智能控制复习
智能控制复习要点
一、填空题1.传统控制方法包括经典控制和现代控制2.智能控制具有学习、抽象、推理、决策等功能3.智能控制的几个重要分支为专家控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法4.神经网络具有并行机制、模式识别、记忆和自学习能力的特点5.遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法6.遗传算法可用于模糊控制规则的优化及神经网络参数及权值的学习7.遗传算法根据适者生存、优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。
8.智能控制的应用包括智能机器人控制、计算机集成制造系统（CIMS）、工业过程控制、航空航天控制、社会经济管理系统、交通运输系统、环保及能源系统等。
9.专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序10.专家系统的发展分为3个时期：初创期、成熟期、发展期11.专家系统主要由知识库和推理机构成12.知识库包含多种功能模块，主要有知识查询、检索、增删、修改和扩充等13.推理机包括三种推理方式：正向推理、反向推理、双向推理14.常用的知识表示方法为：产生式规则，框架，语义网络，过程。
其中产生式规则是专家系统最流行的表达方法。
15.智能是脑特别是人脑的属性或产物。
智能的基础是知识。
智能的关键是思维。
智能取决于感知和行为。
内涵：智能=知识+思维；外延：智能就是发现规律、运用规律和分析问题、解决问题的能力。
16.专家系统知识库的数据库包括事实、证据、假设、目标因素。
17.专家控制器分为以下两种类型：直接型专家控制器、间接型专家控制器18.专家控制的特点：灵活性、适应性、鲁棒性19.模糊集是用隶属函数来表征的20.模糊集合的逻辑运算实质上就是隶属函数的运算过程。
21.模糊控制中应用较多的隶属函数有以下6种隶属函数：高斯型隶属函数、广义钟型隶属函数、S形隶属函数、梯形隶属函数、三角形隶属函数、Z形隶属函数22.隶属函数是模糊控制的应用基础23.遵照这一原则的隶属函数选择方法有以下几种：模糊统计法、主观经验法、神经网络法24.模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法25.知识库由数据库和规则库两部分构成。
智能控制基础复习总结
智能控制基础复习总结第一部分（填空题）1.智能控制的几个主要分支：基于知识的专家系统、模糊控制、神经元网络控制、学习控制。
2.隶属度函数的建立方法：模糊统计法、例证法、专家经验法、二元对比排序法。
3.神经元网络系统的研究主要有三个方面的内容：神经元模型、神经网络结构、神经网络学习方法。
4.从网络结构方面来看，人工神经网络主要表现为三大类：前向网络、反馈网络、自组织网络。
5.神经网络的模型分类（按连接方式分类）：前向网络、反馈网络、相互结合型网络、混合型网络。
6.神经网络的学习算法可分为（根据连接权系数的改变方式）：相关学习、纠错学习、无导师学习（各类详细介绍见P88）。
7.对神经网络的训练过程有较大影响的有：权系数的初值、学习方式、激励函数、学习速率。
8.知识表达的种类：图示类、符号类、结构类。
9.含一个隐层以上的多层前向传播神经网络不仅可以以任意精度逼近连续函数本身，还可以逼近函数的导数项。
第二部分（简答题）1.智能控制系统由哪几部分组成？各部分作用是什么？智能控制系统的特点是什么？答：智能控制系统由六部分组成，包括执行器、传感器、感知信息处理、规划与控制、认知和通信接口。
执行器：是系统的输出，对外界对象发生作用，有电机、定位器、阀门、电磁线圈等；传感器：产生智能系统的输入，可以是关节位置传感器、视觉/触觉传感器、力传感器、距离传感器等，用来监测外部环境和系统本身的状态，向感知信息处理单元提供输入；感知信息处理：将传感器得到的原始信息加以处理，并与内部环境模型产生的期望值进行比较，在时间和空间上综合观测值与期望值之间的异同，检测事件识别环境；认知：接收存储信息、知识、经验和数据，并分析推理做出决策，送至规划和控制部分；通信接口：建立人机联系及各模块之间的联系；规划和控制：系统核心，根据任务要求、反馈信息及经验知识，进行自动搜索、推理决策、动作规划，最后产生控制作用。
智能控制系统的原理结构智能控制系统的分层递阶结构从智能控制系统的功能模块结构观点出发，提出了分层递阶结构的智能控制系统。
