竞争式Takagi-Sugeno模糊再励学习
一类非线性区间时滞随机系统的控制与仿真_解相朋
1 T ∂V 2 (t ) g (t ) g (t ) 2 ∂x 2 + tanh T ( Lx)(Q + R + h1 Z + h12 S ) tanh( Lx) − tanh T ( Lx1 ) R tanh( Lx1 ) −∫ −∫
t t − h1 t − h1
− (1 − τ (t )) tanh T ( Lxτ )Q tanh( Lxτ ) tanh T ( Lx( s )) Z tanh( Lx( s ))ds tanh T ( Lx( s )) S tanh( Lx( s ))ds tanh T ( Lx( s ))dsV (tanh( Lx) − tanh( Lx1 )) tanh T ( Lx( s ))dsW (tanh( Lx1 ) − tanh( Lxτ ))
(4)
t − h1 0
tanh T ( Lx( s)) R tanh( Lx( s ))ds
t
其中 M , N i (i = 1, 2,3, 4) 为适当维数的已知常数矩阵，F (t ) 是
− h1 t + β − h1
∫
tanh T ( Lx( s )) Z tanh( Lx( s ))dsd β tanh T ( Lx( s )) S tanh( Lx( s ))dsd β
如果存在对称正定矩阵 Q ，向量函数 v (t ) 使
得下述各积分都有意义，则不等式 t − h1 t − h1 t − h1 1 − ∫ v T ( s )Qv ( s )ds ≤ − v T ( s )dsQ ∫ v ( s )ds t − h2 t − h2 h2 − h1 ∫t − h2 成立，其中 h 2 ≥ h1 。 引理 2[10] 对于适当维数的矩阵 M, N 和 F (t ) ，若
模糊推理
Zadeh模糊推理法 Zadeh模糊推理法
与Mamdani推理法相比，Zadeh推理法也是 Mamdani推理法相比，Zadeh推理法也是 采用取小合成运算法则，但是其模糊关系 的定义不同。
Takagi－Sugeno模糊推理法 Takagi－Sugeno模糊推理法
这种推理方法便于建立动态系统的模糊模 这种推理方法便于建立动态系统的模糊模 型，因此在模糊控制中得到广泛应用。T-S ，因此在模糊控制中得到广泛应用。T 模糊推理过程中典型的模糊规则形式为： 模糊推理过程中典型的模糊规则形式为： 如果x 如果x是 A and y是B，则z=f（x，y） y是 ，则z=f（ 其中A 其中A和B是前件中的模糊集合，而z= 是前件中的模糊集合，而z= f（x，y）是后件中的精确函数。
模糊逻辑对应于模糊集合论，模糊逻辑运 模糊逻辑对应于模糊集合论， 算除了不满足布尔代数里的补余律 补余律外 算除了不满足布尔代数里的补余律外，布 尔代数的其它运算性质它都适用。 尔代数的其它运算性质它都适用。除此之 外，模糊逻辑运算满足德 摩根(De外，模糊逻辑运算满足德摩根(De-Morgan) 模糊逻辑运算满足德 代数，即 代数，即 对于补余运算，De-Morgan代数中是这样定义 对于补余运算，De-Morgan代数中是这样定义 的：
模糊推理系统
模糊逻辑 模糊命题 模糊规则 模糊推理
模糊逻辑
语言是一种符号系统，通常包括自然语言和人工 语言两种。自然语言是指人类交流信息时使用的 语言，它可以表示主、客观世界的各种事物、观 念、行为、情感等。自然语言具有相当的不确定 性，其主要特征就是模糊性，这种模糊性主要是 由于自然语言中经常用到大量的模糊词( 由于自然语言中经常用到大量的模糊词(如黎明、 模范、优美、拥护等) 模范、优美、拥护等)。人工语言主要是指程序设 计语言，如我们熟悉的C 计语言，如我们熟悉的C语言、汇编语言等。人工 语言的格式是非常严密、且概念十分清晰。
智能控制习题答案
第一章绪论之答禄夫天创作1. 什么是智能、智能系统、智能控制？答：“智能”在美国Heritage辞书界说为“获取和应用知识的能力”.“智能系统”指具有一定智能行为的系统, 是模拟和执行人类、植物或生物的某些功能的系统.“智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素, 使之具有某种智能性；也是基于认知工程系统和现代计算机的强年夜功能, 对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理.2．智能控制系统有哪几种类型, 各自的特点是什么？答：智能控制系统的类型：集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、学习控制系统等.各自的特点有：集散控制系统：以微处置器为基础, 对生产过程进行集中监视、把持、管理和分散控制的集中分散控制系统.该系统将若干台微机分散应用于过程控制, 全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控, 实现最优化控制, 整个装置继承了惯例仪表分散控制和计算机集中控制的优点, 克服了惯例仪表功能单一, 人机联系差以及单台微型计算机控制系统危险性高度集中的缺点, 既实现了在管理、把持和显示三方面集中, 又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散.人工神经网络：它是一种模范植物神经网络行为特征, 进行分布式并行信息处置的算法数学模型.这种网络依靠系统的复杂水平, 通过调整内部年夜量节点之间相互连接的关系, 从而到达处置信息的目的.专家控制系统：是一个智能计算机法式系统, 其内部含有年夜量的某个领域专家水平的知识与经验, 能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处置该领域的高水平难题.可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机法式系统.