智能控制实验指导书
智能控制实验-模糊控制
实验一 洗衣机的模糊控制仿真一、实验目的本实验要求在学生掌握模糊控制器基本工作原理和设计方法基础上，熟悉MALAB 中的模糊控制工具箱，能针对实际问题设计模糊控制器，建立模糊控制系统，训练学生综合运用计算机来解决一些实际问题的能力。
二、实验设备计算机一台、MATLAB 软件三、实验要求设计一个模糊控制器，根据衣物的泥污和油污程度，输出衣物的洗涤时间，通过改变控制参数的大小，观察模糊控制的性能。
四、实验步骤1．确定模糊控制器的结构选用两输入单输出模糊控制器，控制器的输入为衣物的泥污和油污，输出为洗涤时间。
2. 定义输入、输出模糊集 将泥污分为三个模糊集：泥污少SD 、泥污中MD 、泥污大LD ；油污分为三个模糊集：油污少SG 、油污中MG 、油污大LG ；将洗涤时间分为五个模糊集：很短VS 、短S 、中等M 、长L 、很长VL 。
3. 定义隶属度函数选用三角形隶属度函数实现泥污、油污和洗涤时间的模糊化：(50)/50050/50050(100)/505010050100(50)/50x x x x x x x x μμμμ=-⎧≤≤⎪≤≤⎧⎪==⎨⎨-<≤⎩⎪⎪<≤=-⎩SD MD 泥污LD (50)/50050/50050(100)/505010050100(50)/50x x x x x x x x μμμμ=-⎧≤≤⎪≤≤⎧⎪==⎨⎨-<≤⎩⎪⎪<≤=-⎩SG MG 油污LG(50)/50010/50010(100)/501025/501025(100)/5025402540/504060(100)/504060(50)/50x z x z x z x z x z z x z x z x μμμμμμ=-⎧≤≤⎪⎧≤≤⎪=⎨⎪-<≤⎩⎪≤≤⎧⎪==⎨⎨-<≤⎩⎪⎪≤≤⎧⎪=⎨<≤-⎪⎩⎪≤≤=-⎩SG MG MG 洗涤时间MG LG实验结果：实验分析：6.模糊推理因模糊控制规则表对称，所以上图为input1 和input2分别为50时input2和input1与洗涤时间的关系。
智能化测控系统实验指导说明书
实验一：A/D转换实验一、实验目的与要求了解你所熟悉的PC机上的测量资源，利用它们制作简单的实验系统。
二、实验类型验证型。
三、实验原理及说明计算机是一个含有丰富测试资源的设备。
例如，计算机上的麦克风是一个电容传感器、计算机声卡是一个双通道的 A/D 卡 + D/A 卡。
下图是 PC 机上测试资源。
图1、PC 机上常见的测试资源将PC机上的测量资源与计算机虚拟仪器软件相结合，就可以在教师上课、学生上网的计算机上建立个人测试实验室，开出测试实验。
1、电容传声器测声(麦克风)PC机上的麦克风是一个电容传声器、它的结构如图3所示。
主要由振动膜片、刚性极板、电源和负载电阻等组成。
它的工作原理是当膜片受到声波的压力，并随着压力的大小和频率的不同而振动时，膜片极板之间的电容量就发生变化。
与此同时，极板上的电荷随之变化，从而使电路中的电流也相应变化，负载电阻上也就有相应的电压输出，从而完成了声电转换。
在计算机中一般使用的是驻极体电容传声器，其工作原理和电容传声器相同，所不同的是它采用一种聚四氟乙烯材料作为振动膜片。
由于这种材料经特殊电处理后，表面被永久地驻有极化电荷，从而取代了电容传声器的极板，故名为驻极体电容传声器。
其特点是体积小、性能优越、使用方便。
图3、电容传声器原理2.A/D、D/A变换(声卡)声卡是多媒体电脑的主要部件之一，它包含记录和播放声音所需的硬件。
声卡的种类很多，功能也不完全相同，但它们有一些共同的基本功能：能选择以单声道或双声道录音，并且能控制采样速率。
声卡上有数模转换芯片(DAC)，用来把数字化的声音信号转换成模拟信号，同时还有模数转换芯片(ADC)，用来把模拟声音信号转换成数字信号。
四、实验仪器五、实验内容和步骤利用DRVI软件和PC机上的测量资源进行测量实验。
A/D、D/A工作原理实验以及声音信号测量和频谱分析实验。
1. 运行DRVI主程序，点击DRVI快捷工具条上的"联机注册"图标，选择其中的“DRVI 采集仪主卡检测”或“网络在线注册”进行软件注册。
智能控制实验报告
《智能控制》 课程实验报告实验题目：模糊控制器设计与实现 一、 实验目的1．掌握模糊控制系统的设计方法；2．比较常规控制与模糊控制的优缺点； 3．训练Matlab 程序设计能力。
二、 实验内容1．针对一个二阶系统，分别设计模糊控制器和常规控制器； 2．分别PID 控制和模糊控制两种情况下系统阶跃响应； 3．对实验结果进行对比分析。