智能控制技术知识点复习总结
0.2 0.3
R
0.7
0.7
求： P Q R
P
Q R
P
Q R
26
0.6 0.6
P Q R
0.4
0.4
P
P
Q
0.7 0.7
R
0.7
0.7
Q
0.7 0.7
R
0.4
0.4
27
语气算子
例 有论域X a1 ,a 2 ,a 3 ,a 4 ,a 5 及
“小”＝ 1/1 + 0.7/2 + 0.3/3
“较小”＝ 1/1 + 0.6/2 + 0.4/3 + 0.2/4
已知规则：为若x小，则y大，
那么当x＝较小时，y＝？
30
近似推理
“大”＝ 0/1 + 0/2 +0.4/3 + 0.7/4 + 1/5
“小”＝ 1/1 + 0.7/2 + 0.3/3 + 0/4 + 0/5
1 2 3
4 5
36
模糊条件推理 if A then B else C
例：一个系统，当输入为A（温度高）时，输出为B（湿
度小），否则输出C（湿度不小）。
已知
A＝1/x1 + 0.4/x2 + 0.1/x3
B=0.8/y1 + 0.5/y2 + 0.2/y3
C=0.5/y1 + 0.6/y2 + 0.7/y3
0.2 0.7 0.4 0.3
过程控制工程复习题(智能11级)
《过程控制复习》（智能11级用）1、过程控制统所涉及的被控量通常有哪些？温度、压力、流量、液位2、为什么说过程参数的控制一般属于慢过程？试与运动控制相比较。
过程控制具有大惯性、大滞后等特性3、过程控制系统从广义上可以分为哪两大部分？单变量和多变量4、过程控制中的被控过程通常为慢变过程的原因是什么？大惯性和大滞后的特性5、什么是仪表的引用误差？仪表精度是如何定义的？引用相对误差是指绝对误差与仪表量程之比的百分数仪表精度是指引用相对误差的最大值6、校验仪表时确定仪表的精度等级与根据工艺要求选择仪表的精度等级有什么不同?选择仪表时，仪表精度应小于或等于最大引用相对误差鉴定仪表时，仪表精度应大于或等于最大引用相对误差7、有一台压力表，其测量范围为0~10MPa，经校验得出下列数据：(1)求出该压力表的变差；变差=（0.12/10）*100%=1.2%(2)问该压力表是否符合1．0级精度？精度=（0.06/10）*100%=0.6%<1%故符合1.0级精度8、过程检测仪表零点迁移和零点调整的异同点是什么？零点调整和零点迁移均是使输出信号的下限值y与测量范围的下限值x相对应零点调整是沿着y轴上下调整；零点迁移是沿着x轴左右调整9、过程控制系统中，哪些仪表、装置通常安装在设备现场？那些可以安装在控制柜中？若两者相距较远，电气信号应采用什么形式？指示仪表一般安装在设备现场；控制仪表一般安装在控制柜中若相距较远，则电气信号一般采用直流电流信号10、什么是热电偶的热电特性？热电偶的热电势由哪两部分组成？热电效应是指两种不同材料的导体组成闭合回路，只要其两个连接点温度不同，则回路中会产生热电动势热电偶的热电势由接触电动势和温差电动势组成11、现用一支镍铬-铜镍热电偶测某换热器内的温度，其冷端温度为30℃，显示仪表的机械零位在0℃时，这时指示值为400℃，则认为换热器内的温度为430℃对不对？为什么？正确值为多少度？不对，只要冷端温度相同，不影响温度的显示正确值为400℃12、热电偶在使用中采用补偿导线的原因是什么？应注意什么问题？热电偶的长度有限，其冷端易受环境温度的影响而变化，为使热电偶冷端温度保持恒定，用与热电偶在一定温度范围内具有相同热电性能的廉价金属将热电偶的冷端延伸出来应注意补偿导线的型号和极性，补偿导线与热电偶的连接点温度应相同13、热电偶在使用中需要进行冷端温度补偿的原因是什么？常用的方法有哪些？热电偶的热电动势不仅与热端温度有关，还与冷端温度有关，只有冷端温度恒定，热电动势才能正确反映热端温度的数值，故需进行冷端温度补偿常用方法有：补偿电桥法和计算校正法14、热电阻与热电偶相比有哪些优缺点？热电阻可测量低温，而热电偶不能，且热电阻不需要进行冷端补偿热电阻不适合测量较高温度15、试画出用几个热电偶、一个转换开关、一个显示仪表组成的多点温度测量线路原理图，要求具有冷锻温度自动补偿功能。
智能控制理论及应用复习
智能控制理论及应用第1章绪论■《智能控制》在自动化课程体系中的位置《智能控制》是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器。
与《自动控制原理》和《现代控制原理》一起构成了自动控制课程体系的理论基础。
■《智能控制》在控制理论中的位置《智能控制》是目前控制理论的最高级形式，代表了控制理论的发展趋势，能有效地处理复杂的控制问题。