多级递阶控制系统是将组成年夜系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的条理结构系统.这种结构的特点是：1.上、下级是隶属关系, 上级对下级有协调权, 它的决策直接影响下级控制器的举措.2.信息在上下级间垂直方向传递, 向下的信息有优先权.同级控制器并行工作, 也可以有信息交换, 但不是命令.3.上级控制决策的功能水平高于下级, 解决的问题涉及面更广, 影响更年夜, 时间更长, 作用更重要.级别越往上, 其决策周期越长, 更关心系统的长期目标.4.级别越往上, 涉及的问题不确定性越多, 越难作出确切的定量描述和决策.学习控制系统：靠自身的学习功能来认识控制对象和外界环境的特性, 并相应地改变自身特性以改善控制性能的系统.这种系统具有一定的识别、判断、记忆和自行调整的能力.3．比力智能控制与传统控制的特点.答：智能控制与传统控制的比力：它们有密切的关系, 而不是相互排斥.惯例控制往往包括在智能控制之中, 智能控制也利用惯例控制的方法来解决“初级”的控制问题, 力图扩充惯例控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题.1.传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的, 而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性, 即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很年夜的范围内变动, 这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决.2.传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便, 希望制造出能接受印刷体、图形甚至手写体和口头命令等形式的信息输入装置, 能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流, 同时还要扩年夜输出装置的能力, 能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息. 另外, 通常的自动装置不能接受、分析和感知各种看得见、听得着的形象、声音的组合以及外界其它的情况. 为扩年夜信息通道, 就必需给自动装置安上能够以机械方式模拟各种感觉的精确的送音器, 即文字、声音、物体识别装置.3.传统的自动控制系统对控制任务的要求要么使输出量为定值（调节系统）, 要么使输出量跟随期望的运动轨迹（跟随系统）,因此具有控制任务单一性的特点, 而智能控制系统的控制任务可比力复杂.4. 传统的控制理论对线性问题有较成熟的理论, 而对高度非线性的控制对象虽然有一些非线性方法可以利用, 但不尽人意. 而智能控制为解决这类复杂的非线性问题找到了一个前途, 成为解决这类问题行之有效的途径.5.与传统自动控制系统相比, 智能控制系统具有足够的关于人的控制战略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力.6.与传统自动控制系统相比, 智能控制系统能以知识暗示的非数学广义模型和以数学暗示的混合控制过程, 采纳开闭环控制和定性及定量控制结合的多模态控制方式.7.与传统自动控制系统相比, 智能控制系统具有变结构特点, 能总体自寻优, 具有自适应、自组织、自学习和自协调能力.8.与传统自动控制系统相比, 智能控制系统有赔偿及自修复能力和判断决策能力.4．把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集, 其根据和内涵是什么?答：智能控制具有明显的跨学科特点, 在最早傅金孙提出的二元论中, 智能控制系统被认为是自动控制与人工智能的交互作用, 随着认识的深入, 萨瑞迪斯提出运筹学融入智能控制而提出三元结构, 蔡自兴教授提出将信息论引入智能控制, 其依据在于：信息论是解释知识和智能的一种手段；控制论、信息论和系统论是紧密相连的；信息论已经成为控制智能机器的工具；信息论介入智能控制的全过程并对执行级起到核心作用, 因此最终确定了智能控制的四元结构.5．智能控制有哪些应用领域？试举出一个应用实例, 并说明其工作原理和控制性能.答：智能控制应用于机器人、汽车、制造业、水下和陆地自助式车辆、家用电器、过程控制、电子商务、医疗诊断、飞行器、印刷、城市铁路、电力系统等领域.例如焊接机器人其基本工作原理是示教再现, 即由用户扶引机器人, 一步步按实际任务把持一遍, 机器人在扶引过程中自动记忆示教的每个举措的位置、姿态、运动参数、焊接参数等, 并自动生成一个连续执行全部把持的法式.完成示教后, 只需给机器人一个起动命令, 机器人将精确地按示教举措, 一步步完玉成部把持, 实际示教与再现.控制性能为：弧焊机器人通常有五个自由度以上, 具有六个自由度的弧焊机器人可以保证焊枪的任意空间轨迹和姿态.点至点方式移动速度可达60m/min以上, 其轨迹重复精度可到达±0.2mm.这种弧焊机器人应具有直线的及环形内插法摆动的功能, 共六种摆动方式, 以满足焊接工艺要求, 机器人的负荷为5kg.第二章模糊控制的理论基础1．举例说明模糊性的客观性和主观性.答：模糊性起源于事物的发展变动性, 变动性就是不确定定性；模糊性是客观世界的普遍现象, 世界上许多的事物都具有模糊非电量的特点.例如：年龄分段的问题；如果一个人的年龄年夜于60岁算老年, 45-59岁之间的岁中年, 小于44岁的就算青年；如果一个人的年龄是59岁零11个月零28天, 那么他是属于中年还是老年呢？理论上从客观的角度说他是中年人, 可是与60岁只有两天区别, 这区别我们是分辨不出来的.从主观上我们认为他又是老年人.这就是模糊性的主观性和客观性的体现.2．模糊性与随机性有哪些异同？