三、 实验设备计算机 1台Window XP 操作系统 Matlab 6.5软件四、 实验原理1、 模糊控制模糊逻辑控制又称模糊控制，是以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略，模糊控制是一种非线性控制。
图1-1是模糊控制系统基本结构，由图可知模糊控制器由模糊化，知识库，模糊推理和清晰化（或针对模糊控制器每个输入，输出,各自定义一个语言变量。
因为对控制输出的判断，往往不仅根据误差的变化，而且还根据误差的变化率来进行综合评判。
所以在模糊控制器的设计中，通常取系统的误差值e 和误差变化率ec 为模糊控制器的两个输入，则在e 的论域上定义语言变量“误差E ” ，在ec 的论域上定义语言变量“误差变化EC ” ；在控制量u 的论域上定义语言变量“控制量U ” 。
通过检测获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e ，对误差取微分得到误差变化率ec ，再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量，模糊输入变量根据预先设定的模糊规则，通过模糊逻辑推理获得模糊控制输出量，该模糊输出变量再经过去模糊化处理转换为分明集控制输出量。
2、PID 控制在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID 控制。
PID 控制器是一种线性控制器。
它根据给定值与实际输出值之间的偏差来控制的。
其传递函数的形式是：)11()(s T sT k s G D I p ++=，PID 控制原理框图如图1-2所示。
式中p k ——比例系数；I T ——积分时间常数；D T ——微分时间常数。
智能控制实验指导书(自编)
《智能控制技术》实验指导书文哲雄编华南师范大学增城学院2013年 9 月 1前言本实验课程是与《智能控制技术》课程的理论教学内容相配套而开设的。
《智能控制技术》是一门实践性很强的专业课程，它对培养学生实践动手能力，提高综合素质和开发创新思维有着重要的作用。
《智能控制技术》实验在工程和教学中都有非常重要的作用，具有自身的特点和很强的实践性。
智能控制方法和手段很多，本实验指导书介绍的是最常见的智能控制技术，最常用系统设计方法和系统调试技术。
主要培养学生具有智能控制系统设计和调试技术、以及应用能力；开拓学生思路，培养学生综合应用知识的能力和创新能力。
培养学生严肃认真，求实求真的科学作风，为后续毕业设计和今后从事电子技术方面的工作打下基础。
在实验项目中有一部分是设计性实验，教师给出实验项目的要求，学生自己选择实验方案和实验电路，自己完成实验步骤的内容。
要求学生写出系统设计方案，硬件电路设计、软件程序设计和现场调试。
写出实验心得体会。
实验成绩根据实际操作和实验报告综合评分标。
由于编者水平有限，难免在本实验指导书中出现错误或不妥之处，望读者指正。
目录实验一认识 HL-1 实验箱 (4)实验二 D/A转换实验 (6)实验三 A/D转换实验 (9)实验四矩阵键盘接口设计实验 (12)实验五 LCD显示器接口实验 (20)实验六报警控制接口实验 (25)实验七单片机温度控制实验 (29)实验八单片机转速控制实验 (38)实验九计算机温度PID控制实验 (43)实验十单片机—计算机转速测量/控制实验 (46)实验一认知 HL-1 实验箱一、实验目的1、了解HL-1实验箱的结构，功能和操作方法；2、掌握程序编辑、编译、程序代码下载的操作方法。
二、实验原理1、kiel软件的安装、程序编辑、程序编译的操作步骤。
2、STC-ISP下载软件的使用、接口驱动程序的安装。
3、HL-1实验箱电路原理。
三、实验仪器材料1、PC计算机2、HL-1实验箱四、实验内容1、说明kiel软件的安装、程序编辑、程序编译的操作步骤。
智能控制实验指导书
实验一智能控制模块认识和隶属度函数的仿真一.实验目的(1)熟悉MATLAB开发环境。
(2)掌握MATLAB各种表达式的书写规则以及常用函数的使用。
(3)熟悉MATLAB的基本操作二.实验原理MATLAB (矩阵实验室的简称)是一种专业的计算机程序，用于工程科学的矩阵数学运算。
但在以后的几年内，它逐渐发展为一种极其灵活的计算体系，用于解决各种重要的技术问题。
