1、第一章緒論什么是智能、智能系統(tǒng)、智能控制？答：“智能”在美國(guó)Heritage字典定義為“獲取和應(yīng)用知識(shí)的能力”?！爸悄芟到y(tǒng)”指擁有必定智能行為的系統(tǒng)，是模擬和履行人類、動(dòng)物或生物的某些功能的系統(tǒng)?！爸悄芸刂啤敝冈趥鹘y(tǒng)的控制理論中引入諸如邏輯、推理和啟迪式規(guī)則等要素，使之擁有某種智能性；也是鑒于認(rèn)知工程系統(tǒng)和現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的強(qiáng)盛功能，對(duì)不確立環(huán)境中的復(fù)雜對(duì)象進(jìn)行的擬人化管理。2智能控制系統(tǒng)有哪幾種種類，各自的特色是什么？答：智能控制系統(tǒng)的種類：集散控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)、多級(jí)遞階控制系統(tǒng)、專家控制系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)等。各自的特色有：集散控制系統(tǒng)：以微辦理器為基礎(chǔ)，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行

2、集中監(jiān)督、操作、管理和分別控制的集中分別控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)將若干臺(tái)微機(jī)分別應(yīng)用于過(guò)程控制，所有信息經(jīng)過(guò)通訊網(wǎng)絡(luò)由上位管理計(jì)算機(jī)監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化控制，整個(gè)裝置繼承了慣例儀表分別控制和計(jì)算機(jī)集中控制的長(zhǎng)處，戰(zhàn)勝了慣例儀表功能單調(diào)，人機(jī)聯(lián)系差以及單臺(tái)微型計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)危險(xiǎn)性高度集中的弊端，既實(shí)現(xiàn)了在管理、操作和顯示三方面集中，又實(shí)現(xiàn)了在功能、負(fù)荷和危險(xiǎn)性三方面的分別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：它是一種典范動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特色，進(jìn)行散布式并行信息辦理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依賴系統(tǒng)的復(fù)雜程度，經(jīng)過(guò)調(diào)整內(nèi)部大批節(jié)點(diǎn)之間互相連結(jié)的關(guān)系，進(jìn)而達(dá)到辦理信息的目的。專家控制系統(tǒng)：是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大批的某個(gè)

3、領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)方法來(lái)辦理該領(lǐng)域的高水平難題。能夠說(shuō)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。多級(jí)遞階控制系統(tǒng)是將構(gòu)成大系統(tǒng)的各子系統(tǒng)及其控制器按遞階的方式分級(jí)擺列而形成的層次構(gòu)造系統(tǒng)。這種構(gòu)造的特色是：1.上、下級(jí)是隸屬關(guān)系，上司對(duì)下級(jí)有協(xié)調(diào)權(quán)，它的決議直接影響下級(jí)控制器的動(dòng)作。2.信息在上下級(jí)間垂直方向傳達(dá)，向下的信息有優(yōu)先權(quán)。同級(jí)控制器并行工作，也能夠有信息交換，但不是命令。3.上司控制決議的功能水平高于下級(jí)，解決的問(wèn)題波及面更廣，影響更大，時(shí)間更長(zhǎng)，作用更重要。級(jí)別越往上，其決議周期越長(zhǎng)，更關(guān)懷系統(tǒng)的長(zhǎng)久目標(biāo)。4.級(jí)別越往上，波及的

4、問(wèn)題不確立性越多，越難作出切實(shí)的定量描繪和決議。學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)：靠自己的學(xué)習(xí)功能來(lái)認(rèn)識(shí)控制對(duì)象和外界環(huán)境的特征，并相應(yīng)地改變自己特征以改良控制性能的系統(tǒng)。這種系統(tǒng)擁有必定的辨別、判斷、記憶和自行調(diào)整的能力。3比較智能控制與傳統(tǒng)控制的特色。答：智能控制與傳統(tǒng)控制的比較：它們有親密的關(guān)系，而不是互相排擠。慣例控制常常包含在智能控制之中，智能控制也利用慣例控制的方法來(lái)解決“初級(jí)”的控制問(wèn)題，力爭(zhēng)擴(kuò)大慣例控制方法并成立一系列新的理論與方法來(lái)解決更擁有挑戰(zhàn)性的復(fù)雜控制問(wèn)題。傳統(tǒng)的自動(dòng)控制是成立在確立的模型基礎(chǔ)上的，而智能控制的研究對(duì)象則存在模型嚴(yán)重的不確立性，即模型未知或知之甚少者模型的構(gòu)造和參數(shù)在很大的