答：模糊性处于过渡阶段的事物的基本特征, 是性态的不确定性, 类属的不清晰性, 是一种内在的不确定性；而随机性是在事件是否发生的不确定性中暗示出来的不确定性, 而事件自己的性态和类属是确定的, 是一种外在的不确定性.相同点是：模糊性是由于事物类属划分的不分明而引起的判断上的不确定性；而随机性是由于天剑不充沛而招致的结果的不确定性.可是他们都共同暗示出不确定性.异同点是：模糊性反映的是排中的破缺, 而随机性反映的是因果律的破缺；模糊性现象则需要运用模糊数学, 随机性现象可用概率论的数学方法加以处置.3．比力模糊集合与普通集合的异同.答：模糊集合用隶属函数作定量描述, 普通集合用特征函数来刻划.两者相同点：都属于集合, 同时具有集合的基赋性质.两者异同点：模糊集合就是指具有某个模糊还年所描述的属性的对象的全体, 由于概念自己不是很清晰, 界限分明的, 因而对象对集合的隶属关系也不是明确的；普通集合是指具有某种属性的对象的全体, 这种属性所表达的概念应该是清晰的, 界限分明的, 因而每个对象对集合的隶属关系也就是明确的..4.考虑语言变量：“Old ”, 如果变量界说为：确定“NOT So Old ”, “Very Old ”, “MORE Or LESS Old ”的隶属函数. 解：1 o old 220 050()1(50/5) 50100NOT S x x x x μ--≤<⎧⎪=⎨⎡⎤+-≤<⎪⎣⎦⎩ 5.已知存在模糊向量A 和模糊矩阵R 如下：()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡==3.06.03.001.004.06.02.01.08.05.04.01.07.0R A 计算R A B =.{}4321=U , 给定语言变量“Small ”=1/1+0和模糊关系R=“Almost 相等”界说如下：⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=16.01.006.016.01.01.06.016.001.06.01R 利用max-min 复合运算, 试计算：相等）是Almost Small X y R ()()( =.解：10.60.100.610.60.1y (10.70.30.1)0.10.610.600.10.61R ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（）7.已知模糊关系矩阵：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=15.05.01009.002.01.00014.009.004.018.02.01.008.01R 计算R 的二至四次幂.解：210.800.10.210.800.10.20.810.400.90.810.400.900.410000.41000.10010.50.10010.50.20.900.510.20.900.51R R R ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=•=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦10.80.40.20.80.810.40.50.90.40.4100.40.20.5010.50.80.90.40.51⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦},{ },,,{ },,,{21321321z z Z y y y Y x x x X ===, 二维模糊条件语句为“若A 且B 则C ”, 其中)(C , 14.0)( , 6.011.0)( , 1.015.021321321Z F z z C Y F B y y y B X F A x x x A ∈+=∈++=∈++=已知 )(B , 15.01.0)( , 1.05.01*321**321*Y F y y y B X F A x x x A ∈++=∈++= 由关系合成推理法, 求得推理结论*C .解：令R 暗示模糊关系, 则R A B C =⨯⨯.将1T R 按行展开写成列向量为[]0.10.50.50.110.60.10.10.1T所以, []10.10.10.40.110.50.50.40.510.50.50.40.510.10.10.40.110.41110.4110.60.60.40.610.10.10.40.110.10.10.40.110.10.10.40.11T R R C ∧∧⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⨯=⨯==∧∧⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥∧∧⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥∧∧⎣⎦⎣⎦0.10.10.40.50.40.50.10.10.410.40.60.10.10.10.10.10.1⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦.又因为()C A B R ***=⨯⨯, []10.10.510.50.10.510.10.50.50.10.10.10.1A B **⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⨯==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦, 将A B **⨯按行展开写成行向量, 为[]0.10.510.10.50.50.10.10.1, 则 ()()0.40.5C A B R ***=⨯⨯=即120.40.5C z z *=+ 9. 