区域。
兄弟B 1.0
兄弟C
身 眼鼻 眉体 高 睛子 毛重 图 2-6 模 糊 集 合 兄 弟 两 相 似 父 亲 的 程 度 的 定 义
（3）交换律
AI B BI A
AUB BUA
（4）分配律 A I (B UC) (A I B) U(A I C) A U(B I C) (A U B) I (A UC)
（5）同一律
AI U A
AU A
（6）零一律
AI
AUU U
（7）吸收律 AI (AU B) A AU(AI B) A
a)经 典 集 合 对 温 度 的 定 义
b) 模 糊 集 合 对 温 度 的 定 义
智能控制03-模糊关系及模糊推理
D/A
电 磁 燃 气 阀
热 水 器
A/D
温度传感器
3.1 模糊集合基础
模糊关系及模糊推理
3.1.1 集合关系
集合论中关系的概念： 的概念： 反应[不同集合]的元素之间的关联 不同集合]
普通关系 普通关系
用数学方法描述不同普通集合中的元素之间有无关 联
例：东西亚足球对抗赛，分两个小组： 东西亚足球对抗赛，分两个小组： 小组A＝｛中国，日本，韩国｝ 小组A＝｛中国，日本，韩国｝ 中国 小组B＝｛伊朗 沙特，阿联酋｝ 伊朗， 小组B＝｛伊朗，沙特，阿联酋｝ R：抽签决定的两个小组的对阵关系 抽签决定的两个小组的对阵关系
伊朗
明确的关系
沙特 阿联酋
r(i,j)=1； ； r(i,j)=0
中国
R=
日本 韩国
1 0 0
0 0 1
0 1 0
模糊关系 模糊关系
人和人之间关系的“亲密”与否？ 人和人之间关系的“亲密”与否？ 儿子和父亲之间长相的“相像”与否？ 儿子和父亲之间长相的“相像”与否？
这些关系就无法简单的用“是”或“否”来描述， 而只能描述为在多大程度上 在多大程度上“是”或在多大程度 在多大程度 上“否”。
0.8 0.3 0.3 0.6 R= + + + ， ） (子 母 (女 父 (女 母 ， ） ， ） ， ） ~ (子 父
模糊关系的表示 模糊关系的表示
b 1 R= % b2 b3 a1 a2 a3 a4
µR (b , a1) µR (b , a2 ) µR (b , a3) µR (b , a4 ) 1 1 1 1 % % % % R = µR (b2, a1) µR (b2, a2 ) µR (b2, a3) µR (b2, a4 ) % % % % % µR (b3, a1) µR (b3, a2 ) µR (b3, a3) µR (b3, a4 )
智能控制题
R=
~
0.8 0.2 0.3 0.5
S=
~
0.2 0.7 0.9 0.1
求子女与祖父、祖母长相的“相像”关系C.
2.5 模糊关系
解：由合成运算法则得：
µ C ( x1 , z1 ) = [ µ R ( x1 , y1 ) ∧ µ S ( y1 , z1 )] ∨ [ µ R ( x1 , y 2 ) ∧ µ S ( y 2 , z1 )]
第1步：更新 1 ， 步 更新x x1=sgn[(-0.5)×0+0.2×0－(-0.1)] × × － =sgn(0.1)=1 其它节点状态不变， 其它节点状态不变，网络状态 变成(1,0,0)T。如果先 由(0,0,0)T变成 更新 x2 或 x3，网络状态将仍 为(0,0,0)T，因此初态保持不变 的概率为2/3，而变为 的概率为 ，而变为(1,0,0)T 的概率为1/3。 的概率为 。
R是X到Y上的一个模糊变换，
0.5 0.2 R = 0.3 0.1 ~ 0.4 0.6
试通过模糊变换R求A的象B 解：
0.5 0.2 B = Ao R = (0.1,0.3,0.5) o 0.3 0.1 ~ ~ ~ 0.4 0.6
= [(0.1 ∧ 0.5) ∨ (0.3 ∧ 0.3) ∨ (0.5 ∧ 0.4) (0.1 ∧ 0.2) ∨ (0.3 ∧ 0.1) ∨ (0.5 ∧ 0.6)]
~
= [0.3 ∧ 0.2] ∨ [0.5 ∧ 0.9] = 0.2 ∨ 0.5 = 0.5
~ ~ ~
~
µ C ( x 2 , z 2 ) = [ µ R ( x 2 , y1 ) ∧ µ S ( y1 , z 2 )] ∨ [ µ R ( x 2 , y 2 ) ∧ µ S ( y 2 , z 2 )]
《智能控制习题解》课件
详细描述