其相关技术可以推广应用于控制之外的领域：金融、管理、土木、设计等等。
■经典控制和现代控制理论的统称为传统控制，智能控制是人工智能与控制理论交叉的产物，是传统控制理论发展的高级阶段。
智能控制是针对系统的复杂性、非线性和不确定性而提出来的。
■传统控制和智能控制的主要区别：➢传统控制方法在处理复杂化和不确定性问题方面能力很低；智能控制在处理复杂性、不确定性方面能力较高。
智能控制系统的核心任务是控制具有复杂性和不确定性的系统，而控制的最有效途径就是采用仿人智能控制决策。
➢传统控制是基于被控对象精确模型的控制方式；智能控制的核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。
传统控制和智能控制的统一：智能控制擅长解决非线性、时变等复杂的控制问题，而传统控制适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制的许多解决方案是在传统控制方案基础上的改进，因此，智能控制是对传统控制的扩充和发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。
■智能控制与传统控制的特点。
传统控制：经典反馈控制和现代理论控制。
它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。
适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制：以上问题用智能的方法同样可以解决。
智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。
■智能控制应用对象的特点(1)不确定性的模型模型未知或知之甚少；模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
(2)高度的非线性(3)复杂的任务要求■自动控制的发展过程■智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？答：智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成：人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。
化工智能控制技术 复习题
一、单项选择题4．铜热电阻的测温范围是（）。
A．0℃～100℃B．－50℃～150℃C．－200℃～500℃D．－200℃～850℃5．霍尔式压力传感器利用霍尔元件将压力所引起的弹性元件（）转换为霍尔电势实现压力测量。
A．变形B．弹力C．电势D．位移6．生产过程自动化的核心是（）装置。
A．自动检测B．自动保护C．自动执行D．自动调节7．自动控制系统中常用来表示动态特性的表示方法有三种，其中（）是最原始最基本的方法。
A．微分方程法B．传递函数法C．阶跃响应法D．方块图法8．一个系统稳定与否取决于（）。
A．系统的输入B．系统的输出C．系统本身的结构参数D．系统的初始条件9．关于被控变量时间常数T，不正确的说法是（）。
A．被控变量达到新稳态值63.2％所需的时间B．反映被控变量变化快慢的参数C．表示被控变量静态特性的参数D．经过3T时间，可近似认为动态过程已结束10．积分控制规律的特点是（）A．控制及时，能消除余差B．控制超前，能消除余差C．控制滞后，能消除余差D．控制及时，不能消除余差11．在自控系统中，确定调节器、调节阀、被控对象的正、反作用方向必须按步骤进行，其先后排列次序为（）。
A．调节器、调节阀、被控对象B．调节阀、被控对象、调节器C．被控对象、调节器、调节阀D．被控对象、调节阀、调节器12．串级控制系统设计中，副回路应包含（）A．较多干扰；B．主要干扰；C．特定的干扰；D．主要干扰和尽量多的干扰13．单纯前馈控制系统是一种对（）进行补偿的控制系统A．测量值与给定值的偏差；B．被控变量的变化；C．干扰量的变化；D．特定干扰的变化14．以下简称中，常用来表示模拟输入、输出信号的是（）。
A．AI、AO B．DI、DOC．MI、MO D．PI、PO15．DCS中的各种卡件是指（）。
A．软件B．硬件C．软件和硬件D．各种程序二、填空题4．气动执行机构接受阀门定位器输出的，并将其转换为相应的，以推动调节机构动作。
智能控制复习期末总结
T
