-
一、填空
1.
模糊控制应用的领域有
、
和
等。
2
．一个模糊控制器由
、
、
和
组成。
3. A fuzzy controller has four main
components: (1)
. (2)
.
(3)
.
And
(4)
.
4. The general form of the linguistic
rules is
If
Then
.
5.
解
（
去
）
模
糊
的
两
大
类
方
法
是
____________________
和<
/p>
__________________________
。
6
．
The
membership function of a Singleton fuzzification
is
. The
membership function of a crisp set is
.
7
．
Fuzzy control
system design essentially amounts to (1)
, (2)
, and (3)
.
a fuzzy system has three inputs and
single output, we have
7
membership
functions on each universe of
discourse, then there are
possible
rules.
9
．
are the language of conventional
control, and
are the
language of fuzzy control.
10. If a fuzzy system has three inputs
and single output, we have
9 membership
functions on
each universe of discourse, then there are
possible
rules.
二、选择
1
模糊控制器一般由下列基本单元组成（
）
(A)
知
识库、推理机、模糊化接口和模糊判决接口
(B)
知识库、推理机、传感器和解释器
(C)
知识库、推理机、模糊数据库和接口
(D)
知识库、推理机、模糊决策和解释器
2
、模糊控制是以模糊集合为基础的。提出模糊集合的科学家是：
（
）
（
A
）
N
·
J
·
Nilson
(B)
L
·
A
·
Za
deh
（
C
）
A
·
Turing
（
D
）
H
·
A
·
Simon <
/p>
3
、若对误差、误差变化率论域
X
、
Y
中元素的全部组合计算出相应的控制量变
u
u
化
ij<
/p>
，可写成矩阵
ij
n
?
m
，一般将此矩阵制成
(
)
。
?
?
A
．输入变量赋值表
B
．输出变量赋值表
C
．模糊控制器查询表
D
．模糊控制规则表
~
~
A
A
4
、若模糊集合
表示模糊概念“老”
，则模糊概念“极老”相当于
乘以模糊算
子
< br>H
?
，其中
λ
< br>=(
)
。
A
．
2
B
．
4
C
．
1/2
D
．
1/4
5
、模糊控制只是在一定程度上模仿人的模糊决策和推理，用它
解决较复杂问题
时，还需要建立数学模型。
（）
A
对
B
错
6
、
在模糊集合的向量表示法中，
隶属度为
0
的项必须用
0
代替而不能舍弃。
（
）
A
对
B
错
7
、在模糊控制中，为把输入的确定量模糊化，需要建立模糊控制规则表。
（）
A
对
B
错
8
、从模糊控制查询表中得到控制量的相应元素后，乘以比例因子即为控制量的
变化值。
（
）
A
对
B
错
9
、模糊控制器的核心部件是（）
A
模糊化
B
推理机
C
规则库
D
解模糊
1
0
、以下几种方法中不属于模糊关系表达法的是（）
A
模糊集表示法
B
函数说明法
C
矩阵表示法
D
模糊图表示法
11
、图
1
中划横线部分是
__ ____
的直观表示。
A.
A
?
B.
A
?
C.
?
A
?
D.
?
A
图
1
<
/p>
12.
模糊相似关系满足
____
。
A.
自反性和对称性
B.
对称性和传递性
C.
自反性和传递性
D.
自反性、对称性和传递性
13
、
设计模糊控制器的内容和原则主要有：
选择模糊控制器的结构
以及
（）
ABC
A
选取模糊控制规则
B
确定模糊化的解模糊策略
,
制定控制表
C
确定模糊控制器的参数
D
确定模糊集合
14
、
对模糊控制器的特性研究分有动态和静态之分，
下列各项属于静态特性的有
（）
AB
A
模糊控制规则的完整性
B
模糊控制器的鲁棒性
C
模糊控制器的可控性
D
模糊控制器的灵敏性
15
、以下关于模糊控制的特点，不正确的是（）
C
A
设计系统时不需要建立被控对象的数学模型，
只要求掌握现场操作人员或者有
关专家的经验、只是或者操作数据；
B
模糊控制不可用于模型确定的对象
C
系统的鲁棒性强，尤其适用于非线性时变、滞后系统的控制<
/p>
D
、对于较为复杂的系统，很难得到较
为完善的控制规则；
三、简答
1.
