《智能控制技术大作业》(神经网络控制部分)
智能制造技能练习题库(含答案)
智能制造技能练习题库（含答案）一、单选题（共68题，每题1分，共68分）1.两个压电元件相并联与单片时相比说法正确的是( )A、并联时电荷量增加了 2 倍,输出电容为单片时 2 倍B、并联时输出电压不变, 电荷量增加了 2 倍C、并联时电荷量增加了一倍,输出电容为单片时的 2 倍D、并联时输出电压不变, 输出电容是单片时的一半正确答案：C2.PID 神经网络控制中,控制器使用了 ( )A、C.MAC 神经网络B、H.opfield 网络C、PID 神经网络D、感知器网络正确答案：C3.目前,我国生产的铂热电阻,其初始电阻值有( )。
A、30 ΩB、100ΩC、40ΩD、50 Ω正确答案：B4.为使系统具有良好的可扩充性和维护性, 专家系统通常将知识与机构相互独立。
( )A、转发B、统计C、翻译D、推理正确答案：D5.WaitTime4;其中 4 指的是( )。
A、4minB、4hC、4sD、无意义正确答案：C6.PROFIBUS-DP 用了 OSI 模型中的( )。
A、第一、二、七层B、第二、三、七层C、第一、二、六层D、第一、二层和用户接口正确答案：D7.自动控制( AC ):描述系统的动力学特性, 是一种反馈。
( )A、动态B、静态C、稳态D、单稳态正确答案：A8.对以下哪个列举中的物联网来说,安全是一个非常紧要的问题? ( )A、小区无线安防网络B、侯鸟迁徙跟踪C、环境监测D、森林防火正确答案：A9.下列关于热电偶传感器的说法中, ( )是错误的。
A、热电偶必须由两种不同性质的均质材料构成B、计算热电偶的热电势时,可以不考虑接触电势C、在工业标准中,热电偶参考端温度规定为0℃D、接入第三导体时, 只要其两端温度相同,对总热电势没有影响正确答案：B10.热电偶的冷端补偿方式不包含( )A、电桥补偿法B、标准电极法C、冷端延长法D、计算修正法正确答案：B11.霍尔元件不等位电势产生的主要原因不包括( )A、霍尔电极安装位置不对称或不在同一等电位上B、半导体材料不均匀造成电阻率不均匀或几何尺寸不均匀C、周围环境温度变化D、激励电极接触不良造成激励电流不均匀分配正确答案：C12.减小霍尔元件的输出不等位电势的办法是( )。
智能控制整理
第一章：1、传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制。
2、智能控制的研究对象具备以下的一些特点：不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。
3、IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学)4、AC：描述系统的动力学特征，是一种动态反馈。
AI ：是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。
OR：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。
5、智能控制：即设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境信息的变化作出适应性，从而实现由人来完成的任务。
6、智能控制的几个重要分支为模糊控制、神经网络控制和遗传算法。
7、智能控制的特点：1，学习功能2，适应功能3，自组织功能4，优化功能8、智能控制的研究工具：1，符号推理与数值计算的结合2，模糊集理论3，神经网络理论4，遗传算法5，离散事件与连续时间系统的结合。
9、智能控制的应用领域，例如智能机器人控制、计算机集成制造系统、工业过程控制、航空航天控制和交通运输系统等。
第二章：10、专家系统：是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。
11、专家系统的构成：由知识库和推理机（知识库由数据库和规则库两部分构成）12、专家系统的建立：1，知识库2，推理机3，知识的表示4，专家系统开发语言5，专家系统建立步骤。
13、专家控制：是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。
所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。