已知语言变量x, y, z.X 的论域为{1,2,3}, 界说有两个语言值：“年夜”＝{0, 0.5, 1}；“小”={1, 0.5, 0}.Y 的论域为{10,20,30,40,50}, 语言值为：“高”={0, 0, 0, 0.5, 1}；“中”={0, 0.5, 1, 0.5, 0}; “低”={1, 0.5, 0, 0, 0}.Z 的论域为{0.1,0.2,0.3}, 语言值为：“长”={0, 0.5, 1}；“短”={1, 0.5, 0}则：1）试求规则：如果 x 是 “年夜” 而且 y 是“高” 那么 z 是“长”；否则, 如果 x 是“小” 而且 y 是 “中” 那么 z 是“短”.所蕴涵的x, y, z之间的模糊关系R.2）假设在某时刻, x是“略小”={0.7, 0.25, 0}, y是“略高”={0, 0, 0.3, 0.7, 1}试根据R分别通过Zadeh法和Mamdani法模糊推理求出此时输出z的语言取值.第三章模糊控制1.模糊控制器有哪几部份组成？各完成什么功能？1:答：模糊控制器由四个部份组成, 这四个功能模块是模糊化、知识库、模糊推理和去模糊化.(1)模糊化：为实现模糊控制而将精确的输入量进行模糊化处置, 是将精确量转化为模糊量的过程.模糊化模块在分歧的阶段有分歧的作用：a、确定符合模糊控制器要求的输入量和输出量.b、对输入输出变量进行标准变换, 使之落于各自的论域范围内.c、对已经论域变换的输入量进行模糊化处置, 包括模糊分割和隶属函数简直定.(2)知识库：知识库通常由数据库和规则库组成, 包括了具体应用领域的知识和要求.其中, 数据库主要包括输入输出变量的初度变换因子、输入输出空间的模糊分割以及模糊变量的模糊取值及相应的隶属度函数选择和形状等方面的内容.规则库包括了用模糊语言描述专家的经验知识, 来暗示一系列控制规则.它们反映了控制专家的经验和知识.(3)模糊推理：是一种近似推理, 根据模糊控制规则库和以后系统状态推断出应施加的控制量的过程, 由推理机完成.(4)去模糊化：由于控制器输出到具体地执行机构的信号必需是清晰的精确量.因此, 需要一个与输入模糊化相反的过程, 即把模糊推理结果转酿成清晰量, 它实现从输出论域上输出模糊空间到输出精确空间的映射.2.模糊控制器设计的步伐怎样？2：答：模糊控制器设计的步伐如下：(1)：输入变量和输出变量简直定.(2)：输入输出变量的论域和模糊分割, 以及包括量化因子和比例因子在内的控制参数的选择.(3)：输入变量的模糊化和输出变量的清晰化.(4)：模糊控制规则的设计以及模糊推理模型的选择.(5)：模糊控制法式的编制.3.清晰化的方法有哪些？3：答：清晰化的方法一般有四种：(1)：最年夜隶属度法：这种方法将模糊推理获得的结论中最年夜隶属度值最对应的元素作为控制器输出的精确值, 如果有多个最年夜点, 则取其平均值.(2)：加权平均法：这种方法是指以各条规则的前件和输入的模糊集按一定法则确定的值为权值, 并对后件代表值加权平均计算输出的清晰值的方法.(3)：面积等分法：把输出的模糊集合所对应的隶属函数与横坐标之间围成的面子分成两部份, 那么该方法获得的精确值应满足使该两部份的面积相等.(4)：由于Tsukamoto 模型和Takagi-Sugeno 模型输出自己就是清晰量, 则不需要去模糊化.4.已知某一炉温控制系统, 要求温度坚持在600度恒定.针对该控制系统有一下控制经验：（1）若炉温低于600度, 则升压；低得越多升压就越高. （2）若炉温高于600度, 则降压；高得越多降压就越低. （2）若炉温即是600度, 则坚持不变.设计模糊控制器为一维控制器, 输入语言变量为误差, 输出为控制电压.输入、输出变量的量化品级为7级, 取5个模糊集.设计隶属度函数误差变动划分表、控制电压变动划分表和模糊控制规则表.解：界说理想温度点的温度为0T ,实际丈量温度为T , 温度差为0e T T T=∆=-.以为输入、输出变量的量化品级均为7级, 5个模糊集, 则 误差e 变动划分表为：控制电压u变动划分表为：根据一上两表设计一下模糊规则：若e负年夜, 则u正年夜；若e负小, 则u正小；若e为0, 则u为0；若e正小, 则u负小；若e正年夜, 则u负年夜.模糊控制规则表为：第四章神经网络基础1、生物神经元模型的结构功能是什么？答：生物神经元结构：（1）、细胞体：由细胞核、细胞质和细胞膜等组成.（2）、树突：胞体上短而多分枝的突起.相当于神经元的输入端, 接受传入的神经感动.（3）、轴突：胞体上最长枝的突起, 也称神经纤维.端部有很多神经末稍传入迷经感动.（4）、突触：神经元间的连接接口, 每个神经元约有1万~10万个突触.神经元通过其轴突的神经末稍, 经突触与另一神经元的树突联接, 实现信息的传递.由于突触的信息传递特性是可变的,形成了神经元间联接的柔性, 称为结构的可塑性.（5）、细胞膜电位：神经细胞在受到电的、化学的、机械的安慰后, 能发生兴奋, 此时, 细胞内外有电位差, 称膜电位.电位膜内为正, 膜外为负.生物神经元功能：（1）、兴奋与抑制当传入神经元的感动, 经整合, 使细胞膜电位升高, 超越举措电位的阈值时, 为兴奋状态, 发生神经感动, 由轴突经神经末稍传出.当传入神经元的感动, 经整合, 使细胞膜电位降低, 低于阈值时, 为抑制状态, 不发生神经感动.（2）、学习与遗忘由于神经元结构的可塑性, 突触的传递作用可增强与减弱, 因此, 神经元有学习与遗忘的功能.2、人工神经元模型的特点是什么？答：人工神经元模型的特点：（1）、神经元及其联接；（2）、神经元间的联接强度决定信号传递的强弱；（3）、神经元间的联接强度是可以随训练改变的；（4）、信号是可以起安慰作用的, 也可以起抑制作用；（5）、一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元的状态；（6）、每个神经元可以有一个“阈值”.3、人工神经网络的特点是什么？如何分类？