2011-2012第一学期《智能控制技术基础》试卷试卷A标准答案
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2、已知模糊关系矩阵 R
0.8 0.6 0.3 0.7 0.7 0.5 ，Q ，S ，试计算模糊关系合成矩阵 R Q S ，以及 R Q S 。 0.3 0.5 0.1 0.4 0.2 0.6
解： R Q
0.8 0.6 0.3 0.7 0.8 0.3 0.6 0.1 0.3 0.5 0.1 0.4 0.3 0.3 0.5 0.1
0.8 0.6 0.3 0.7 0.3 0.6 R Q 0.3 0.5 0.1 0.4 0.1 0.4
R
0.3 0.6 0.7 0.5 0.3 0.7 0.6 0.2 Q S 0.1 0.4 0.2 0.6 0.1 0.7 0.4 0.2
B, A B, A,B 。
B
0.9 0.4 0.5 0 0.9 0.7 0.6 0.3 „„6 分 ，A B x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4
A
0.1 0.3 0.4 0.7 0.1 0.6 0.5 1 ，B „„4 分 x1 x2 x3 x4 x1 x2 x3 x4
0.2 0.5 0.7
1 0.2 0.5 0.7 0.8 0.2 0.5 0.5 0.5 0.3 0.3 0.3 0.3 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0 A B ' 0.5 1 0.96 0.75 0.51 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0 0.7 0.7 0.7 0.7 0.51 0 1 1 0.96 0.75 0.51 0 0
1 0.8 0.5 0.3 0 100 300 500 700 900 0 0.2 0.5 0.7 1 B “控制电压高” 10 20 30 40 50
A “转速低”
试确定 X Y 上的模糊条件语言 “若转速低，则控制电压高；否则控制电压不很高”所决定的模糊关系矩阵 R ，并计算出当转速为“不很低”时，所对应的控制 电压 y 的模糊集合？ 解： 设模糊子集 B “控制电压很高”
0.3 0.5 0.6 0.6 0.3 0.1 0.5 0.4 0.6 0.2
0.6 „„5 分 0.4
2008~2009 学年第二学期期末考试《自动控制原理 A2》试卷（A）标准答案 共 3 页 第 1 页
3、设有论域 X 表示转速， X 100,300,500,700,900 ，论域 Y 表示电机的控制电压， Y 10,20,30,40,50 。已知在 X 、 Y 上的模糊子集为：
0.8 0.7 0.6 0.4 0.3 0.3 0.7 0.5 0.4 0.3 0.3 0.5 0.7 0.6 0.3 0.3 0.5 0.4 0.6 0.3
设在某一时刻，系统误差 e 的量化等级为 3，误差变化量 de 的量化等级为-2，而此时的模糊控制规则库中只有两条规则有效： 第一条 第二条 如果误差 e 是 PB、且误差变化 de 是 NS， 则控制 v 为 NB； 如果误差 e 是 PS、且误差变化 de 是 NS， 则控制 v 为 ZE；
试利用极大极小推理法实现模糊推理过程（做图） ，并采用重心法计算出模糊控制输出的精确量。 解： 系统误差 e 的量化等级为 3，由表可知相应的隶属度值，对于误差 e 对于误差 de 由极大极小推理法可得控制量的输出模糊集为：
„„2 分
„„2 分
0.2 0.5 0.7 1 0 0.2 0.2 0.5 0.7 0.8 A' R 0 0.36 0.75 0.91 1 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 1 0.96 0.75 0.51 0.5 0.7 0.7 0.7 0.51 0.3 1 0.96 0.75 0.51 0
PB e 0.35 PS e 0.4
NS de 1
„„3 分
2008~2009 学年第二学期期末考试《自动控制原理 A2》试卷（A）标准答案 共 3 页 第 2 页
e
第1条规则 PB
de
v
NB
NS
min
0
3 4
32 1 0
4 3
„„2 分
5、假设一个 3 节点的离散 Hopfield 神经网络，已知网络权值与阀值如下图所示：
V1
0.0
0.2
0.4
V2 0.1
0.5
0.0
V3
试计算状态转移关系，求出该神经网络的稳定状态，并画出网络状态转移图。 解： 以初始状态 y1 y2 y3 000 为例，依次选择节点 V1 ,V2 ,V3 ，确定其节点兴奋的条件及状态的转移。首先选择节点 V1 ，激励函数为：