智能控制是指利用人工智能技术，如专家系统、神经网络、 模糊逻辑等，对传统控制系统进行优化和改进，使其具有更 好的适应性、自适应性、鲁棒性和智能化水平，能够更好地 应对复杂、不确定和动态的环境。
智能控制的特点
要点一
总结词
智能控制的特点包括自适应性、鲁棒性、预测性和优化性 。
要点二
详细描述
智能控制能够根据环境和系统状态的变化自动调整控制策 略和参数，以保持系统性能的稳定性和最优性。它能够在 不确定性和干扰下保持较好的性能表现，具有一定的容错 能力和鲁棒性。同时，智能控制能够利用各种传感器和监 测设备对系统状态进行实时监测和预测，并根据预设的目 标和约束条件进行优化和控制。
安全可靠
智能家居系统具备高度安全性，能够实时监控家庭安全状况，及时 发出警报，有效预防和应对各类安全事件。
便捷舒适
智能家居系统能够为家庭成员提供更加便捷舒适的生活体验，如语音 控制、远程控制等，提升生活品质。
智能控制在智能家居中的具体应用案例
智能照明系统
通过智能控制技术，实 现家庭照明的自动化调 节，包括定时开关、光 线感应、场景设置等功 能。
数据驱动的决策支持
通过大数据和人工智能技术，实现基于数据的决策支持，进一步提高城市管理的科学性和 准确性。
跨领域的协同创新
未来智慧城市的发展将涉及多个领域，需要各领域之间的协同创新，共同推动智慧城市的 发展。
THANKS
感谢观看
《智能控制习题解》PPT课件
目 录
• 智能控制概述 • 智能控制系统的基本组成 • 智能控制的主要方法 • 智能控制在工业自动化中的应用 • 智能控制在智能家居中的应用 • 智能控制在智慧城市中的应用
01
智能控制是指利用人工智能技术，如专家系统、神经网络、 模糊逻辑等，对传统控制系统进行优化和改进，使其具有更 好的适应性、自适应性、鲁棒性和智能化水平，能够更好地 应对复杂、不确定和动态的环境。
智能控制的特点
要点一
总结词
智能控制的特点包括自适应性、鲁棒性、预测性和优化性 。
要点二
详细描述
智能控制能够根据环境和系统状态的变化自动调整控制策 略和参数，以保持系统性能的稳定性和最优性。它能够在 不确定性和干扰下保持较好的性能表现，具有一定的容错 能力和鲁棒性。同时，智能控制能够利用各种传感器和监 测设备对系统状态进行实时监测和预测，并根据预设的目 标和约束条件进行优化和控制。
安全可靠
智能家居系统具备高度安全性，能够实时监控家庭安全状况，及时 发出警报，有效预防和应对各类安全事件。
便捷舒适
智能家居系统能够为家庭成员提供更加便捷舒适的生活体验，如语音 控制、远程控制等，提升生活品质。
智能控制在智能家居中的具体应用案例
智能照明系统
通过智能控制技术，实 现家庭照明的自动化调 节，包括定时开关、光 线感应、场景设置等功 能。
数据驱动的决策支持
通过大数据和人工智能技术，实现基于数据的决策支持，进一步提高城市管理的科学性和 准确性。
跨领域的协同创新
未来智慧城市的发展将涉及多个领域，需要各领域之间的协同创新，共同推动智慧城市的 发展。
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目 录
• 智能控制概述 • 智能控制系统的基本组成 • 智能控制的主要方法 • 智能控制在工业自动化中的应用 • 智能控制在智能家居中的应用 • 智能控制在智慧城市中的应用
01
智能控制技术（第三章）答案
智能控制技术（第三章）答案3-1模糊逻辑控制器由哪⼏部分组成？各完成什么功能？答：模糊控制系统的主要部件是模糊化过程、知识库（数据库和规则库）、推理决策和精确化计算。
1、模糊化过程模糊化过程主要完成：测量输⼊变量的值，并将数字表⽰形式的输⼊量转化为通常⽤语⾔值表⽰的某⼀限定码的序数。
2、知识库知识库包括数据库和规则库。
1）、数据库数据库提供必要的定义，包含了语⾔控制规则论域的离散化、量化和正规化以及输⼊空间的分区、⾪属度函数的定义等。
2）、规则库规则库根据控制⽬的和控制策略给出了⼀套由语⾔变量描述的并由专家或⾃学习产⽣的控制规则的集合。
它包括：过程状态输⼊变量和控制输出变量的选择，模糊控制系统的建⽴。
3、推理决策逻辑推理决策逻辑是利⽤知识库的信息模拟⼈类的推理决策过程，给出适合的控制量。
（它是模糊控制的核⼼）。
4、精确化过程在推理得到的模糊集合中取⼀个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程。