0.1 1 0.1 0.5 1 0.4 0.5 1 0.4 0.1 1 0.1 1 1 0.4 0.6 1 0.4 0.1 1 0.1 0.1 1 0.1 0.1 1 0.1
Author:lm 学校：西安邮电大学
智能控制 考试类型：填空，名词解释，作图（共 2 个） ，简答，计算。 一，填空 1，智能控制的核心 控制论和人工智能是智能控制的核心 2，分层递阶智能控制的两个特点 （1）对控制来讲，自上而下控制精度越来越高 （2）对知识来讲，自下而上信息回馈越来越粗略 3，黑板分类 黑板：黑板是用来记录专家系统产生的中间信息和决策，以及得到这些结果所需的静 态、 动态数据， 它相当于一般专家系统的数据库， 黑板可以按层次分为当前黑板与记忆黑板。 4，模糊关系的表达式 模糊关系通常可以用模糊集合，模糊矩阵和模糊图等方法来表示。二元模糊关系常用 模糊矩阵表示。 5，模糊规则库建立方法 模糊规则库的建立大致有四种方法： 专家经验法、 观察法、 基于模糊模型法和自组织法。 6，专家控制器的组成 专家控制器由四部分组成：知识库（KB） ，控制规则集（CRS） ，推理机（IE） ，特征识 别与信息处理（FR＆IP） 二，名词解释 1，遗传算法的定义 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化 过程的计算模型。 2，智能控制的定义 智能控制是自动控制与人工智能的结合，它可以自动测量被控对象的被控制量，并求 出与期望值的偏差， 同时采集输入环境信息， 进而根据采集的输入信息和已有的知识进行 “推 理思考” ，得到对被控对象的输出控制量，使偏差尽可能减小或消除。 三，简答 1、智能控制技术的基本特点： 智能控制是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制 技术。其基本特点如下： （1）无需建立被控对象的数学模型，特别适合非线性对象、时变对象和复杂不确定的 控制对象。这些对象正好是传统控制方法难以取得好的自动控制效果的对象； （2）具有分层递阶的控制组织结构：体现了“智能递增，精度递减”的原理，便于处 理大量的信息和储存的知识，并进行推理； （3）控制效果具有自适应能力、鲁棒性好：智能控制不依赖于对象模型，可以自适应 调整控制策略。同时，由于智能的非定量粗略描述性，智能控制系统更能容忍噪声干扰； （4）具有学习能力，控制能力可以不断增强。 2，确定隶属度函数的基本原则 （1）隶属度函数应选用单峰函数，不宜采用多峰函数。 （2）对变量选择模糊集合及其隶属度函数通常应是对称和平衡的： 在模糊控制系统中， 每一个输入变量（模糊控制中常使用语言变量表示）可以有多个标称值（又称语言值） 。模
智能控制理论复习资料复习资料
智能控制理论复习资料一．智能控制概述1.什么是智能？什么是人工智能？答：能有效地获取、传递、处理、再生和利用信息，从而在任意给定的环境下能成功地达到预定目的的能力。
是研究、开发用于模拟、延伸、扩展人的智能的理论、方法、技术与应用系统的一门新的科学技术。
2. 什么是控制？什么是自动控制？什么是智能控制？答：按照主体的意愿，使事物向期望的目标发展。
在没有人直接参与的情况下，利用外加设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。
在没有人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
3. 智能控制的二元结构和三元结构分别是什么？答：二元结构：人工智能、自动控制三元结构：人工智能、自动控制、运筹学4.智能控制系统的主要功能特点是什么？答：学习功能、适应功能、组织功能、优化功能5.智能控制的研究对象具备什么特点？答：①不确定性的模型。
传统的控制是基于模型的控制，这里的模型包括控制对象和干扰模型。
②高度的非线性。
传统控制理论中的线性系统理论比较成熟。
③复杂的任务要求。
传统的控制系统中，控制任务或者是要求输出值为定值，或者要求输出值跟随期望值的运动轨迹，因此控制任务的要求比较单一，而智能控制的任务要求往往比较复杂。
6.智能控制与自动控制的关系是什么？答：①自动控制是智能控制的基础，智能控制是对自动控制的进步与延伸；②自动控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用自动控制的方法来解决“低级”的控制问题；③智能控制具有模拟人进行诸如规划、学习和自适应的能力，所以它就是让自动控制系统拥有学习的功能。