MA TLAB程序执行MATLAB语言，并提供了一个极其广泛的预定义函数库，这样就使得技术工作变得简单高效。
三.实验任务及步骤1、学习了解MATLAB的实验环境：在Windows桌面上，双击MA TLAB图标，即可进入MA TLAB系统命令窗口。
图1-1 MATLAB系统命令窗口当MA TLAB运行时，有多种类型的窗口，有的用于接收命令，有的用于显示信息。
三个重要的窗口有命令窗口；图像窗口；编辑/调试窗口；它们的作用分别为输入命令；显示图形；充许使用者创建和修改MATLAB程序。
在本节课中我们将会看到这三个窗口的例子。
当MA TLAB程序启动时，一个叫做MATLAB桌面的窗口出现了。
默认的MATLAB桌面结构如图1-1所示。
在MA TLAB集成开发环境下，它集成了管理文件、变量和应用程序的许多编程工具。
在MA TLAB桌面上可以得到和访问的窗口主要有：■命令窗口（The Command Window）■命令历史窗口（The Command History Window）■启动平台（Launch Pad）■编辑调试窗口（The Edit/Debug Window）■工作台窗口和数组编辑器（Workspace Browser and Array Editor）■帮助空间窗口（Help Browser）■当前路径窗口（Current Directory Browser）1.1 命令窗口MA TLAB桌面的右边是命令窗口。
在命令窗口中，用户可以在命令行提示符(>>)后输入一系列的命令，这些命令的执行也是在这个窗口中实现的。
智能控制实验报告
智能控制课内实验报告（3次）学院：自动化学院班级：智能姓名：学号：智能控制课内实验（1）模糊控制器的设计学院：自动化学院姓名：班级：学号：日期： 2017-9-30实验1.1模糊控制器的设计一、实验目的在matlab环境下，完成一个对水位控制的模糊控制器的设计。
二、实验内容（1）确定控制器的输入、输出的隶属度函数偏差e(t) ：e(t)=r(t)－c(t)负反馈三个模糊子集“负大”(水位高）、“零”和“正大”（水位低）。
偏差变化率：de，三个模糊子集“负大”（高趋势）、“零”和“正大”（低趋势）。
控制量u：“负大”、“负中”、“零”、“正中”、“正大”。
Matlab操作方法：打开matlab在命令行输入：fuzzy出现下图界面：在上图选择“edit”出现下图：选择“Add Variable-- Input”再添加输入这样就建立了两个输入，一个输出的模糊控制器。
再修改输入、输出的各参数：input1改为e；input2改为de; output1改为u ;如下图：双击“e” ,修改模糊子集：如下图修改e的负大：注意各参数的设置修改好的e的模糊子集如下图：用同样的方法修改de如下图：修改u的方法如下图：需要5个模糊子集添加模糊子集的方法：在“edit”菜单下选择“Add Custom MF”下图是对”O”这个模糊子集的设置：设置好的u的模糊子集如下图：(2)添加规则的方法：添加规则的界面如下：这样一个模糊推理控制器就建立完毕了。
（3）利用模糊控制器可以得到规则曲面以及根据输入得到输出如上图操作可以得到规则曲面：如下图可以得到规则的推理结果：改变上图e和de的值，可以看到u的不同的输出。
然后可以把该系统存为tank.fis.三、写出实验的心得体会总结建立模糊控制器的方法。
实验1.2神经网络工具箱的应用二．神经网络工具箱函数最新版的MATLAB 神经网络工具箱为Version4.0.3, 它几乎涵盖了所有的神经网络的基本常用类型，对各种网络模型又提供了各种学习算法，我们可以根据自己的需要调用工具箱中的有关设计与训练函数，很方便地进行神经网络的设计和仿真。
智能控制实验指导书
. . .. . ..《智能控制技术》实验指导书适用专业：自动化电气工程及其自动化2011年3 月前言智能控制课程是自动化、电气工程及其自动化等专业的主要技术基础课。
主要是通过本课程的学习，使学生了解智能控制的基本理论、智能控制系统的分析方法和工程应用，了解智能控制发展前沿动态等。
为了使学生更好地理解和深刻地把握这些知识，并在此基础上训练和培养学生使用MATLAB的能力以及进行系统仿真的设计技能，设置了“模糊控制与传统PID控制的性能比较”以及“神经元自适应PID控制仿真研究”2个实验项目，2个皆为综合性实验。
模糊控制与传统PID控制的性能比较实验，主要通过本实验的学习，使学生了解传统PID控制、模糊控制等基本知识，掌握传统PID控制器设计、模糊控制器设计等知识，训练学生设计控制器的能力，培养他们利用MATLAB进行仿真的技能，为今后继续模糊控制理论研究以及控制仿真等学习奠定基础。