5、范圍內(nèi)改動(dòng)，這些問(wèn)題對(duì)鑒于模型的傳統(tǒng)自動(dòng)控制來(lái)說(shuō)很難解決。傳統(tǒng)的自動(dòng)控制系統(tǒng)的輸入或輸出設(shè)施與人及外界環(huán)境的信息交換很不方便，希望制造出能接受印刷體、圖形甚至手寫體和口頭命令等形式的信息輸入裝置，能夠更為深入而靈巧地和系統(tǒng)進(jìn)行信息溝通，同時(shí)還要擴(kuò)大輸出裝置的能力，能夠用文字、圖紙、立體形象、語(yǔ)言等形式輸出信息.此外，往常的自動(dòng)裝置不可以接受、剖析和感知各樣看得見(jiàn)、聽(tīng)得著的形象、聲音的組合以及外界其余的狀況.為擴(kuò)大信息通道，就一定給自動(dòng)裝置安上能夠以機(jī)械方式模擬各樣感覺(jué)的精準(zhǔn)的送音器，即文字、聲音、物體辨別裝置。3.傳統(tǒng)的自動(dòng)控制系統(tǒng)對(duì)控制任務(wù)的要求要么使輸出量為定值（調(diào)理系統(tǒng)），要么使輸出量跟

6、從希望的運(yùn)動(dòng)軌跡（跟從系統(tǒng)），所以擁有控制任務(wù)單調(diào)性的特色，而智能控制系統(tǒng)的控制任務(wù)可比較復(fù)雜。傳統(tǒng)的控制理論對(duì)線性問(wèn)題有較成熟的理論，而對(duì)高度非線性的控制對(duì)象固然有一些非線性方法能夠利用，但不盡人意.而智能控制為解決這種復(fù)雜的非線性問(wèn)題找到了一個(gè)出路，成為解決這種問(wèn)題卓有成效的門路。與傳統(tǒng)自動(dòng)控制系統(tǒng)對(duì)比，智能控制系統(tǒng)擁有足夠的對(duì)于人的控制策略、被控對(duì)象及環(huán)境的相關(guān)知識(shí)以及運(yùn)用這些知識(shí)的能力。與傳統(tǒng)自動(dòng)控制系統(tǒng)對(duì)比，智能控制系統(tǒng)能以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)表示的混淆控制過(guò)程，采納開(kāi)閉環(huán)控制和定性及定量控制聯(lián)合的多模態(tài)控制方式。與傳統(tǒng)自動(dòng)控制系統(tǒng)對(duì)比，智能控制系統(tǒng)擁有變構(gòu)造特色，能整體

7、自尋優(yōu)，擁有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)和自協(xié)調(diào)能力。與傳統(tǒng)自動(dòng)控制系統(tǒng)對(duì)比，智能控制系統(tǒng)有賠償及自修復(fù)能力和判斷決議能力。4把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(運(yùn)籌學(xué))、AC(自動(dòng)控制)和IT(信息論)的交集，其依據(jù)和內(nèi)涵是什么?答：智能控制擁有顯然的跨學(xué)科特色，在最早傅金孫提出的二元論中，智能控制系統(tǒng)被認(rèn)為是自動(dòng)控制與人工智能的交互作用，跟著認(rèn)識(shí)的深入，薩瑞迪斯提出運(yùn)籌學(xué)融入智能控制而提出三元構(gòu)造，蔡自興教授提出將信息論引入智能控制，其依照在于：信息論是解說(shuō)知識(shí)和智能的一種手段；控制論、信息論和系統(tǒng)論是密切相連的；信息論已經(jīng)成為控制智能機(jī)器的工具；信息論參加智能控制的全過(guò)程并對(duì)履行級(jí)起到核心