14、专家控制的基本结构：15、专家控制与专家系统的区别：1，专家控制能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进行独立的、实时的自动决策。
《智能控制技术》课程教学大纲(本科)
《智能控制技术》课程教学大纲(本科)课程编号：课程名称：智能控制技术课程学分：4课程学时：64课程性质：专业选修课授课对象：本科三年级学生授课教师：X一、课程目标1. 理论目标：使学生掌握智能控制技术的基本理论、基本方法和基本应用，了解智能控制技术的发展趋势。
2. 技能目标：培养学生具备智能控制系统的设计、分析和调试能力，能够独立完成智能控制系统的开发和应用。
3. 创新目标：激发学生的创新意识，培养学生的创新能力和团队协作精神。
二、课程内容1. 智能控制技术概述1.1 智能控制技术的定义和发展历程1.2 智能控制技术的分类和应用领域2. 智能控制理论基础2.1 模糊控制理论基础2.2 神经网络控制理论基础2.3 遗传算法控制理论基础3. 智能控制方法3.1 模糊控制方法3.2 神经网络控制方法3.3 遗传算法控制方法4. 智能控制系统设计4.1 智能控制系统设计原则4.2 智能控制系统设计步骤4.3 智能控制系统设计案例分析5. 智能控制系统应用5.1 智能控制系统在工业领域的应用5.2 智能控制系统在农业领域的应用5.3 智能控制系统在医疗领域的应用三、教学方法1. 讲授法：教师通过讲解、演示等方式，传授智能控制技术的基本理论和方法。
2. 讨论法：组织学生分组讨论，激发学生的思维，培养学生的团队协作精神。
3. 案例分析法：通过案例分析，使学生了解智能控制技术的实际应用。
4. 实验法：通过实验，使学生掌握智能控制系统的设计、分析和调试方法。
四、考核方式1. 平时成绩：占40%，包括出勤、课堂表现、作业完成情况等。
2. 实验成绩：占30%，包括实验报告、实验操作、实验结果分析等。
3. 期末考试成绩：占30%，采用闭卷考试形式，主要考察学生对智能控制技术基本理论、方法和应用的理解。
1. 教材：《智能控制技术》，作者：X，出版社：，年份：。
六、课程安排1. 第12周：智能控制技术概述2. 第34周：模糊控制理论基础3. 第56周：神经网络控制理论基础4. 第78周：遗传算法控制理论基础5. 第910周：模糊控制方法6. 第1112周：神经网络控制方法7. 第1314周：遗传算法控制方法8. 第1516周：智能控制系统设计9. 第1718周：智能控制系统应用10. 第1920周：复习、考试七、教学要求1. 学生应认真听讲，做好笔记，积极参与课堂讨论。
智能控制基础-第1章 绪论
在实际应用方面，智能控制在现代工业体系的39个 工业大类中都有广泛应用，尤其是在一些高精端行 业中，智能控制应用极为广泛。
5
智能控制 基础
怎样才能学好智能控制？
智能控制作为一门新兴学科，发展极快，分支极多， 需要关注学科最新的发展动态；
对于某些复杂的和饱含不确定性的控制过程，根本无法 用传统数学模型来表示，即无法解决建模问题。
第一章 智能控制概述
28
智能控制 基础
5、智能控制的研究对象
应用传统控制理论进行控制必须提出并遵循一些比较苛 刻的线性化假设，而这些假设在应用中往往与实际情况不 相吻合。
为了提高控制性能，传统控制系统可能变得很复杂，从 而增加了设备的投资，减低了系统的可靠性。
控制问题；
领域是控制界当前的研究热
点和今后的发展方向。
第一章 智能控制概述
24
智能控制 基础
4、智能控制与传统控制的关系
然而，智能控制和传统控制又是密不可分的，而不是互 相排斥的。
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；
传统控制在某种程度上可以认为是智能控制发展中的低 级阶段，智能控制是对传统控制理论的发展。
第1章 智能控制概述
智能控制 基础
课程涵盖的内容
智能控制的基本概念、特点、类型、对象特点； 模糊控制器、模糊辨识、自适应模糊控制器； 神经网络控制； 专家系统； 遗传算法、蚁群算法、粒子群算法。
2
智能控制 基础
课程总目标
掌握智能控制的基本概念、特点、主要类型、对象特点； 掌握智能控制的基本理论框架，了解智能控制技术的主要
智能控制技术作业1
