神经网络与模糊控制考试重点整理

"神经网络与模糊控制考试题及答案借鉴.pdf" 这篇资料涵盖了神经网络与模糊控制领域的多个关键知识点，适合复习和准备相关考试。以下是这些知识点的详细说明： 1. 模糊控制器的组成：模糊控制器由模糊化接口、解模糊接口、知识库和模糊推理机四个部分构成。模糊化接口将精确输入转换为模糊输入，解模糊接口将模糊输出转换为精确输出，知识库存储模糊规则，模糊推理机依据规则进行推理。 2. 单神经元的计算：神经元的激活函数净输入等于输入乘以权重加上阈值，输出则依赖于激活函数的形式。例如，如果输入是1.0，权重是1.5，阈值是-2，则净输入是-0.5，对于阶跃函数，输出为1。 3. 神经网络学习方式：包括导师监督学习（有标签数据）、无导师监督学习（无标签数据）和灌输式学习（直接提供网络权重）。 4. 清晰化方法：主要分为平均最大隶属度法、最大隶属度取最小/最大值法和中位数法，加权平均法，这些方法用于处理模糊集的边界不清问题。 5. 模糊控制规则的建立：可以基于专家经验、实际控制过程或基于过程的模糊模型，也可以通过学习来建立。 6. 神经网络控制的结构分类：包括神经网络监督控制、直接逆动态控制、自适应控制、自适应评判控制、内模控制和预测控制。 7. 智能控制的起源：傅京逊提出的智能控制的三种类型是人作为控制器的系统、人机结合的系统和无人参与的自主控制系统。 8. 智能控制的研究对象特点：通常涉及不确定性、高度非线性和复杂任务要求。 9. 智能控制的主要类型：包括分级递阶控制系统、专家控制系统、神经控制系统、模糊控制系统、学习控制系统以及集成或复合混合控制系统。 10. 智能控制的不确定性模型：包括模型未知或了解有限，以及模型的结构和参数可能大幅度变化。 11. 控制论的基本元素：信息、反馈和控制，这三者是所有控制系统的基础。 12. 建立专家系统的设计步骤：主要包括知识库设计、推理机设计和人机接口设计。 13. 专家系统的核心组件：知识库和推理机，前者存储专业知识，后者负责推理和决策。 14. 专家系统知识库包含的3类知识：判断性规则、控制性规则和数据。 15. 推理方式：专家系统通常采用正向推理、反向推理和双向推理。 16. 专家控制器的类型：直接型和间接型，分别直接控制或辅助传统控制器。 17. 集合表示：普通集合用特征函数表示，模糊集合用隶属函数表示，以描述元素对集合的模糊关系。 18. 高考数据分析：这部分内容可能涉及到利用统计学和模糊逻辑分析两所中学在五年高考中的表现。 以上知识点覆盖了神经网络、模糊控制、智能控制、专家系统和控制系统的基本概念，是理解这些领域的重要基础。