8、作用，所以最后確立了智能控制的四元構(gòu)造。5智能控制有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？試舉出一個(gè)應(yīng)用實(shí)例，并說(shuō)明其工作原理和控制性能。答：智能控制應(yīng)用于機(jī)器人、汽車、制造業(yè)、水下和陸地自助式車輛、家用電器、過(guò)程控制、電子商務(wù)、醫(yī)療診療、飛翔器、印刷、城市鐵路、電力系統(tǒng)等領(lǐng)域。比如焊接機(jī)器人其基本工作原理是示教再現(xiàn)，即由用戶導(dǎo)引機(jī)器人，一步步按實(shí)質(zhì)任務(wù)操作一遍，機(jī)器人在導(dǎo)引過(guò)程中自動(dòng)記憶示教的每個(gè)動(dòng)作的地點(diǎn)、姿態(tài)、運(yùn)動(dòng)參數(shù)、焊接參數(shù)等，并自動(dòng)生成一個(gè)連續(xù)履行所有操作的程序。達(dá)成示教后，只需給機(jī)器人一個(gè)起動(dòng)命令，機(jī)器人將精準(zhǔn)地按示教動(dòng)作，一步步達(dá)成所有操作，實(shí)質(zhì)示教與再現(xiàn)?？刂菩阅転椋夯『笝C(jī)器人往常有五個(gè)自由度以上，

9、擁有六個(gè)自由度的弧焊機(jī)器人能夠保證焊槍的隨意空間軌跡和姿態(tài)。點(diǎn)至點(diǎn)方式挪動(dòng)速度可達(dá)60m/min以上，其軌跡重復(fù)精度可達(dá)到。這種弧焊機(jī)器人應(yīng)擁有直線的及環(huán)形內(nèi)插法搖動(dòng)的功能，共六種搖動(dòng)方式，以知足焊接工藝要求，機(jī)器人的負(fù)荷為5kg。第二章模糊控制的理論基礎(chǔ)1舉例說(shuō)明模糊性的客觀性和主觀性。答：模糊性發(fā)源于事物的發(fā)展變化性，變化性就是不確立定性；模糊性是客觀世界的廣泛現(xiàn)象，世界上很多的事物都擁有模糊非電量的特色。比如：年紀(jì)分段的問(wèn)題；假如一個(gè)人的年紀(jì)大于60歲算老年，45-59歲之間的歲中年，小于44歲的就算青年；假如一個(gè)人的年紀(jì)是59歲零11個(gè)月零28天，那么他是屬于中年仍是老年呢？理論上從客

10、觀的角度說(shuō)他是中年人，可是與60歲只有兩天差別，這差別我們是分辨不出來(lái)的。從主觀上我們認(rèn)為他又是老年人。這就是模糊性的主觀性和客觀性的表現(xiàn)。2模糊性與隨機(jī)性有哪些異同？答：模糊性處于過(guò)渡階段的事物的基本特色，是性態(tài)的不確立性，類屬的不清楚性，是一種內(nèi)在的不確立性；而隨機(jī)性是在事件能否發(fā)生的不確立性中表現(xiàn)出來(lái)的不確立性，而事件自己的性態(tài)和類屬是確立的，是一種外在的不確立性。同樣點(diǎn)是：模糊性是因?yàn)槭挛镱悓賲^(qū)分的不分明而惹起的判斷上的不確立性；而隨機(jī)性是因?yàn)樘靹Σ怀浞侄率沟慕Y(jié)果的不確立性?？墒撬麄兌脊餐憩F(xiàn)出不確立性。異同點(diǎn)是：模糊性反應(yīng)的是排中的破缺，而隨機(jī)性反應(yīng)的是因果律的破缺；模糊性現(xiàn)象則需

11、要運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)，隨機(jī)性現(xiàn)象可用概率論的數(shù)學(xué)方法加以辦理。3比較模糊會(huì)合與一般會(huì)合的異同。答：模糊會(huì)合用隸屬函數(shù)作定量描繪，一般會(huì)合用特色函數(shù)來(lái)刻劃。二者同樣點(diǎn)：都屬于會(huì)合，同時(shí)擁有會(huì)合的基天性質(zhì)。二者異同點(diǎn)：模糊會(huì)合就是指擁有某個(gè)模糊還年所描繪的屬性的對(duì)象的全體，因?yàn)橛^點(diǎn)自己不是很清楚，界線分明的，因此對(duì)象對(duì)會(huì)合的隸屬關(guān)系也不是明確的；一般會(huì)合是指擁有某種屬性的對(duì)象的全體，這種屬性所表達(dá)的觀點(diǎn)應(yīng)當(dāng)是清楚的，界線分明的，因此每個(gè)對(duì)象對(duì)于會(huì)合的隸屬關(guān)系也就是明確的?？紤]語(yǔ)言變量：“Old”，假如變量定義為：00 x50old(x)21x1001(x50/5)50確立“NOTSoOld”，“Very