答：人工神经网络的特点：（1）、非线性（2）、分布处置（3）、学习并行和自适应（4）、数据融合（5）、适用于多变量系统（6）、便于硬件实现人工神经网络的分类：根据神经网络的连接方式, 神经网络可分为三种形式：（1）、前向网络：神经元分层排列, 组成输入层、隐含层和输出层.每一层的神经元只接受前一层神经元的输入.输入模式经过各层顺次的变换后, 由输出层输出.在各神经元间不存在反馈.感知器和误差反向传布网络采纳前向网络形式.（2）、反馈网络：该网络结构在输出层到输入层存在反馈, 即每一个输入节点都有可能接受来自外部的输入和来自输入迷经元的反馈.这种神经网络是一种反馈动力学系统, 它需要工作一段时间才华到达稳定.（3）、自组织网络：当神经网络在接受外界输入时, 网络将会分成份歧的区域, 分歧区域具有分歧的响应特征, 即分歧的神经元以最佳方式响应分歧性质的信号激励, 从而形成一种拓扑意义上的特征图, 该图实际上是一种非线性映射.这种映射是通过无监督的自适应过程完成的, 所以也称为自组织特征图.4、有哪几种经常使用的神经网络学习算法？经常使用的神经网络学习算法：（1）、有教师学习：在学习过程中, 网络根据实际输出与期望输出的比力, 进行联接权系的调整, 将期望输出称导师信号是评价学习的标准.（2）、无教师学习：无导师信号提供给网络, 网络能根据其特有的结构和学习规则, 进行联接权系的调整, 此时网络学习评价的标准隐含于其内部.（3）、再励学习:把学习看为试探评价过程, 学习及选择一举措作用于环境, 环境的状态改变, 并发生再励信号反馈至学习机, 学习机依据再励信号与环境以后的状态, 再选择下一举措作用于环境, 选择的原则是使受到奖励的可能性增年夜.（4）、Hebb学习规则（5）、Delta学习规则第五章典范神经网络1、BP算法的特点是什么？增年夜权值是否能够使BP学习变慢？答：误差反向传布的BP算法简称BP算法, 是有导师的学习, 其基本思想是梯度下降法.它采纳梯度搜索技术, 以使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值为最小.学习的过程由正向传布和反向传布组成, 在正向过程中, 输入信息由输入层经隐层逐层处置, 并传向输出层, 每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态, 如果在输出层不能获得期望的输出, 则转至反向传布, 将误差信号按连接通路反向计算, 由梯度下降法来调整各层神经元的权值, 使误差信号减小.主要优点：（1）非线性映射能力：无需事先了解描述这种映射关系的数学方程, 只要提供足够多的样本模式对BP网络进行详细训练, 它便能完成由n维输入空间到m输出空间的非线性映射.（2）泛化能力：当向网络输入训练时未曾见过的非样本数据时, 网络也能完成由输入空间向输出空间的正确映射, 这种能力称为多层前馈网络的泛化能力.（3）容错能力：输入样本中带有较年夜的误差, 甚至个别毛病对网络的输入输出规律影响很小.标准的BP算法内在的缺陷：（1）易形成局部极小而得不到全局最优；（2）训练次数多使得学习效率低, 收敛速度慢；（3）隐节点的选取缺乏理论指导；（4）训练时学习新样本有遗忘旧样本的趋势.增年夜权值纷歧定能够使BP学习变慢, 由BP权值修正的原理可知, 权值调整公式可汇总如下：2、为什么说BP网络是全局迫近的, 而RBF网络是局部迫近的？它们各有突出的特点是什么？BP网络的活化函数为S函数, 其值在输入空间中无限年夜的范围内为非零值, 因而是全局迫近的神经网络.其突出特点如下：1、是一种多层网络化, 包括输入层、隐含层和输出层；2、层与层之间采纳全互联方式, 同一层神经元不连接；3、权值通过delta 学习算法进行调节；4、神经元活化（激发）函数为S函数；5、学习算法由正向算法和反向算法组成；6、层与层之间的连接时单向的, 信息的传布史双向的.RBF网络的活化函数为高斯基函数, 其值在输入空间中有限范围内为非零值, 而且RBF神经网络的神经元具有局部迫近的神经网络.其输出特点如下：1、RBF径向基函数是局部的, 学习速度快；2、已证明RBF网络具有唯一最佳迫近的特性, 且无局部最小；3、在函数创立过程中可以自动增加隐含层的神经元个数, 直到满足均方差要求为止无需独自的代码来训练函数, 网络的创立过程就是训练过程.4、RBF网络用于非线性系统辨识与控制中, 虽具有唯一最佳迫近特性, 且无局部最小的优点, 防止去确定隐层和隐层点数, 网络可以根据具体问题自适应的调整, 因此适应性更好.3、何为神经网络的泛化能力？影响泛化能力的因素有哪些？答：泛化能力（综合能力、概括能力）：用较少的样本进行训练, 是网络能在给定的区域内到达要求的精度.所以没有泛化能力的网络没有使用价值.影响泛化能力的因素：1、样本；2、结构；3、初始权值4、训练样本集；5、需测试集.4. 已知一个非线性函数2121()sin(2)2y x x ππ=, 试用三层BP 网络迫近输出y, 画出网络的结构, 写出网络各层节点的表达式以及各层节点输出值的范围.解：非线性函数2121()sin(2)2y x x ππ=画出三层BP 网络的结构图 由输入获得两个隐节点、一个输出层节点的输出, 输入层不考虑阈值两个隐节点、一个输出层节点输出为 活化函数选择S 型函数1()1xly f xl e-==+由上式可得第六章 高级神经网络()()()[()(1)]kp i d j u k k e k k e j k e k e k ==++--∑, 也可写成等价形式112233()()()()u k k u k k u k k u k =++, 其中1203()(),()(),()()()(1)kj u k e k u k e k u k e k e k e k ====∆=--∑, 123,,k k k 为PID 控制器,,p i d k k k 三个参数的线性暗示.这一形式可以看成以123(),(),()u k u k u k 为输入, 123,,k k k 为权系数的神经网络结构, 试推导出自适应神经网络PID 控制器参数调整的学习算法. 