模糊逻辑与随机事件的联系与区别。
specify
some
set-
theoretic
and
logical
operations
on
fuzzy
sets
（
at
least
4
kinds
）
.
3. Please specify 4 types of membership
functions for the error suppose it is negsmall.
4.
简述模糊变量的论域和有效论域。
5. What is a functional fuzzy system?
6
．
简述模糊系统的缺点，给出克服其缺点的两种方法。
7. Please specify some set-theoretic
and logical operations on fuzzy
sets
（
at least four
kinds
）
8.
模糊控制是否需要对象的模型？为什么？
9.
Please
draw
the
membership
functions
which
were
defined
by
the
following
descriptions:
（<
/p>
a
）
Someone may be
able to argue that we are absolutely certain that
any value of e(t)
near
?
?
is still
“
possmall
”
and only when you get sufficiently far from
do we lose
2
2
our confidence
that it is
“
possmall
< br>”
；
（
b
）
For
other applications you may not readily accept
values far away from
being
“
poslarge
”
；
（
c
）
We
represent that we believe that as e(t) moves to
the left of
2
?
we are very
3
?
as
3
quick to reduce our
confidence that it is
“
possm
all
”
,but if we move to the
right of
2
?
our confidence that e(t) is
“
possmall
”
diminishes at a slower rate.
3
10. Please write out the
proper rules which can capture the
expert
’
s knowledge about
how to control the inverted pendulum to
balance the pendulum in the upright position
(i. e.,
r
?
0
)
when it is in the three positions shown in the
Figure 1.
u
（a）
u
u
（b）
（c）
FIGURE 1
Inverted pendulum in various positions
11.
画出以下两种情况的隶属函数：
（<
/p>
a
）精确集合
A
?
{
x
?<
/p>
8
?
x
?
?
2
}
的隶属函数；
（
b
）什么
是单一模糊化（
singleton
fuzzification
）？并举例说明。
四、计算
1.
一
个
模
糊
系
统
的
输
入<
/p>
和
输
出
的
隶
属
函
数
如
图
1
所
示
。
当
d
e
(
t
)
?
0
,
e
?<
/p>
t
(
?
)
?
?
8
,
试计算以下
3
2
条件
和
规则
的隶属函数：
dt
（
a
）规则
1
：
If
error is zero
and
chang-in-error is zero
Then
force is zero
。
均使
用
最小化操作表示蕴含
(using minimum
opertor)
；
（
b
）规则
2
：
If
error is zero
and
chang-in-error is
possmall
Then
force is
negsmall
。
均使用乘积操作表示蕴含
(using product
opertor)
；
-30
-20
-10
10
20
30
u
?
?
-1
0
-2
“neglarge”
“negsmall”
“zero”
1
“possmall”
2
“poslarge”
?
2
?
?
4
?
4
?
2
e
?
t
?
,
?
r
a
d
.
?
-1
0
-2
“neglarge”
“negsmall”
“zero”
1
“possmall”
2
“poslarge”
?
4
?
?
8
?
1
6
?
8
?
4
d
e<
/p>
d
t
?
t
?
,
?
r
a
d
.
?
-1
0
-2
“neglarg
e”
“negsmall”
“zero”
1
“possmall”
2
“pos
large”
?
t
?
< br>,
?
N
?
2.
一个模糊系统的输入和输出的隶属函数如图
1
所示。
当
e
(
t
)
?
0,
试计算以下
条件
和
规则<
/p>
的隶属函数：
d
e
(
t
)
?
?
16
,
dt
（
a
）规则
1
：
If
error is zero
and
chang-in-error is zero
Then
force is
zero
。
均使用
< br>最小化操作表示蕴含
(using minimum
opertor)
；
（
b
）规则
2
：
If
error is zero
and
chang-in-error is
possmall
Then
force is
negsmall
。
均使用乘积操作表示蕴含
(using product
opertor)
；
?
-1<
/p>
0
-2
“neglarge”
“negsmall”
“zero”
1
“possmall”
2
“poslarge”<
/p>
?