12、Old”，“MOREOrLESSOld”的隸屬函數(shù)。0解：NOTSoold(x)211(x50/5)20Veryold(x)50/5)221(x0 x5050 x1000 x5050 x1000MOREorlessold(x)211(x50/5)4x5050 x1000.40.25.已知存在模糊向量A和模糊矩陣R以下：計(jì)算BAR。0.10.36.令論域U1234，給定語(yǔ)言變量“Small”=1/1+2+3+4和模糊關(guān)系R=“Almost相等”定義以下：10.60.100.610.60.1R(y)(X是Small)(Almost相等）。R0.61利用max-min復(fù)合運(yùn)算，試計(jì)算：0.10.60

13、0.10.6110.60.10解：（）(10.70.30.610.60.10.610.60.100.10.61(11)(0.70.6)(0.30.1)(0.1T0)(10.6)(0.71)(0.30.6)(0.10.1)10.70.60.3(10.1)(0.70.6)(0.31)(0.10.6)(10)(0.70.1)(0.30.6)(0.11)10.800.10.20.810.400.97.已知模糊關(guān)系矩陣：R00.4100計(jì)算R的二至四次冪。0.10010.50.20.900.5110.800.10.210.800.10.210.80.40.20.80.810.400.90.810.400

14、.90.810.40.50.9解：R2R?R00.410000.41000.40.4100.40.10010.50.10010.50.20.5010.50.20.900.510.20.900.510.80.90.40.5110.80.40.50.810.80.40.50.80.810.40.50.90.810.40.50.9R3R?R20.40.410.40.4R4R2?R20.40.410.40.40.50.50.410.50.50.50.410.50.80.90.40.510.80.90.40.518.設(shè)有論域Xx1,x2,x3,Yy1,y2,y3,Zz1,z2，二維模糊條件語(yǔ)句為“若A且

15、B則C”，其中A0.510.1,AF(X)0.1,x1x2x3A*10.5A*F(X)B0.110.6,BF(Y)已知x1x2x3y1y2y30.10.51B*B*F(Y)0.41y1y2,CCF(Z)y3z1,z2由關(guān)系合成推理法，求得推理結(jié)論C*。解：令R表示模糊關(guān)系，則RABC.0.50.50.10.510.50.60.10.50.5R1TATB10.110.610.11110.60.110.60.10.10.10.110.10.60.10.10.1將R1T按行睜開(kāi)寫成列向量為0.10.50.50.10.1T0.10.10.40.110.10.10.50.50.40.510.40.50.

16、50.50.40.510.40.50.10.10.40.110.10.1所以，RR1TC10.4110.4110.41.又因?yàn)镃ABR，0.60.60.40.610.40.60.10.10.40.110.10.10.10.10.40.110.10.10.10.10.40.110.10.110.10.51AB0.50.10.510.10.50.5，將AB按行睜開(kāi)寫成行向量，為0.10.10.10.10.1，則CAB0.40.5即Cz2z19.已知語(yǔ)言變量x，y，z。X的論域?yàn)?,2,3，定義有兩個(gè)語(yǔ)言值：“大”0,1；“小”=1,0。Y的論域?yàn)?0,20,30,40,50，語(yǔ)言值為：“高”=0,

17、0,0,1；“中”=0,1,0;“低”=1,0,0,0。Z的論域?yàn)?，語(yǔ)言值為：“長(zhǎng)”=0,1；“短”=1,0則：1）試求規(guī)則：假如x是“大”而且y是“高”那么z是“長(zhǎng)”；不然，假如x是“小”而且y是“中”那么z是“短”。所蘊(yùn)涵的x，y，z之間的模糊關(guān)系R。2）假定在某時(shí)刻，x是“略小”=,0，y是“略高”=0,0,1試依據(jù)R分別經(jīng)過(guò)Zadeh法和Mamdani法模糊推理求出此時(shí)輸出z的語(yǔ)言取值。第三章模糊控制模糊控制器有哪幾部分構(gòu)成？各達(dá)成什么功能？答：模糊控制器由四個(gè)部分構(gòu)成，這四個(gè)功能模塊是模糊化、知識(shí)庫(kù)、模糊推理和去模糊化。模糊化：為實(shí)現(xiàn)模糊控制而將精準(zhǔn)的輸入量進(jìn)行模糊化辦理，是將精準(zhǔn)