解：自适应神经网络PID 控制器结构如下图所示：由图可知：控制器由两部份组成, 分别为惯例PID 控制和神经网络.其中, 惯例PID 直接对被控对象进行闭环控制, 而且其控制参数kp、ki、kd为在线调整方式；神经网络根据系统的运动状态, 调节PID控制器的参数, 使输出层神经元的输出对应于PID控制器的三个可调参数.学习算法如下：首先确定神经网络的结构, 即确定输入节点数和隐含层节点数, 并给出各层加权系数的初值w1和w2, 并选定学习速率和惯性系数, 令k=1；采样获得r(k)和y(k),计算以后时刻误差r(k)-y(k)；计算各神经网络的输入和输出, 其输出层的输出即为PID控制器的三个控制参数kp、ki、kd并计算PID控制器的输出进行神经网络学习, 在线调整加权系数, 实现PID控制参数的自适应调整；令k=k1,进行上述步伐.网络各层输入输出算法：第八章专家控制1.什么叫发生式系统？它由哪些部份组成？试举例略加说明.答：如果满足某个条件, 那么就应当采用某些行动, 满足这种生产式规则的专家系统成为发生式系统.发生式系统主要由总数据库, 发生式规则和推理机构组成.举例：医疗发生式系统.2.专家系统有哪些部份构成？各部份的作用如何？专家系统它具体有哪些特点和优点？答：知识库：知识库是知识的存储器, 用于存储领域专家的经验性知识以及有关的事实、一般知识等.知识库中的知识来源于知识。
超 级 学 习 法
超级学习法这是一种优秀的学习法。
美国纽约华尔街10号的“超级记忆法有限公司”和保加利亚的罗扎诺夫学院都在推广这一种学习方法。
日本长野吉田高中应用该方法使学生平均成绩提高20分，日本东海大学的关英男教授用这种方法使180名短期大学的学生在二年内获得了与四年制长期大学的学生相匹敌的学历。
如果用以记忆英语，13分钟内你可轻易记住100个生词！超级学习法是由保加利亚的罗扎诺夫博士创造的。
据罗扎诺夫博士在国内的实验结果来看，超级学习法有如下特点：学习效率高，用于学习的时间是通常学习时间的三分之一。
学习中没有人与人的差异，无论智商高低和是否有学习经验，所有的学生都能很轻易地掌握这种方法。
记忆过的内容遗忘率低，可经久不忘。
超级学习法以其高效率和多方面的功用，成为世界优秀学习方法中最优秀的一种。
它一问世，便受到了包括东西方在内的所有人的关注和重视。
美国的两位女记者希拉•奥斯特兰和林•休劳塔曾撰文将超级学习法向美国做了介绍；保加利亚的罗扎诺夫记忆学院和美国纽华尔街头10号“超级记忆法有限公司”都在推广这种学习法。
世界上虽然有很多国家推行了超级学习法，但利用盒式磁带应用超级学习法学习要算日本的收效最大。
日本长野吉田高中的宫岢老师报告说，同一教师任课的不同班级，用超级学习法教学的班级比其它班级的平均分数约高20分左右；长野县立丰科高中的浅川良雄老师在1985年7月福冈市召开的〈〈全国语言学研究学会大会〉〉上曾详细报告说，应用超级学习法学习过的内容，经四周时间也几乎全部记得。
日本〈〈语言探求〉〉杂志的副总编斋藤先生，通过学习超级学习法，由厌倦英语学习到轻松愉快地取得了满分；日本东海大学的关英男教授应用超级学习法讲授“情报处理概论”课程，使180名短期大学的学生在2年的时间内获得了与4年制长期大学学生相匹敌的学历超级学习法可以用来学习任何科目的知识，尤期对学习基础课特别有用。
在需要记住大量不熟悉的词汇和名称的学科，如解剖学、地理学、历史学和生物学等会大有裨益。
tsk模糊逻辑系统的基本框架
TSK模糊逻辑系统的基本框架引言随着人工智能的快速发展，模糊逻辑系统作为一种处理模糊信息的方法变得越来越重要。
TSK（Takagi-Sugeno-Kang）模糊逻辑系统是一种常用的模糊逻辑系统，在控制系统、决策系统等领域有着广泛的应用。
本文将详细探讨TSK模糊逻辑系统的基本框架。
二级标题1：模糊逻辑系统概述模糊逻辑系统是一种能够处理模糊信息的推理系统。
与传统的二值逻辑系统不同，模糊逻辑系统可以处理不确定性、模糊性和不完备性等问题。
模糊逻辑系统的基本原理是基于模糊集合理论，通过定义模糊集合的隶属度函数来描述模糊性。
TSK模糊逻辑系统是一种特殊的模糊逻辑系统，它基于Takagi-Sugeno-Kang模型，具有较强的表达能力和计算效率。
二级标题2：TSK模糊逻辑系统的基本结构TSK模糊逻辑系统由模糊化、规则库、推理机制和解模糊化四个部分组成。
三级标题1：模糊化模糊化是将输入的实际值映射到模糊集合的隶属度函数上。
常用的模糊化方法有高斯函数、三角函数等。
模糊化的结果是一组隶属度值，表示了输入值在各个模糊集合中的隶属度。
三级标题2：规则库规则库是TSK模糊逻辑系统的核心部分，定义了输入和输出之间的关系。
规则库由一系列模糊规则组成，每条模糊规则包含若干个前提和一个结论。
前提是输入变量与模糊集合的隶属度之间的逻辑关系，结论是输出变量的模糊集合隶属度的组合方式。
三级标题3：推理机制推理机制是TSK模糊逻辑系统的推理引擎，用于根据输入的前提和规则库进行推理，生成输出结果。
常用的推理方法有最大隶属度法、加权平均法等。
推理机制的输出是一组模糊集合的隶属度，表示了输出变量在不同模糊集合中的隶属度。
三级标题4：解模糊化解模糊化是将模糊化的隶属度结果转换为具体的实际值。
常用的解模糊化方法有质心法、加权平均法等。
解模糊化的结果是模糊逻辑系统的最终输出。
二级标题3：TSK模糊逻辑系统的应用TSK模糊逻辑系统在控制系统、决策系统等领域有着广泛的应用。
日本大学外语教育中e—learning与JMOOC的实践和探索
日本大学外语教育中e—learning与JMOOC的实践和探索作者：李哲张成张海来源：《中国信息技术教育》2014年第11期2013年6月，日本在内阁决议中提出了“日本再兴战略”，该战略中提到要积极利用IT产业，促进以民间主导的创新变革，提高国民的整体IT素质，并推动高水平的IT人才的培养，确保他们今后能成为产业竞争力的源泉。
