会计学智能(zhìnénɡ)控制的基本概念智能(zhìnénɡ)控制的基本概念智能(zhìnénɡ)控制的基本概念智能控制的结构(jiégòu)理论智能控制的结构(jiégòu)理论智能控制的结构(jiégòu)理论智能(zhìnénɡ)控制与传统控制的关系/分级递阶控制系统专家控制系统模糊(móhu)控制系统神经网络控制系统学习控制系统混合控制系统6.2模糊控制技术(jìshù)一模糊集合二模糊集合的表示方法三模糊集合的运算四隶属(lìshǔ)函数确定方法五模糊关系一模糊(móhu)集合隶属(lìshǔ)函数表示(biǎoshì)青年的集合二模糊集合(jíhé)的表示方法1.有限(yǒuxiàn)论域2．无限(wúxiàn)论域三模糊集合(jíhé)的运算模糊集运算的基本(jīběn)性质四隶属函数确定(quèdìng)方法1.模糊(móhu)统计法2.相对(xiāngduì)比较法3.专家(zhuānjiā)经验法五模糊(móhu)关系⑶自返性、对称性和传递性等关系(guānxì)。2.模糊(móhu)关系相应的模糊(móhu)矩阵为:模糊(móhu)关系的自返性、对称性、传递性。3.模糊(móhu)矩阵模糊矩阵(jǔzhèn)的合成运算4.模糊(móhu)变换讨论(tǎolùn)一模糊命题模糊逻辑(luójí)模糊语言模糊推理一模糊(móhu)命题二模糊(móhu)逻辑三模糊(móhu)语言语言(yǔyán)变量的定义：2.语言(yǔyán)算子⑵模糊化算子(suànzǐ)模糊化算子具有(jùyǒu)十分重要的实用价值⑶判定(pàndìng)化算子化模糊(móhu)为肯定3.模糊(móhu)语句⑴模糊(móhu)陈述句⑵模糊(móhu)判断句模糊(móhu)判断句也有逻辑交、并、非运算四模糊推理/⑵ifAthenBelseC6.3.1模糊控制系统的原理(yuánlǐ)6.3.2模糊控制器的设计1模糊控制系统(kònɡzhìxìtǒnɡ)的构成2模糊(móhu)控制系统的原理操作经验(jīngyàn)与控制规则模糊控制原理(yuánlǐ)分析：/由以上(yǐshàng)五个矩阵求并，即求隶属函数最大值可得：3.模糊(móhu)控制器原理1．模糊化接口(jiēkǒu)因此,对于(duìyú)偏差e,其模糊子集e={NB,NM,NS,NO,PO,PM,PB}，各个语言变量值的隶属函数如表4–8所示.同理，可以将偏差变化值ec分为7个模糊子集，即ec={NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB}各个(gègè)语言变量值的隶属函数如表4-9所示。在确定模糊子集的隶属函数μA（x）时，应注意以下几个(jǐɡè)问题：2．知识库如果(rúguǒ)某模糊控制器的输入变量为偏差e和偏差变化ec，模糊控制器的输出变量为u，其相应的语言变量为E、EC和U，给出下述一族模糊规则：3．推理机⑵二维推理(tuīlǐ)前提：ifx1是A1andx2是A2theny是B条件：ifx1是A1’andx2是A2’结论：theny是B’B’＝？4．清晰化接口(jiēkǒu)6.3.2模糊(móhu)控制器设计2.模糊规则(guīzé)的选择和模糊推理⑵模糊推理一般的模糊控制器都是采用(cǎiyòng)双输入单输出的系统，即在控制过程中，不仅对实际误差自动进行调节，还需要对实际误差变化进行调节，这样才能保证系统稳定，不致产生振荡。模糊化/4.6.2模糊控制器规则(guīzé)、模糊关系本模糊(móhu)控制器把实际的控制策略归纳为下表所示的控制规则。模糊(móhu)-PID控制器6.3神经网络控制系统(kònɡzhìxìtǒnɡ)6.3.1生物(shēngwù)神经元模型/从生物(shēngwù)控制论的观点来看，神经元作为控制和信息处理的基本单元，具有下列一些重要的功能与特性：6.1.2人工(réngōng)神经元模型/(1)时空整合功能①空间总和②时间总和神经元对不同时间通过(tōngguò)同一突触的输入信号有空间总和的功能③时空整合(2)阈值特性(3)不应期阈值ϴ不是一个常数,随着神经元的兴奋而变化(4)疲劳若一个神经细胞持续兴奋，阈值将慢慢增加，神经细胞很难再兴奋的现象(xiànxiàng)(5)突触结合的可塑性突触结合的强度根据输入信号和输出信号可塑性地变化,并导致具有长期记忆和学习的生理功能.(6)输出信号的种类输入、输出关系可描述为其中，是从其他神经元传来的输入信号；表示从神经元j到神经元i的连接权值；为阈值(yùzhí)；称为激发函数或作用函数。输出激发函数又称为变换函数，它决定神经元（节点(jiédiǎn)）的输出。该输出为1或0，取决于其输入之和大于或