智能控制11.已知系统的传递函数为：G(s)=^^e g。
假设系统给定为阶跃值r=30，10S+1系统的初始值r(0)=0。
试分别设计常规的PID控制器;常规的模糊控制器;比较两种控制器的控制效果。
解：(1).利用Ziegler-Nichols 整定公式整定PID调节器的初始参数表1.调节器Ziegler-Nichols 整定公式KP TI TDPT /(K T)PI0.9T/(K T) 3.3 TPID1.2T/(K T)2.2 T0.5 T由公式可得\ /常规PID控制器的设计:P=18Ti=1.65Td=O SIMULINK仿真图^Bl*ck FardBCtcrsL Step]—S-tn 口tiJM：F:n且！valae.|35Saocrle tiae:pP iRt^Tpret vect{}r pEiTKHteri AB 1-D1*7 二「二匕二匸匚rzzrinb c -二："〔二r.QBl*ck rarutt«rs： Tr^nsstrl Dclarp Tf Dfrlaj丄口sir <PE匚LT；td do：口T tp the qrpvt ;iEnJl- n；匚ur*cr i;au订：<hiTi tm delay i i lariE^r t郎an tJifr iinlat^on it»口i；£«上冒itlA* Ln^tLBl iTlDUt'I偌斗设定仿真时间为10s仿真结果CdX1C«l M*lp ApplyU2SJ 厂Direct r*fr；throi；ch at input liiXiiu liJieaxisttian.Pndfl prdflh tfo-T ；incari；ftt iQTL；:A也Q何丹ASS S昌嘩ffl 也| ** C? ® e附币■(2).模糊控制器的设计:1.在matlab命令窗口输入“ fuzzy ”确定模糊控制器结构：即根据具体的系统确定输入、输出量。
试论智能控制技术与机械电子工程的结合
试论智能控制技术与机械电子工程的结合摘要：智能控制系统被广泛应用是各领域顺应时代发展的外在表现，在机械电子工程中运用智能控制系统可以大量解放劳动力，提高其工作效率和经济效益，推动机械电子工程行业的持续发展。
本文主要探究了智能控制工程在机械电子工程中的优势以及两者的相互结合。
关键词：人工智能；控制技术；机械电子引言：在科技迅猛发展的背景下，智能控制在机械电子工程中的应用也越来越普及，该技术的应用不仅能够大大提升了人力资源的利用率，还能有效改善企业的工作成本以及效率。
但是，就目前的智能控制技术使用情况来看，仍有较大的发展空间，促进控制工程更为智能化的发展仍是我们的一大工作目标。
一、智能控制工程的概述传统的控制工程技术，是利用计算机实现自动化计算的特性解来决控制工程问题，并将计算机控制理论运用到工程实践中的一种技术。
就传统控制工程而言，其主要就是通过设置控制系统的参数并建立相应的数据模型，进而有效完善整个控制系统。
因此，将控制工程技术应用到机械电子工程中，能够有效提高整个机械产品的生产效率。
而智能控制工程较传统控制方式不同的是：其可以通过运用计算机的方式来模拟人的大脑思维方式，并将这种控制方式运用到自动化控制工程中。
智能控制工程的出现，摒弃了传统控制工程依赖数学模型解决问题的不足，因而智能控制系统具有更广泛的应用，可以解决更多的实际问题，尤其是在机械电子工程问题中的应用，智能控制凸显更为关键的作用。
二、智能控制工程在机械电子工程中的优势1、确保数据一致机械电子工程设计施工的质量会受到技术、材料设备和人员、自然环境和施工条件等因素影响。
尤其是设计方案存在的问题如果没有得到有效解决，会导致施工中出现多次变更，影响到最终获得数据的完整性，进而增加数据分析结果的偏差。
为了提高数据的一致性，利用智能化控制技术可全方面收集相关数据信息，避免数据遗漏和错误。
同时，智能化控制技术可以提高数据处理的效率和准确性，可根据不同技术形式采用针对性的数据处理方法，有效提高机械电子设计的科学有效性，提高机械电子工程设计施工的质量。
京东方杯智能制造技能复习题(含答案)
京东方杯智能制造技能复习题（含答案）一、单选题（共60题，每题1分，共60分）1、以下哪个特征不是在人一出生就已确定下来并且终身不变的? ( )。