具体来说就需要积极推进双向型教育和国际远程教育，采用网络媒体，通过多元化手段，努力探索新的教学法来促进新型学习方式的变革。
国际化竞争能力的需求对高等教育中IT能力和外语能力提出了新的挑战，为此，日本近年来将外语学习和IT素养教育结合起来积极开展了各种尝试，尤其是大力开展利用多媒体技术和计算机网络技术辅助外语教学，e-learning、MOOC、协同学习、翻转学习等词汇不断见诸各类媒体。
为掌握日本近年来外语教学的动向，本文以大阪大学、JMOOC等的实践案例为主，对日本高校主导的e-learning教学改革和尝试进行综述。
● 积极变革的大学外语教学中e-learning扮演活跃角色日本学术会议会长黑川清教授提出日本需要大学“大相扑化”变革，意思就是日本长期处于知识闭关锁国的状态，高等教育长期沿用旧式思维，教师员工都讨厌变革，重视研究评价而轻视教育评价，这些情况严重导致日本大学教育无法跟上国际化步伐，日本大学少有英语课程，也缺乏能用英语授课的专业教师，招募留学生的力度不够，而且留学生比例与其他发达国家相比特别低，在信息公开、ICT技术引进上停滞不前，若能够像相扑界一样，大量启用外国籍相扑选手，使自己独有的文化与国际接轨，不仅能获得新的力量，也能开阔视野改变闭关锁国的封闭式状态。
面对日本大学诸多教育问题，亟待解决的问题就是外语能力和计算机能力的培养，在日本政府近年来一系列针对技术信息和外语教育的政策中，都反复提及到了需要加大力度提高信息化社会中的外语能力和ICT应用能力。
在这个大背景下，进入2000年后，日本诸多大学不断深化教学改革，要求教师使用外语进行授课，开展各类国际合作和远程教学，以求改变原有知识闭锁的状态，积极引入各类新技术和新设备，探索新的教育方法，尤其是以大学的多媒体技术中心为主导开展了各类e-learning辅助外语教育。
以TARGET模式激发中职生的学习动机
用 什 么教 什 么 ， 高实 用 性 。 提 （ ） 二 教师 身体力行 ， 引导 中职生 自
行 获取 知 识 和技 能
厚 、 成就感 ， 因素使得他们 很容易 无 这些
产生 焦虑 、 抑郁 、 闷 的心情 ， 沉 严重 阻碍 学习的进步 。 对 于外部环境 问题 的解决应 当 由社 会 、 校 、 庭三 方共 同努 力 ， 学 家 重在 纠正 社会 的偏颇 观念 ，而在解决 学生学 习问
易对 学 生 造成 消极 影 响 。
形成 一个能容纳 多元智能 、个 别差异 的
特定 环境 ，让所 有学生对学 习产生归属 感 ，不让能力上 的差异演变 为动力上 的 迥异 。“ 评估” 对学习动机 的影响是最 为 显著的 ， 它强调形成 性评价方式 ， 即评 价 情境 、 情境 的回答 、 回答的分析 和对 对 对
训 应 加强 能 力 培养 ， 以满 足 用人 单 位 强 调适 应 岗前 培 训 能 力 的 现 实 要 求 。 职业 教育 的 主要 任 务 是 面 向就 业 ， 所
教育 的社 会认可度 不高 。广大 的中职学
生也认 识到 了这个 实际情况 ，故而他们
大 多信心不足 ，学 习过程 中容 易受到 负
模 式 在教学 实 践中有 着深 远 的影响 ， 其
在一定 程度上是一种新 型教学改革 的 向 导 。具体到中职学生学 习动力的激发 上 ， 笔者认 为 ， 当参 照个体 的不 同个性 ， 应 结
为六个 范畴 ， 即课业 、 责 、 可 、 合 、 权 认 组
一
、
中职生存在的学 习问题概述
面情 绪的影 响。而且 目前各 中职学校 在
以健 全 中 职教 育 的职 业 指 导 工作 是 学 校应 当尤 为重 视 的 。教 师 应 指 导学 生 在 正确 客 观分 析 自我 的基 础 上 ，尽 可
佐 藤学等教育理论家的关于“小组合作学习”的相关理论知识,
佐藤学等教育理论家的关于“小组合作学习”的相关理论知识,
佐藤学（Sato-gaku）是日本教育学家，他的理论是“小组合作学习”（collaborative learning）。
他的理论主张小组合作学习的重要性，他认为小组合作学习可以提高学生的学习能力，还可以促进学生之间的合作情感和友谊。
佐藤学认为，小组合作学习有六个步骤：准备、研究、讨论、整理、总结和反思。
在准备阶段，教师应该提供学习资源，教导学生如何使用学习资源，以及如何和其他小组成员进行有效讨论。
在研究阶段，学生开始研究学习资源，以获得小组学习。
在讨论阶段，小组成员之间交换信息，倾听彼此认识，并互相分享研究成果。
在整理阶段，小组成员将彼此交流的信息整理成一致的看法，以制定适合小组成员执行的任务。
在总结阶段，小组成员进行总结小组讨论结果，如果遇到冲突，学生也可以进行仲裁协商。
在反思阶段，小组成员可以查看发生的事件，以及学习如何改善他们的学习方式，使他们在小组合作学习中更有效和成效。
佐藤学的理论强调，小组合作学习会激发学生的合作能力和明确的目标，而合作学习的过程也有助于提高学生的学习能力。
此外，通过小组合作学习，学生之间也可以互相倾听、理解、尊重和激励，从而建立班级学习氛围，展现班级友谊，也有利于提高学生的社会性能力。
浅析模糊神经网络
定量分析
一.模糊理论 1、模糊理论 1965年，Zadeh教授发表论文“模糊集合”（Fuzzy set）， 标志模糊数学的诞生。
模糊集合的基本思想是把经典集合中的绝对隶属关系灵活 化，即元素对“集合”的隶属度不再是局限于取0或1，而 是可以取从0到1间的任一数值。
用隶属函数(Membership Function)来刻画处于中间过渡
xa a xb bxc cxd dx
梯形隶属函数
高斯形隶属函数
g ( x; c, )
1 x c 2 ( ) 2 e
钟型隶属函数
c代表MF的中心； 决定MF的宽度。 1 bell ( x; a, b, c) x c 2b 1 a
隶属函数是模糊理论中的重要概念，实际应用中经常 用到以下三类隶属函数： （1）S函数（偏大型隶属函数）
举例：
典型的一阶Sugeno型模糊规则形式如下：
If x is A and y is B then z px qy r.