2
?
?
4
?
4
?
2
e
?
t
?
,
?
r
a
d
.
?
-1
0<
/p>
-2
“neglarge”
“negsm
all”
“zero”
1
“possm
all”
2
“poslarge”
?<
/p>
?
4
?
?
8
?
16
?
8
?
4
d
e
?
t
?
< br>,
?
r
a
d
.
?
d
t
-1
0
-2
“
neglarge”
“negsmall”
“zero”
1
“possmall”
2
< br>“poslarge”
-30
-20
-10
10
20
30
u
?
t
?
< br>,
?
N
?
3.
The membership functions of the
inputs and output of a fuzzy system were shown
in Fig . 1. When
e
(
t
)
?
?
16
，
d
?<
/p>
e
(
t
)
?
dt
16
please
calculate the membership values of the premises
and the rules in following
cases
：
（
a
）
Rule
1
：
If
error is
zero
and
chang-in-error is
zero
Then
force is zero.
Product
operation was adapted for
implication
；
（
b
）
Rule
2
：
If
error is
zero
and
chang-in-error is
possmall
Then
force is
negsmall.
Minimum operation was adapted
for implication.
4.
The membership functions of
the inputs and output of a fuzzy system were shown
in Fig . 1. When
e
(
t
)
?
0
，
d
?
e
(
t
)
?
dt
16
please
calculate the membership values of the premises
and the rules in following
cases
：
（
a
）
Rule
1
：
If
error is
zero
and
chang-in-error is
zero
Then
force is
zero
。
Product
operation was adapted for
implication
；
（
b
）
Rule
2
：
If
error is
zero
and
chang-in-error is
possmall
Then
force is
negsmall
。
Minimum operation
was adapted for implication.
5. The membership functions
of the inputs and output of a fuzzy controller
were
shown in Fig . 1. Table 1
represents abstract knowledge that the expert has
about
how to control the plant When
e
(
t
)
?
?
16
，
d
?
e
(
< br>t
)
?
,
dt
16
We use center
of gravity (COG) defuzzification, product for
premise and implication.
Please
calculate the output of the fuzzy controller at
the current time .
TABLE 1 Rule Table
for the plant
“
change-in-
error
”
e
-2
-1
0
1
2
2
2
1
0
2
2
1
0
-1
2
1
0
-1
-2
1
0
-1
-2
-2
“
force
”
u
-2
“
error
< br>”
-1
0
e
1
2
2
0
-2
-2
-2
答案
一、填空
1
．
工程实际
科学计算
商业管理、医学等
2
．
模糊化
模糊推理
规则库
解（去）模糊
3.
rule-base
Inference mechanism
fuzzification
interface.
defuzzification interface
.
4. premise
consequent
5. center of gravity
center-average
x
=
?
i
?
1
?
1
6
．
?
A
< br>?
（
（
x
）
?
?
?
?
?
fuz
x
x
）
i
0
otherwise
?
?
0
x
?
[
a
,
b
]
。
o
t
h
e
< br>r
w
i
s
e
7
．
(1)
choosing the fuzzy controller inputs
and outputs , (2)
choosing
the
preprocessing that is needed for
the controller inputs and possibly postprocessing
that
is needed for the output and(3)
designing each
of the four components of the fuzzy
controller
8
．
343
9
．
Ordinary differential equations
(ODE)
rules
10.729
二、选择
1
、
A
2
、
B
3
、
C
4
、
B
5
、
B
6
、
A
7
、
B
8
、
A
9
、
B
10
、
B
11
、
B
12
、
A
13
、
ABC
14
、
AB
15
、
C
三、简答
1.
答案：概率是事件发生可能性大小的度量，它表示事件结果的不确定性；而隶
书函数则是事件本身多大程度属于某个分类的度量。
，它表示事物本身
性质的内
在不确定性。
（
?
?
A
（
2.
答案：
Fuzzy Subset,
A
i
1
?
A
i
2
，
if
?
A
1
u
i
）
2
u
i
）
for
all u
i
?
U
i
i
i
Fuzzy
Complement,
1
?
?
A
1
(u
i
)
i
-
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-
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-
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