7.智能控制与传统控制相比有哪些优点？答：传统控制难以解决的问题包括以下几点：①实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，无法获得精确的数学模型；②某些复杂的和包含不确定性的控制过程无法用传统的数学模型来描述，即无法解决建模问题；③针对实际系统往往要进行一些较苛刻的线性化假设，而这些假设往往与实际系统不符合；④实际控制任务复杂，而传统的控制任务要求低，对复杂的控制任务无能为力。
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2017/10/7
T-S模糊模型的形式和特点
第i条规则如下
采用单点模糊化、乘积推理、中心平均反模 糊化方法，计算系统输出：
其中
2017/10/7
例1
Rule1: Rule2:
2017/10/7
例1
1 0.8
隶属函数
0.6 0.4 0.2 0 -2 -1.5
A2
A1
-1
-0.5
0
0.5
2017/10/7
模糊控制器设计
对于由r条规则构成的连续时间模糊模型， 其第i条规则如下：
模糊全局系统方程如下：
其中，
2017/10/7
设计控制器也由r条规则组成,其中第i条规则 如下：
模糊控制器输出为： 其中，
2017/10/7
闭环系统模型如下
定理2：上述模糊系统为渐近稳定的充分条 件为存在一个公共的正定矩阵P，使得下式 对于 均成立
2017/10/7
人工智能研究的三大主要学派
符号主义 联接主义 进化主义
2017/10/7
符号主义
联接主义
进化主义
模糊数学
人工神经网络
遗传算法
模糊控制
神经网络控制
基于GA的优化控制
优点、问题
优点、问题
优点、问题
融合
2017/10/7
融合
智能控制的概念
对于智能控制这一术语尚未有确切的定义， IEEE控制系统协会归纳为： 智能控制系统必须具有模拟人类学习 (Learning)和自适应(Adaptation)的能力。
（4）在样本集中选择另一个样本，重复步骤(2-4),直至
2017/10/7
反馈神经网络
求取下面函数的最小值 能量下降的方向
用一个网络来描述
2017/10/7
模糊神经网络
第一层：输入层，该层各个节点与输入向量 各个分量连接。 第二层：每个节点代表一个语言变量值，执 行模糊化功能； 第三层：每个节点代表一条模糊规则，用来 计算适用度； 第四层：对适用度进行归一化处理； 第五层：反模糊化运算
模糊集合的交集(intersection)
2017/10/7
截集( -Cut) 模糊集合的 截 集是一个清晰集， 它包含了Ｕ中所有 隶属于Ａ的隶属度 值大于等于 的元 素，即
1
-1
1
2017/10/7
练习题
试证明 摩根定律
A B ( x) 1 A B ( x) 1 ( A ( x) B ( x))
1
1.5
2
4
2
f(x)
0
-2 -2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2017/10/7
模糊系统稳定性分析
定理1：对于连续模糊模型，其第i条规则如 下： 如果存在一个公共的正定矩阵P，对于所有的 子系统均有 则模糊系统的平衡状态是全局渐进稳定的。
其中，
2017/10/7
证明：考虑如下Lyapunov函数
2017/10/7
模糊控制中的基本术语
模糊控制 fuzzy control ； 隶属度 membership degree ； 模糊推理: fuzzy inference ； 隶属函数: membership function ；
2017/10/7
基于标准模糊模型的控制
Defuzzification
2017/10/7
几种典型的智能控制方法
分层递阶智能控制的一般结构原理。 专家控制的基本组成和特点。 简述基于模式识别的学习控制的基本思路。
2017/10/7
分层递阶智能控制
组织级 精 度 递 增 智 能 递 增
协调级
执行级
对象
2017/10/7
专家控制
知识库 规则库 数据库 知识获取 领域专家
2017/10/7
例：
If If If If If If If If
e e e e e e e e
is is is is is is is is
NL and de/dt is NS , Then u is PL NL and de/dt is Z , Then u is PL NS and de/dt is NS , Then u is PL NS and de/dt is Z , Then u is PS -2 -2 -1 -1 and and and and de/dt de/dt de/dt de/dt is is is is -1 , 0, -1 , 0, Then u is 2 Then u is 2 Then u is 2 Then u is 1