神经元自适应PID控制仿真研究实验，主要是通过本实验的学习，使学生了解传统PID控制、神经元自适应控制等基本知识，掌握传统PID 控制器设计、掌握基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID 控制等知识，训练学生设计控制器的能力，培养他们利用MATLAB进行仿真的技能，为今后继续神经网络控制理论的研究以及控制仿真等学习奠定基础。
实验一：模糊控制与传统PID控制的性能比较实验学时：2实验类型：设计实验要求：必修一、实验目的通过本实验的学习，使学生了解传统PID控制、模糊控制等基本知识，掌握传统PID控制器设计、模糊控制器设计等知识，训练学生设计控制器的能力，培养他们利用MATLAB进行仿真的技能，为今后继续模糊控制理论研究以及控制仿真等学习奠定基础。
二、实验内容本实验主要是设计一个典型环节的传统PID控制器以及模糊控制器，并对他们的控制性能进行比较。
主要涉及自控原理、计算机仿真、智能控制、模糊控制等知识。
通常的工业过程可以等效成二阶系统加上一些典型的非线性环节，如死区、饱和、纯延迟等。
智能控制实验报告
一、实验目的1. 了解智能控制的基本原理和方法。
2. 掌握智能控制系统的设计和实现方法。
3. 熟悉智能控制实验平台的操作和应用。
二、实验原理智能控制是利用计算机技术、控制理论、人工智能等知识，实现对复杂系统的自动控制。
实验主要涉及以下原理：1. 模糊控制：利用模糊逻辑对系统进行控制，实现对系统不确定性和非线性的处理。
2. 专家控制：通过专家系统对系统进行控制，实现对系统复杂性和不确定性的处理。
3. 神经网络控制：利用神经网络强大的学习能力和泛化能力，实现对系统的自适应控制。
三、实验器材1. 实验平台：智能控制实验箱2. 传感器：温度传感器、湿度传感器、压力传感器等3. 执行器：电机、继电器、阀门等4. 控制器：单片机、PLC等5. 信号线、连接线等四、实验内容1. 模糊控制器设计（1）建立模糊控制模型：根据实验要求，确定输入、输出变量和模糊控制规则。
（2）设计模糊控制器：根据模糊控制规则，设计模糊控制器，包括模糊化、去模糊化等环节。
（3）仿真实验：利用仿真软件对模糊控制器进行仿真实验，验证控制效果。
2. 专家控制器设计（1）建立专家系统：收集专家知识，构建专家系统。
（2）设计专家控制器：根据专家系统，设计专家控制器，实现对系统的控制。
（3）仿真实验：利用仿真软件对专家控制器进行仿真实验，验证控制效果。
3. 神经网络控制器设计（1）建立神经网络模型：根据实验要求，确定神经网络的结构和参数。
（2）训练神经网络：利用实验数据对神经网络进行训练，提高网络的控制能力。
（3）设计神经网络控制器：根据训练好的神经网络，设计神经网络控制器，实现对系统的控制。
（4）仿真实验：利用仿真软件对神经网络控制器进行仿真实验，验证控制效果。
五、实验步骤1. 熟悉实验平台，了解各模块的功能和操作方法。
2. 根据实验要求，设计模糊控制器、专家控制器和神经网络控制器。
3. 利用仿真软件对控制器进行仿真实验，验证控制效果。
4. 分析实验结果，对控制器进行优化和改进。
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智能控制理论及应用(实验指导书)实验一模糊控制的理论基础实验实验目的：学习隶属函数编程；模糊矩阵合成运算编程；模糊推理运算编程。
1隶属函数编程学习P39 例2-12 （以下为例程）完成思考题P80 2-2 写出W及V两个模糊集的隶属函数，并绘出“非常老，很老，比较老，有点老”的四个隶属度函数仿真后的曲线。
%Membership function for old Peopleclear all;close all;for k=1:1:1001x(k)=(k-1)*0.10;if x(k)>=0&x(k)<50y(k)=0;elsey(k)=1/(1+(1/((x(k)-50)/5)^2));endendplot(x,y,'k');xlabel('X Years');ylabel('Degree of membership');2 模糊矩阵合成仿真程序学习P31例2-10，仿真程序如下。
完成思考题P81 2-5，并对比手算结果。