｛模糊控制器采⽤数字计算机。
它具有三个重要功能：1）把系统的偏差从数字量转化为模糊量（模糊化过程、数据库两块）；2）对模糊量由给定的规则进⾏模糊推理（规则库、推理决策完成）；3）把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量（精确化接⼝）。
3-2模糊逻辑控制器常规设计的步骤怎样？应该注意哪些问题？答：常规设计⽅法设计步骤如下：1、确定模糊控制器的输⼊、输出变量2、确定各输⼊、输出变量的变化范围、量化等级和量化因⼦3、在各输⼊和输出语⾔变量的量化域内定义模糊⼦集。
4、模糊控制规则的确定5、求模糊控制表c 0.3 0.8 1 0.5 0.13-3已知由极⼤极⼩推理法得到输出模糊集为： C ?试⽤重⼼法-1 —2 -3 -4 -5计算出此推理结果的精确值z。
重⼼法重⼼法是取模糊⾪属度函数的曲线与横坐标围城⾯积的重⼼为模糊推理最终输出值。
mJv巴（v）dv 送vF v（V k）连续：V o =V离散：V o^1^v（v）dv- \（v k）V k d' V k%(V k)Vo =' ?(V k)k丘采⽤离散重⼼法：0.3 (-1) 0.8 (-2) 1 (-3) 0.5 (-4) 0.1 (-5)- 0.3+0.8 + 1+0.5 + 0.10.3 (-1) 0.8 (-2) 1 (-3) 0.5 (-4) 0.1 (-5)2.7=-2.74073-5设在论域e（误差）=｛」，—2,0,2,4｝和控制电压u =｛0,2,4,6,8｝上定义的模糊⼦集的⾪属度函数分别如图3-21、图3-22所⽰。
第二章模糊集合(1)
上例可写成 F={（0，1），（1，0.9），（2，0.75），（3，0.5）， （4，0.2），（5，0.1）}
3）向量表示法
F { (u1 ), (u2 ),..., (un )}
此时，元素u应该按次序排列，隶属度值为零的项不能省略。 上例可写为 F={1，0.9，0.75，0.5，0.2，0.1} 上页
具有数学运算、符号运算的逻辑推理 边缘交叉学科 上页
小结
下页
茂名学院计算机与电子信息学院自动化系
—智能控制技术—
第二章 模糊控制的理论基础
第一节 引言
第二节 模糊集合论基础
一、普通集合 二、模糊集合的概念 三、模糊集合的运算 四、隶属函数（MF）的确定 五、模糊关系 上页
小结
下页
茂名学院计算机与电子信息学院自动化系
1 A 0
如果 X A 如果 X A
模糊集合：论域U中的模糊集F用一个在区间[0，1]上
取值的隶属函数
F (u) 来表示，即
F {(u, F (u)) | u U}
上页
小结
下页
茂名学院计算机与电子信息学院自动化系
—智能控制技术—
普通集合
X 6
1
X 6ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
A 0
3）交换律 A∩B=B∩A， A∪B= B∪A
上页
小结
下页
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—智能控制技术—
4）分配律 5）同一律 6）零一律 7）吸收律 8）德.摩根律
A∩（B∪C） =（A ∩ B）∪（A ∩ C） ； A∪（B∩C）=（A∪B）∩ （A∪C）； A∩U=A， A∪Φ=A； A∩Φ=Φ， A∪U=U； A∩（A∪B）=A， A∪（A ∩ B）=A；
3）向量表示法
F { (u1 ), (u2 ),..., (un )}
此时，元素u应该按次序排列，隶属度值为零的项不能省略。 上例可写为 F={1，0.9，0.75，0.5，0.2，0.1} 上页
具有数学运算、符号运算的逻辑推理 边缘交叉学科 上页
小结
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第二章 模糊控制的理论基础
第一节 引言
第二节 模糊集合论基础
一、普通集合 二、模糊集合的概念 三、模糊集合的运算 四、隶属函数（MF）的确定 五、模糊关系 上页
小结
下页
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1 A 0
如果 X A 如果 X A
模糊集合：论域U中的模糊集F用一个在区间[0，1]上