A、虹膜B、视网膜C、指纹D、手掌纹线正确答案：B2、下面关于 Android dvm 的进程和 Linux 的进程,应用程序的进程说法正确的是( )A、DVM 指 dalivk 的虚拟机.每一个 Android 应用程序都在它自己的进程中运行,不一定拥有一个独立的 Dalvik 虚拟机实例.而每一个 DVM 都是在 Linux 中的一个进程,所以说可以认为是同一个概念.B、DVM 指 dalivk 的虚拟机.每一个 Android 应用程序都在它自己的进程中运行,不一定拥有一个独立的 Dalvik 虚拟机实例.而每一个 DVM 不一定都是在 Linux 中的一个进程,所以说不是一个概念.C、DVM 指 dalivk 的虚拟机.每一个 Android 应用程序都在它自己的进程中运行,都拥有一个独立的 Dalvik 虚拟机实例.而每一个 DVM 不一定都是在 Linux 中的一个进程,所以说不是一个概念.D、DVM 指 dalivk 的虚拟机.每一个 Android 应用程序都在它自己的进程中运行,都拥有一个独立的 Dalvik 虚拟机实例.而每一个 DVM 都是在 Linux 中的一个进程,所以说可以认为是同一个概念.正确答案：D3、PROFIBUS-PA 总线两端各有一个( )A、串联的总线终端电阻B、并联的 RC 元件C、无源的总线终端器D、有源的总线终端器正确答案：C4、直流电动机起动时电枢回路串入电阻是为了 ( )。
A、增加起动转矩B、限制起动电流C、增加主磁通D、减少起动时间正确答案：B5、单层神经网络, 有两个输入,两个输出, 它们之间的连接权有 ( )A、6 个B、8 个C、4 个D、2 个正确答案：C6、以下叙述中错误的是( )A、使用三种基本结构构成的程序只能解决简单问题B、C 语言是一种结构化程序设计语言C、结构化程序由顺序、分支、循环三种基本结构组成D、结构化程序设计提倡模块化的设计方法正确答案：A7、京东方的企业文化中“立世三心”的含义是( )A、感恩之心敬畏之心超越之心B、感恩之心超越之心敬畏之心C、超越之心敬畏之心感恩之心D、敬畏之心感恩之心超越之心正确答案：A8、机器人身上主要采用三类电动驱动器(电机)、流体(液体或气体) 驱动器。
14版《智能控制技术基础》课程教学大纲
0401061
课程类别
学科专业课
学分
2
总学时
32
开课学期
七
修读类别
选修课
开课单位
自动化学院自动化系
适用专业
自动化
先修课程
自动控制原理、控制系统仿真、现代控制理论、专业英语
主讲教师
梁雪慧董恩增
考核方式及各环节所占比例
考试课；
期末考试占70％，平时成绩占20％，实验占10%
课程概要
智能控制技术基础是工科高等学校自动化专业本科生的一门选修课。相对于传统控制理论及方法，该门课主要介绍一些先进的、有一定数学基础的控制方法及其应用，例如：模糊控制、神经网络控制、专家系统等。
4.习题课、课外作业、答疑和质疑
（1）习题课：安排在模糊控制的理论基础、模糊控制系统等章节中。
（2）课外习题：罗兵《智能控制技术》，2011年3月第1版，第一章1、3、6，第二章3、4、5、6、7、8，第三章1、4、6，第四章1、3，第五章1、2、4。
（3）答疑和质疑
每两周在规定时间和地点至少安排一次答疑或质疑。
5.考试环节
掌握：神经网络模型分类、前向神经网络及BP算法、动态网络特点与Hopfield网络
难点：前向网络及BP算法、神经网络控制。
第四章专家控制系统（4学时）
教学目的：
理解：专家系统的概念、专家控制的知识表示与推理、直接专家控制系统、间接专家控制系统等；
掌握：专家控制系统概念、专家控制系统结构与原理、专家控制的应用领域。
教学目的及要求
拓宽专业知识面，了解先进的控制理论及其应用领域，掌握基本的智能控制系统原理及其设计方法；学会应用MATLAB模糊工具箱实现模糊控制器的设计，通过仿真试验，分析控制器的应用效果，使学生具备基本的模糊控制系统的设计与分析能力。课程采用双语授课，使学生掌握专业知识的同时，提高外文文献的阅读和理解能力，并了解国际智能控制领域的最新动态。
四种智能控制方法简述
四种智能控制方法简述工业机器人的控制方式目前市场上使用最多的机器人当属工业机器人，也是最成熟完善的一种机器人，而工业机器人能得到广泛应用，得益于它拥有有多种控制方式，按作业任务的不同，可主要分为点位控制方式、连续轨迹控制方式、力(力矩)控制方式和智能控制方式四种控制方式，下边详细说明这几种控制方式的功能要点。