0 0 0.2 0.5 0.7 1 0.2 0.2 0 0.2 0.2 0.5 0.7 0.8 0.5 0.5 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.7 0.51 0 0.7 0.7 0.7 0.51 0.3 0.75 0.51 0 1 0.96 0.75 0.51 0
0
e
第2条规则 PS
de
v
ZE
NS
min
0 1 2 3
32 1 0
1 01 v
min
43 1 01
„„5 分 最后将每一条推理规则得到的模糊控制子集进行“并”运算，再由重心法计算出模糊控制输出的精确量：
பைடு நூலகம்
u
4 0.35 3 0.35 1 0.2 0 0.4 1 0.2 2.45 1.633 2 0.35 0.35 0.2 0.4 0.2 1.5
2011-2012 第一学期《智能控制技术基础》试卷 A 标准答案
一、简答题（每题 6 分，共 30 分） 1、什么是智能系统？智能控制系统的特点是什么？ 答：智能系统是指具备一定智能行为的系统，具体地说，若对于一个问题的激励输入，系统具备一定的智能行为，能够产生合适的求解问题的响应，这样的系统 便称为智能系统。„„3 分 一般来说，智能控制系统必须具备以下一个或多个功能的特点为： (1)学习功能；(2)适应功能；(3)组织功能；„„3 分 2、什么是模糊控制？它的优缺点是什么？ 答：模糊控制主要研究那些在现实生活中广泛存在的、定性的、模糊的、非精确的信息系统的控制问题。 模糊控制有三个基本组成部分：模糊化、模糊决策、精确化计算。„„3 分 模糊控制的优点是：不依赖于控制的数学模型，是解决不确定系统控制的一种有效途径；也是一种可以训练的非线性动力学系统。 模糊控制的缺点是：对信息进行简单的模糊处理会导致被控系统控制精度的降低和动态品质变差„„3 分 3、什么是模糊集合论？它与经典集合论有何不同？ 答：模糊集合论是用具有 0~1 之间变化的隶属度的特征函数来描述某一模糊元素，模糊集合中的特征函数就称为隶属度函数。„„3 分 经典集合论中对任意一个元素与任意一个集合的关系的描述，只有“属于”或“不属于”两种，它描述的是有明确分界线的元素的组合，经典集合论不能处 理模糊概念。 模糊集合论则用隶属度函数来描述一个元素属于一个集合的程度„„3 分 4、一个模糊控制器应该包含哪几个部分？各自的作用是什么？ 答：模糊控制器主要包含的部分为：模糊化过程、知识库、推理决策和精确化计算。„„2 分 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； 知识库包含数据库和规则库，数据库提供必要的定义，规则库根据控制目的和控制策略给出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； 推理决策是模糊控制的核心，它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； 精确化计算是将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„„4 分 5、什么是神经网络辨识？在辨识过程中需要考虑哪些因素？神经网络辨识模型中的前向建模的导师信号来自于？ 答：神经网络辨识就是选择一适当的神经网络模型来逼近实际系统。„„1 分 在辨识过程中需要考虑的因素有：模型的选择；输入信号的选择；误差准则的选择；„„4 分 神经网络辨识模型中的前向建模的导师信号来自于系统的实际输出„„1 分
评分标准：能基本求出公式给满分，结果有出入扣 1～2 分 二、计算题（每题 10 分，共 50 分） 1、设论域 X x1, x2 , x3 , x4 以及模糊集合：
A
试求： A 解： A
0.9 0.7 0.6 0.3 ， x1 x2 x3 x4
B
0.9 0.4 0.5 x1 x2 x3
1 0 0 0.2 0.5 0.7 0.8 0.2 0.2 R A B 0.2 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.3 0.3 0.3 0.3 0.7 0.7 0 0 0 0 1 0.96 1 0.64 0.25 0.09 0 ' 设模糊子集 A “转速很低” 100 300 500 700 900 0 0.36 0.75 0.91 1 A' “转速不很低” 100 300 500 700 900 因此当转速为“不很低”时，所对应的控制电压 y 的模糊集合为：
'
0 0.04 0.25 0.49 1 10 20 30 40 50 1 0.96 0.75 0.51 0 B' “控制电压不很高” 10 20 30 40 50
则所得模糊关系 R A B
A B
'
„„3 分
1 0 0.8 0 A B 0.5 0 0.2 0.5 0.7 1 0 0.3 0 0 0 0 0 A B ' 0 0 0 0.2 0.5 0.7