取值的隶属函数
F (u) 来表示，即
F {(u, F (u)) | u U}
上页
小结
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普通集合
X 6
1
X 6ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
A 0
3）交换律 A∩B=B∩A， A∪B= B∪A
上页
小结
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4）分配律 5）同一律 6）零一律 7）吸收律 8）德.摩根律
A∩（B∪C） =（A ∩ B）∪（A ∩ C） ； A∪（B∩C）=（A∪B）∩ （A∪C）； A∩U=A， A∪Φ=A； A∩Φ=Φ， A∪U=U； A∩（A∪B）=A， A∪（A ∩ B）=A；
智能控制习题解PPT课件
精选ppt课件2021
13
❖ 5解 先求关系矩阵 R=A × B R=A × B=
A′= 则方向角的变化 B′= A′O R =
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14
6、设有论域 ， ❖
X u 1 ,u 2,u 3,u 4,u 5 Y v 1 ,v 2,v 3,v 4,v 5
，并定义
A 轻 1 /u 1 0 .8/u 2 0 .6/u 3 0 .4/u 4 0 .2/u 5
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2
2、简述智能控制的概念。
❖ 答：1)智能控制是自动化科学的崭新分支，是人工 智能、控制理论和运筹学的交叉学科。智能控制必 须具有模拟人类学习和自适应的能力。2)智能控制 是由智能机器自主地实现其目标的过程.而智能机器 则定义为,在结构化或非结构化的,熟悉的或陌生的 环境中,自主地或与人交互地执行人类规定的任务的 一种机器. 3)智能控制是一类无需人的干预就能够自 主地驱动智能机器实现其目标的自动控制,也是用计 算机模拟人类智能的一个重要领域.
“很年轻”模糊集隶属度函数为
（2）：“不老也不年轻” V=/OI/Y
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8
❖ 3、设误差的离散论域为【-30，-20，10,0,10,20,30】，且已知误差为零（ZE）和误差为 正小（PS）的隶属函数为
ZEe03002001.401 001.40200300 PSe03002001000.311002.30300
B 重 0 .2/v1 0 .4/v2 0 .6/v3 0 .8/v4 1 /v5
试确定模糊条件语句“如果x轻，则y重， 否则y不非常重”所决定的模糊关系矩阵R， 并计算出当x为非常轻、重条件下所对应的 模糊集合y。
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机械结构力学及控制国家重点实验室
3
习题
隶属度函数的确定
已知速度离散化后的论域为{0, 20, 40, 60, 80, 100}， 其中语言变量“快”为：
快 0 0 0.3 0.7 1 1 0 20 40 60 80 100
假设该论域中有3个语言变量，分别为“慢”、 “中”、“快”，求语言变量“慢”的隶属度函数。
智能控制技术课件模糊集习题
习题
集合的表示方法
设论域U={钢笔，衣服，台灯，纸}，表示出集合 “学习用品”A。 （假设与学习用品的定义相近或相关的物品即为学 习用品）
机械结构力学及控制国家重点实验室
2
习题
模糊集合的表示方法
设论域U={钢笔，衣服，台灯，纸}，他们属于学习 用品的隶属度分别为:1， 0， 0.6， 0.8，表示出模糊 集合“学习用品”F。
0.7 0.4
R
0.2 0.7
0.3 0.7
求： P Q R
P Q R P Q R
机械结构力学及控制国家重点实验室
6
机械结构力学及控制国家重点实验室
4
习题
A 0.5 1 0.3 0.1 0 u1 u2 u3 u4 u5
B 0 0.1 0.3 0.7 1 u1 u2 u3 u4 u5
机械结构力学及控制国家重点实验室
5
习题
已知模糊矩阵P，Q，R分别为：
P
0.6 0.2
0.9 0.7