智能控制理论课后习题及复习

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）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”的隶属度函数由语气算子”很”，取λ=2即𝜇𝑊(x)=𝜇𝑌(𝑥)2𝜇𝑊(x)=𝜇𝑌(𝑥)2={10≪𝑥≪25{[1+(𝑥−255)2]−1}225𝑥≪200（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=𝑂̅∩𝑌̅𝑂̅：𝜇𝑂̅(x)=1−𝜇𝑂(x)={10≪𝑥≪501−[1+(𝑥−505)−2]−150𝑥≪200𝑌̅：𝜇𝑌̅(x)=1−𝜇𝑌(x)={00≪𝑥≪251−[1+(𝑥−255)2]−125𝑥≪200所以：𝜇𝑉(x)=𝜇𝑂̅∧𝜇𝑌̅=min{𝜇𝑂̅(x)，𝜇𝑌̅(x)}={00≪𝑥≪251−[1+(𝑥−255)2]−125𝑥≪51.91−[1+(𝑥−505)−2]−151.9𝑥≪200（因为：x=51.9处为𝜇𝑂̅，𝜇𝑌̅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)=1.0f(P,B)=0.21f(P,M)=0.15f(P,L)=0.41f(P,I)=0.33f(B,P)=0.79f(B,B)=1.0f(B,M)=0.77f(B,L)=0.63f(B,I)=0.55f(M,P)=0.85f(M,B)=0.23f(M,M)=1.0f(M,L)=0.65f(M,I)=0.52f(L,P)=0.59f(L,B)=0.37f(L,M)=0.35f(L,L)=1.0f(L,I)=0.49f(I,P)=0.67f(I,B)=0.45f(I,M)=0.48f(I,L)=0.51f(I,I)=1.0最好写成：𝑔𝑃(𝑃)=1.0𝑔𝐵(𝑃)=0.21𝑔𝑀(𝑃)=0.15𝑔𝐿(𝑃)=0.41𝑔𝐼(𝑃)=0.33𝑔𝑃(𝐵)=0.79𝑔𝐵(𝐵)=1.0𝑔𝑀(𝐵)=0.77𝑔𝐿(𝐵)=0.63𝑔𝐼(𝐵)=0.55𝑔𝑃(𝑀)=0.85𝑔𝐵(𝑀)=0.23𝑔𝑀(𝑀)=1.0𝑔𝐿(𝑀)=0.65𝑔𝐼(𝑀)=0.52𝑔𝑃(𝐿)=0.59𝑔𝐵(𝐿)=0.37𝑔𝑀(𝐿)=0.35𝑔𝐿(𝐿)=1.0𝑔𝐼(𝐿)=0.49𝑔𝑃(𝐼)=0.67𝑔𝐵(𝐼)=0.45𝑔𝑀(𝐼)=0.48𝑔𝐿(𝐼)=0.51𝑔𝐼(𝐼)=1.0可得各二元对比级的数对：(𝑔𝐵(𝑃),𝑔𝑃(𝐵))=(0.21,0.79)(𝑔𝑀(𝑃),𝑔𝑃(𝑀))=(0.15,0.85)(𝑔𝐿(𝑃),𝑔𝑃(𝐿))=(0.41,0.59)(𝑔𝐼(𝑃),𝑔𝑃(𝐼))=(0.33,0.67)(𝑔𝑀(𝐵),𝑔𝐵(𝑀))=(0.77,0.23)(𝑔𝐿(𝐵),𝑔𝐵(𝐿))=(0.63,0.37)(𝑔𝐼(𝐵),𝑔𝐵(𝐼))=(0.55,0.45)(𝑔𝐿(𝑀),𝑔𝑀(𝐿))=(0.65,0.35)(𝑔𝐼(𝑀),𝑔𝑀(𝐼))=(0.52,0.48)(𝑔𝐼(𝐿),𝑔𝐿(𝐼))=(0.49,0.51)根据𝑔(𝑣𝑖𝑣𝑗⁄)=𝑔𝑣𝑗(𝑣𝑖)max(𝑔𝑣𝑗(𝑣𝑖),𝑔𝑣𝑖(𝑣𝑗))可计算得相及矩阵G的各项：（𝑣1=P;𝑣2=B;𝑣3=M;𝑣4=L;𝑣5=I）𝑔(𝑃𝐵⁄)=𝑔𝐵(𝑃)max(𝑔𝐵(𝑃),𝑔𝑃(𝐵))=0.21max(0.21,0.79)=2179𝑔(𝐵𝑃⁄)=𝑔𝑃(𝐵)max(𝑔𝑃(𝐵),𝑔𝐵(𝑃))=0.79max(0.79,0.21)=1同理可得其他项。PBMLIG=[1217931741593367111111237711113763713149511911121311]在相及矩阵G中取每一行的最小值，按所得值大小排列得：19117132377317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）𝜇ZE(e)∩𝜇PS(e)=0∧0−30+0∧0−20+0.4∧0−10+1∧0.30+0.4∧110+0∧0.320+0∧030=0−30+0−20+0−10+0.30+0.410+020+030（2）𝜇ZE(e)∪𝜇PS(e)=0∨0−30+0∨0−20+0.4∨0−10+1∨0.30+0.4∨110+0∨0.320+0∨030=0−30+0−20+0.4−10+10+110+0.320+0302-5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。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章进化算法一、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。二、课后习题