clear all;close all;A=[0.2,0.8;0.6,0.1];B=[0.5,0.7;0.1,0];%Compound of A and Bfor i=1:2for j=1:2AB(i,j)=max(min(A(i,:),B(:,j)'))endend3 模糊推理仿真程序学习P47 例2-16，仿真程序如下。
完成思考题2-9，并对比手算结果。
clear allclose alla=[1;0.5]b=[0.1;0.5;1]c=[0.2;1]for i=1:2for j=1:3ab(i,j)=min(a(i),b(j));%求出Dendendt1=[];for i=1:2t1=[t1;ab(i,:)'];end%准备好DT;for i=1:6for j=1:2r(i,j)=min(t1(i),c(j));endend%求出Ra1=[0.8;0.1]b1=[0.5;0.2;0]for i=1:2for j=1:3ab1(i,j)=min(a1(i),b1(j)); %求出D1 endendt2=[];for i=1:2t2=[t2;ab1(i,:)'];endfor i=1:6for j=1:2d(i,j)=min(t2(i),r(i,j));c1(j)=max(d(:,j))；endend实验二 自动小车沿直线行进模糊控制系统仿真矿区除尘一直是煤矿生产的重要工作，这既是生产环境的要求也是对工作人员身体健康的保证。
采用自动行进的洒水车进行除尘工作是矿区除尘的主要发展方向。
模糊控制技术对于不确定系统具有良好的控制效果，所以引入模糊控制算法对矿区洒水车进行自动控制是解决道路凹凸影响的有效途径。
洒水车行进轨迹一定的时候，洒水车相对预定轨迹的误差如图1所示。
可以取其中两个量表示误差。
一个是洒水车行进方向与预定轨迹的夹角θ，一个是洒水车中心点到预定轨迹的距离d 。
显然，当洒水车平稳行进的时候夹角θ和距离d 将一直保持为0。
但是当路面凹凸不平时，洒水车在行进路线上就会产生一定的偏移。
对洒水车的控制就是控制这两个偏移量，使得洒水车在出现偏移后能自动调整方向回到预期轨迹上来。
图1 洒水车行进中的误差1 模糊控制器的设计采用夹角θ和距离d 作为输入，洒水车导向轮与车体偏转角α作为输出量。
以在预定道路右向为正，左向为负。
由于路面不平带来的洒水车偏移一般都不大，设定夹角θ的范围是-6º～6º，距离d 的范围是-1.2m ～1.2m ，偏转角α的范围是-30º～30º，每个变量论域均包括NB 、NM 、NS 、Z 、PS 、PM 、PB 七个模糊子集。
三个变量的隶属度函数如图2所示，模糊控制规则如表1所示。
(a) (b)（c ）图2隶属度函数(a)夹角θ (b)距离d (c)偏转角α表1模糊控制规则dNB NM NS Z PS PM PBθNB PB PB PB PB PM PS Z NM PB PB PM PM PS Z Z NS PB PM PM PS Z Z NS Z PM PS PS Z NS NS NM PS PS Z Z NS NM NM NB PM Z Z NS NM NM NB NB PB Z NS NM NB NB NB NB2 仿真程序如下fisb=readfis('fisb'); %从磁盘中加载模糊推理系统函数；kk=1000;ww=0.0001;xx=1:kk;x=zeros(kk,1);yy=x;nowxita=x;x(1)=-0.8;%d的初值nowxita(1)=-6; %xita的初值y=1;step0=0.1;jj=zeros(2,1);while y<kkif abs(x(y))<ww&abs(nowxita(y))<wwalf=0;elsealf=evalfis([x(y) nowxita(y)],fisb) ;endpi0=2*asin(1);if -ww<alf&alf<wwif -ww<nowxita(y)&nowxita(y)<wwx(y+1)=x(y);nowxita(y+1)=nowxita(y);yy(y+1)=yy(y)+step0;elsex(y+1)=step0*cos(pi0*(90-nowxita(y)-alf)/180)+x(y);nowxita(y+1)=nowxita(y)+alf;yy(y+1)=yy(y)+step0*sin(pi0*(90-nowxita(y)-alf)/180);endelsealf0=pi0*alf/180;rr=7.5*tan(pi0*6/180)/tan(alf0);beita=step0*360/(2*pi0*rr);nowxita(y+1)=nowxita(y)+beita;beitaa=beita*pi0/180;xx0=rr*(1-cos(beitaa));yy0=rr*sin(beitaa);rr0=(xx0^2+yy0^2)^0.5;beita0=acos(xx0/rr0);beita0=beita0*180/pi0;beita1=beita0-nowxita(y);beita2=beita1*pi0/180;x(y+1)=x(y)+rr0*cos(beita2);yy(y+1)=yy(y)+rr0*sin(beita2);endy=y+1;if (jj(1)==0)if (abs(x(y))<0.1)jj(1)=yy(y);endendif (jj(2)==0)if (abs(x(y))<0.05)jj(2)=yy(y);endendendfigure(1)plot(yy,x,'r')hold onfigure(2);plot(yy,nowxita);jj表2 不同初始位置仿真结果初始d初始θ0.1m处洒水车行进距离（m）0.05m处洒水车行进距离（m）-0.2 -5º10.4984 17.8982-0.2 5º 4.1980 11.6978-0.6 -4º20.0704 27.5702-0.6 4º14.6869 22.1867-0.8 -6º18.3797 25.7795-0.8 6º16.6772 24.1770-1.0 -1º19.9709 27.4707-1.0 1º19.8710 27.37093 小结针对矿区道路凹凸不平导致洒水车行进产生偏移的现象，提出了除尘洒水车行进模糊控制算法，仿真结果表明该方法对于洒水车突然出现的偏移可在较短距离内自动调整线路，恢复预期行驶路线。
这将为矿区除尘洒水车的行进控制提供理论基础。
实验三神经网络---感知机实验内容：1）看懂《教学辅导材料》中实现“与”功能的程序2）编写能实现“或”功能的感知机程序，要求：a) 给出完整的程序，并对重要的函数及语句给于解释说明，程序中要用语句画出训练误差图，分类图等b) 在实验报告中，画出设计的网络的结构图（几层，几个神经元等），并在图中标出训练好的权值阈值。
附件：（程序）%建立一个感知机网络，使其能够完成“或”的功能%感知机神经网络学习阶段%自编程，没用mat工具箱err_goal=0.001;lr=0.9;max_expoch=10000;X=[0 0 1 1;0 1 0 1];T=[0 1 1 1];[M,N]=size(X);[L,N]=size(T);Wij=rand(L,M);y=0;b=rand(L);for epoch=1:max_expochNETi=Wij*X;for j=1:Nfor i=1:Lif(NETi(i,j)>=b(i))y(i,j)=1;elsey(i,j)=0;endendendE=(T-y);EE=0;for j=1:NEE=EE+abs(E(j));endif(EE<err_goal) break;endWij=Wij+lr*E*X';b=b+sqrt(EE);endepoch,Wij,b%第二阶段工作期，验证网络X1=X;NETi=Wij*X1;[M,N]=size(X1);for j=1:Nfor i=1:Lif(NETi(i,j)>=b(i))y(i,j)=1;elsey(i,j)=0;endendendy%直接利用matlab 工具箱（initp trainp simup）clear allNNTW ARN OFFp=[0 0 1 1 ;0 1 0 1]t=[0 1 1 1][w1,b1]=initp(p,t)[w1,b1,epoches,errors]=trainp(w1,b1,p,t,[-1])；% %%%%%%%%%%%计算完毕figure(2);ploterr(errors)a1=simup(p,w1,b1);%%%%%%中间隐层的输出a1e=t-a1;k=1:1:4;figure(3);plot(k,e)实验四神经网络----双层感知机实验内容：1）用双层感知机实现“异或”功能2）编写程序，设计网络，实现下面功能：四个变量：x1，x2 ，x3 ，x4正常状态：x i(i=1……4)四个变量均正常轻微故障：只有一个变量不正常（故障）严重故障：有任何两个变量不正常禁止使用：任何三个变量不正常设计网络能实现，对任意给定，网络能判断出目前系统处于何种故障状态。