其中：
x和y为输入；A和B为推理前件的模糊集合；z
为输出；p、q、k为常数。
二、神经网络简介
生物神经网络
• 人类的大脑大约有1.41011个神经细胞，亦称为神经元。 每个神经元有数以千计的通道同其它神经元广泛相互连接， 形成复杂的生物神经网络。
纯模糊逻辑系统的优点：提供了一种量化专辑语言信
息和在模糊逻辑原则下系统地利用这类语言信息
的一般化模式；
缺点：输入输出均为模糊集合，不易为绝大数工
程系统所应用。
2.2.2 高木-关野模糊系统
该系统是由日本学者Takagi和Sugeno提出的，
系统输出为精确值，也称为T-S模糊系统或
模糊PID控制及其MATLAB仿真讲解
模糊PID控制及其MATLAB实现姓名：专业班级：学号：授课教师：摘要PID（比例积分微分）控制具有结构简单、稳定性能好、可靠性高等优点,尤其适用于可建立精确数学模型的控制系统。
而对于一些多变量、非线性、时滞的系统，传统的PID控制器并不能达到预期的效果。
随着模糊数学的发展，模糊控制的思想逐渐得到控制工程师们的重视，各种模糊控制器也应运而生。
而单纯的模糊控制器有其自身的缺陷—控制效果很粗糙、控制精度无法达到预期标准。
但利用传统的PID控制器和模糊控制器结合形成的模糊自适应的PID控制器可以弥补其缺陷；它将系统对应的误差和误差变化率反馈给模糊控制器进而确定相关参数，保证系统工作在最佳状态，实现优良的控制效果。
论文介绍了参数自适应模糊PID控制器的设计方法和步骤。
并利用MATLAB 中的SIMULINK 和模糊逻辑推理系统工具箱进行了控制系统的仿真研究，并简要地分析了对应的仿真数据。
关键词: 经典PID控制; 模糊控制; 自适应模糊PID控制器; 参数整定; MATLAB仿真ABSTRACTPID(Proportion Integration Differentiation) control, with lots of advantages including simple structure, good stability and high reliability, is quite suitable to establish especially the control system which accurate mathematical model is available and needed. However, taken multivariable, nonlinear and time-lag into consideration, traditional PID controller can not reach the expected effect.Along with the development of Fuzzy Mathematics, control engineers gradually pay much attention to the idea of Fuzzy Control, thus promoting the invention of fuzzy controllers. However, simple fuzzy controller has its own defect, where control effect is quite coarse and the control precision can not reach the expected level. Therefore, the Fuzzy Adaptive PID Controller is created by taking advantage of the superiority of PID Controller and Fuzzy Controller. Taken this controller in use, the corresponding error and its differential error of the control system can be feed backed to the Fuzzy Logic Controller. Moreover, the three parameters of PID Controller is determined online through fuzzification, fuzzy reasoning and defuzzification of the fuzzy system to maintain better working condition than the traditional PID controller.Meanwhile，the design method and general steps are introduced of the Parameter self-setting Fuzzy PID Controller. Eventually, the Fuzzy Inference Systems Toolbox and SIMULINK toolbox are used to simulate Control System. The results of the simulation show that Self-organizing Fuzzy Control System can get a better effect than the Classical PID controlled evidently.Keywords: Classic PID control; Fuzzy Control; Parameters tuning; the Fuzzy Adaptive PID Controller; MATLAB simulation目录第一章绪论 (1)1.1 研究的背景及意义 (1)1.2 经典PID控制系统的分类与简介 (2)1.2.1 P控制 (2)1.2.2 PI控制 (2)1.2.3 PD控制 (2)1.2.4 比例积分微分（PID）控制 (2)1.3 模糊逻辑与模糊控制的概念 (3)1.3.1 模糊控制相关概念 (3)1.3.2 模糊控制的优点 (4)1.4 模糊控制技术的应用概况 (4)1.5 本文的研究目的和内容 (5)第二章PID控制 (6)2.1 PID的算法和参数 (6)2.1.1 位移式PID算法 (6)2.1.2 增量式PID算法 (7)2.1.3 积分分离PID算法 (7)2.1.4 不完全微分PID算法 (8)2.2 PID参数对系统控制性能的影响 (9)2.2.1 比例系数K P对系统性能的影响 (9)2.2.2 积分时间常数T i对系统性能的影响 (9)2.2.3 微分时间常数T d对系统性能的影响 (9)2.3 PID控制器的选择与PID参数整定 (10)2.3.1 PID控制器的选择 (10)2.3.2 PID控制器的参数整定 (10)第三章模糊控制器及其设计 (11)3.1 模糊控制器的基本结构与工作原理 (11)3.2 模糊控制器各部分组成 (11)3.2.1 模糊化接口 (11)3.2.2 知识库 (12)3.2.3 模糊推理机 (12)3.2.4 解模糊接口 (13)3.3模糊推理方式 (13)3.3.1 Mamdani模糊模型（迈达尼型） (13)3.3.2 Takagi-Sugeno模糊模型(高木-关野) (13)3.4模糊控制器的维数确定 (14)3.5 模糊控制器的隶属函数 (15)3.6模糊控制器的解模糊过程 (17)3.7 模糊PID控制器的工作原理 (18)第四章模糊PID控制器的设计 (19)4.1 模糊PID控制器组织结构和算法的确定 (19)4.2 模糊PID控制器模糊部分设计 (19)4.2.1 定义输入、输出模糊集并确定个数类别 (19)4.2.2 确定输入输出变量的实际论域 (20)4.2.3 定义输入、输出的隶属函数 (20)4.2.4 确定相关模糊规则并建立模糊控制规则表 (20)第五章模糊PID控制器的MATLAB仿真 (24)5.1 模糊PID控制的仿真 (24)5.1.1 FIS编辑器 (24)5.1.2 隶属函数 (25)5.1.3 模糊规则库 (25)5.2 对模糊控制器编程仿真 (27)第六章结语 (31)参考文献 (32)第一章绪论1.1 研究的背景及意义随着越来越多的新型自动控制应用于实践，其控制理论的发展也经历了经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。