1.点位控制方式(PTP)这种控制方式只对工业机器人末端执行器在作业空间中某些规定的离散点上的位姿进行控制。
在控制时,只要求工业机器人能够快速、准确地在相邻各点之间运动，对达到目标点的运动轨迹则不作任何规定。
定位精度和运动所需的时间是这种控制方式的两个主要技术指标。
这种控制方式具有实现容易、定位精度要求不高的特点,因此,常被应用在上下料、搬运、点焊和在电路板上安插元件等只要求目标点处保持末端执行器位姿准确的作业中。
这种方式比较简单,但是要达到2~3um 的定位精度是相当困难的。
2.连续轨迹控制方式(CP)这种控制方式是对工业机器人末端执行器在作业空间中的位姿进行连续的控制,要求其严格按照预定的轨迹和速度在一定的精度范围内运动,而且速度可控,轨迹光滑,运动平稳,以完成作业任务。
工业机器人各关节连续、同步地进行相应的运动,其末端执行器即可形成连续的轨迹。
这种控制方式的主要技术指标是工业机器人末端执行器位姿的轨迹跟踪精度及平稳性,通常弧焊、喷漆、去毛边和检测作业机器人都采用这种控制方式。
3.力(力矩)控制方式在进行装配、抓放物体等工作时，除了要求准确定位之外,还要求所使用的力或力矩必须合适,这时必须要使用(力矩)伺服方式。
这种控制方式的原理与位置伺服控制原理基本相同,只不过输入量和反馈量不是位置信号,而是力(力矩)信号,所以该系统中必须有力(力矩)传感器。
有时也利用接近、滑动等传感功能进行自适应式控制4.智能控制方式机器人的智能控制是通过传感器获得周围环境的知识,并根据自身内部的知识库作出相应的决策。
6.1.3《智能控制系统》-教学设计-教科版-高中信息技术选修5
2. 理论知识讲解（15分钟）
（1）智能控制系统的定义与作用
（2）智能控制系统的基本组成：传感器、控制器、执行器
（3）智能控制系统的分类：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等
在这个环节，我会通过PPT展示和实例分析，帮助大家更好地理解这些理论知识。
3. 案例分析（10分钟）
现在，让我们来看一个具体的智能控制系统案例：智能家居。请大家思考，智能家居是如何实现室内温度、湿度、光线等参数的自动调节的？
3. 《人工智能技术在智能控制系统中的应用》
本文介绍了人工智能技术在智能控制系统中的应用，如模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等。阅读这篇文章，可以帮助同学们了解智能控制系统的发展趋势和前沿技术。
鼓励同学们在课后进行自主学习与探究，以下是一些建议：
1. 深入研究智能控制系统的某个领域，如智能家居、智能交通、智能机器人等，了解其发展现状和未来趋势。
考虑到学生层次，他们在行为习惯上表现出一定的差异性，部分学生自主学习能力较强，能有效跟进课程进度；而另一部分学生则依赖教师的引导，课堂参与度有待提高。这些特点将对课程学习产生直接影响，教学过程中需关注个体差异，采取差异化教学策略，以激发学生的学习兴趣，提高他们的主动性和实践能力，确保课程目标的实现。教学内容与课本紧密结合，有助于学生在已有基础上拓展知识面，提升综合素质。
2. 收集智能控制系统的实际应用案例，分析其系统设计、控制策略等方面，总结成功经验和启示。
3. 尝试编写简单的智能控制系统程序，如使用Arduino、Python等编程语言实现温度控制、灯光调节等功能。
4. 参加相关竞赛和活动，如科技创新大赛、智能控制系统设计大赛等，锻炼自己的实践能力和团队协作能力。
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基于神经模糊控制的洗衣机设计
20世纪90年代初期，日本松下电器公司推出了神经模糊控制全自动洗衣机。
这种洗衣机能够自动判断衣物的质地软硬程度、洗衣量、脏污程度和性质等，应用神经模糊控制技术，自动生成模糊控制规则和隶属度函数，预设洗衣水位、水流强度和洗涤时间，在整个洗衣过程中实时调整这些参数，以达到最佳的洗衣效果。
一、洗衣机的模糊控制
洗衣机的主要被控变量为洗涤时间和洗涤时的水流强度，而影响输出变量的主要因子是被洗涤物的浑浊程度和浑浊性质，后者可用浑浊度的变化率来描述。
在洗涤过程中，油污的浑浊度变化率小，泥污的浑浊度变化率大。