2017/10/7
控制规则表
-2
-2 2
-1
2
0
2
1
1
2
0
-1
0 1 2
2017/10/7
2
2 1 0
2
1 0 -1
1
0 -1 -2
0
-1 -2 -2
-1
-2 -2 -2
推理方式
采用COA反模糊化方法
2017/10/7
基于TS模糊模型的控制
T-S模糊模型的形式和特点 并联分布补偿控制方法(PDC)的基本思想 稳定性分析定理
2017/10/7
推理——规则匹配
表示一种“and”运算，常用的是“取小”和 “乘积” 规则选择的原则 物理意义：体现了规则的匹配程度
2017/10/7
推理——乘积推理
根据每一条规则来进行推理
得出了属于每条规则输出的隶属程度
2017/10/7
几种反模糊化方法比较
COG 言之有据 计算简便 连续性 是 否 是 COA 是 是 是 MAX 是 是 否
推理机 解释程序 调度程序 推理咨询 系统用户
2017/10/7
基于模式识别的学习控制
补偿器
G1 G2
-
G3
对象
H
G4
分类器
教师
特 征 检测器
模式识别器
2017/10/7
仿人智能控制
特征辨识； 特征记忆； 决策模态；
2017/10/7
模糊集基本概念
模糊交、模糊并 模糊截集
模糊集合的并集(Union)
选择
1 2
2 4
形成下 一代
交叉
1 6
8 7
1 6
2 7
变异
2017/10/7
新年赠言
方向比努力重要; 能力比知识重要; 健康比成绩重要; 生活比文凭重要; 情商比智商重要!
2017/10/7
祝各位新年快乐！ 考试顺利！
2017/10/7
智能控制
主讲教师: 黎 明 E-Mail: limingneu@ 单 位：中国海洋大学 工程学院
2017/10/7
2017/10/7
前言
1.
2. 3. 4.
传统控制面临的问题 传统的控制系统的设计与分析是建立在已知系统精确数学模型 基础上的，而实际的系统由于存在复杂性、非线性、时变性、 不确定性和不完全性等特点，一般无法获得精确的数学模型； 研究这类系统的时候，必须提出并遵循一些比较苛刻的假设， 而这些假设在实际中往往与实际不符合； 对于某些复杂且具有不确定性的对象，根本无法以传统的数学 模型来表示，即无法解决建模的问题； 为了提高性能，传统的控制可能变得很复杂，从而增加了设备 的初始投资和维修费用，降低了系统的可靠性；
2017/10/7
模糊神经网络
2017/10/7
神经元网络PID控制
PID控制器在控制工程中应用非常广泛。 数字PID控制器通常具有如下两种形式
2017/10/7
基本思想
系统包括神经元网络辨识器NNI和神经元网络PID控制器 NNPID 利用神经元网络NNI逼近实际对象； 以NNI的输出作为参考和预测，调节NNPID的控制参数
2017/10/7
感知机——单神经元感知机(例)
实现“与门”逻辑 设计感知机结构： 两个输入，一个神 经元，一个输出
2017/10/7
感知机——单神经元感知机(例)
设计边界向量 （-1，1） 设计与边界向量正交的 权向量
选择偏置量
输出
验证
2017/10/7
口
Fuzzification
推理机 Inference mechanism 规则库 Rule-base
反 模 糊 化 接 口
2017/10/7
精确值 模糊化 接口
模糊值 推理机
模糊值 反模糊 化接口
精确值
规则库
2017/10/7
Mamdani型模糊控制器设计方法
步骤一、选择模糊控制器的输入和输出 步骤二、设计隶属度函数 步骤三、设计控制规则 步骤四、设计模糊推理 步骤五、设计反模糊化方法 步骤六、仿真尝试 步骤七、根据仿真结果调整参数，直至达到 满意的效果。
初始值怎么产生? 随机产生 如何判断是否能分类? 计算感知机输出是否和目标相同。 如果不能正确分类往什么方向旋转? 旋转多少?
如何判断修正的效果? 如何决定终止？ 所有模式都满足。
2017/10/7
3.1.3感知机的学习
（1）随机给定一组初始权值W0和偏移向量b0 （2）取样本 ，将输入带入感知机中计算输出 a., 并构造误差 e=t1-a （3）按照如下规则修正权值
2017/10/7
模糊控制是不是“模模糊糊的控制”？ 模糊PID控制器的性能是否一定优于传统的 PID控制器？