因此，浑浊度及其变化率可以作为控制系统的输入变量，而洗涤时间和水流强度可作为控制量，即系统的输出。
实际上，洗衣过程中的这类输入和输出之间很难用数学模型进行描述。
系统运行过程中具有较大的不确定性，控制过程在很大程度上依赖操作者的经验，这样一来，利用常规的方法进行控制难以奏效。
然而，如果利用专家知识进行控制决策，往往容易实现优化控制，这就是在洗衣机中引入模糊控制技术的主要原因之一。
根据上述的洗衣机模糊控制基本原理，可得出确定洗涤时间的模糊推理框图如下：
其中，模糊控制器的输入变量为洗涤水的浑浊度及其变化率，输出变量为洗涤时间。
考虑到适当的控制性能需要和简化程序，定义输入量浑浊度的取值为：
浑浊度=｛清，较浊，浊，很浊｝
定义输入量浑浊度变化率的取值为：
浑浊度变化率=｛零，小，中，大｝
定义输出量洗涤时间的取值为：
洗涤时间=｛短，较短，标准，长｝
显然，描述输入/输出变量的词集都具有模糊性，可以用模糊集合来表示。
因此，模糊概念的确定问题就直接转化为求取模糊集合的隶属函数问题。
暂不考虑模糊控制系统的量化因子和比例因子。
对于洗衣机的模糊控制问题，设其模糊控制器的输入变量（浑浊度和浑浊度变化率）隶属函数的论域均为
输入变量论域=｛0,1,2,3,4,5,6｝
模糊控制器的输出变量（洗涤时间）隶属度函数的论域为
输出变量论域=｛0,1,2,3,4,5,6,7｝
每个模糊变量属于上述论域的模糊子集如表1所示。
根据专家的洗涤操作经验，可以将洗衣机的这些操作经验归纳为16条模糊控制规则，如表2所示。
二、洗衣机的神经网络模糊控制
表2中的模糊控制规则虽然比较合理，但一旦确定后，则只能按照这些规则进行控制，缺乏灵活性，对于复杂多变的衣物情况来说，其适应能力较差，洗衣效果不够理想。
而把神经网络与模糊控制结合起来，则能够很好地解决这些问题。
洗衣机的神经网络模糊控制是让神经网络来学习模糊控制规则，利用离线训练好的神经网络，通过在线计算即可得到最佳输出（即最佳洗涤时间）。
相对于查表式的模糊控制方式，神经网络控制方式的运算速度要快得多，而且神经网络还具有自学习和联想记忆功能。
对于没有学习过的样本，神经网络可以通过联想记忆的方式，按照其记忆的映射关系，快速做出（即计算出）控制决策，具有相
当高的精确性、适应性和灵活性，控制效果比单纯的模糊控制要好得多。
洗衣机的神经网络模糊控制系统结构如下图所示。
其中，输入层的神经元数为14个，71~x x 为输入变量浑浊度的模糊子集，
148~x x 为输入变量浑浊度变化率的模糊子集，81~y y 为输出变量洗涤时间的模糊子集。
从模糊控制规则表（表2）可以看出，该模糊控制系统共有16条控制规则，每条规则都是一对样本，则共有16对样本。
例如，根据模糊控制规则表（表2），当浑浊度为“清”，浑浊度变化率为“小”时，洗涤时间为“较短”，这个样本可以表示为：
]0,0,0,5.0,1,5.0,0,0,0,0,0,1.0,6.0,1[=x ，]0,0,0,1.0,6.0,1,6.0,1.0[=y
其中，x 中的各元素为两个输入模糊变量对应的模糊子集（7+7=14个），y 中的各元素为输出模糊变量对应的模糊子集（8个）。
用同样的方式可以列出其它15个样本对。
将这16个样本对神经网络进行离线学习训练，训练完成后，这个神经网络就记住了上述16条模糊控制规则所隐含的多输入多输出（14个输入8个输出）函数映射关系。
训练好的神经网络可用于在线工作，利用神经网络的联想记忆功能，以实时产生模糊控制规则。
三、要求
1. 根据给定的控制对象，设计出模糊控制系统的论域、模糊子集、各变量的隶属度函数、模糊控制规则等；
2. 设计洗衣机神经模糊控制系统的结构；
3. 根据设计好的模糊控制系统，提取训练神经网络用的学习样本；
4. 用Matlab 编程实现神经网络的学习训练，并检验其有效性。
其中，训练终止条件：迭代1000次或训练误差为0.001；
5. 当输入样本为：]'0,0,0,48.0,98.0,48.0,0,0,0,0,0,1.0,58.0,98.0[~141=x x 时的控制输出（短，较短，标准，长）是什么？
6. 从基于神经网络的模糊控制的合理性和有效性等方面进行实验结果分析。
注意：
（1） 实验结果分析部分不少于300字；
1
x 2x x 2
y 1
y 8
y
（2）文字表述要规范，尽量少用口语化的表述；（3）matlab代码不能截图；。