18、量轉(zhuǎn)變?yōu)槟：康倪^(guò)程。模糊化模塊在不一樣的階段有不一樣的作用：a、確立切合模糊控制器要求的輸入量和輸出量。b、對(duì)輸入輸出變量進(jìn)行尺度變換，使之落于各自的論域范圍內(nèi)。c、對(duì)已經(jīng)論域變換的輸入量進(jìn)行模糊化辦理，包含模糊切割和隸屬函數(shù)確實(shí)定。知識(shí)庫(kù)：知識(shí)庫(kù)往常由數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)構(gòu)成，包含了詳細(xì)應(yīng)用領(lǐng)域的知識(shí)和要求。此中，數(shù)據(jù)庫(kù)主要包含輸入輸出變量的初度變換因子、輸入輸出空間的模糊切割以及模糊變量的模糊取值及相應(yīng)的隸屬度函數(shù)選擇和形狀等方面的內(nèi)容。規(guī)則庫(kù)包含了用模糊語(yǔ)言描繪專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，來(lái)表示一系列控制規(guī)則。它們反應(yīng)了控制專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。模糊推理：是一種近似推理，依據(jù)模糊控制規(guī)則庫(kù)和目前系統(tǒng)狀態(tài)推測(cè)

19、出應(yīng)施加的控制量的過(guò)程，由推理機(jī)完成。去模糊化：因?yàn)榭刂破鬏敵龅皆敿?xì)地履行機(jī)構(gòu)的信號(hào)一定是清楚的精準(zhǔn)量。所以，需要一個(gè)與輸入模糊化相反的過(guò)程，即把模糊推理結(jié)果轉(zhuǎn)變?yōu)榍宄?，它?shí)現(xiàn)從輸出論域上輸出模糊空間到輸出精準(zhǔn)空間的映照。模糊控制器設(shè)計(jì)的步驟如何？2：答：模糊控制器設(shè)計(jì)的步驟以下：輸入變量和輸出變量確實(shí)定。：輸入輸出變量的論域和模糊切割，以及包含量化因子和比率因子在內(nèi)的控制參數(shù)的選擇。：輸入變量的模糊化和輸出變量的清楚化。：模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)以及模糊推理模型的選擇。：模糊控制程序的編制。清楚化的方法有哪些？3：答：清楚化的方法一般有四種：最大隸屬度法：這種方法將模糊推理獲取的結(jié)論中最大隸屬度

20、值最對(duì)應(yīng)的元素作為控制器輸出的精準(zhǔn)值，假如有多個(gè)最大點(diǎn)，則取其均勻值。：加權(quán)均勻法：這種方法是指以各條規(guī)則的前件和輸入的模糊集按必定法例確立的值為權(quán)值，并對(duì)后件代表值加權(quán)均勻計(jì)算輸出的清楚值的方法。(3)：面積平分法：把輸出的模糊會(huì)合所對(duì)應(yīng)的隸屬函數(shù)與橫坐標(biāo)之間圍成的面子分紅兩部分，那么該方法獲取的精準(zhǔn)值應(yīng)知足使該兩部分的面積相等。：因?yàn)門sukamoto模型和Takagi-Sugeno模型輸出自己就是清楚量，則不需要去模糊化。已知某一爐溫控制系統(tǒng)，要求溫度保持在600度恒定。針對(duì)該控制系統(tǒng)有一下控制經(jīng)驗(yàn)：1）若爐溫低于600度，則升壓；低得越多升壓就越高。2）若爐溫高于600度，則降壓；高得

21、越多降壓就越低。2）若爐溫等于600度，則保持不變。設(shè)計(jì)模糊控制器為一維控制器，輸入語(yǔ)言變量為偏差，輸出為控制電壓。輸入、輸出變量的量化等級(jí)為7級(jí)，取5個(gè)模糊集。設(shè)計(jì)隸屬度函數(shù)偏差變化區(qū)分表、控制電壓變化區(qū)分表和模糊控制規(guī)則表。解：定義理想溫度點(diǎn)的溫度為,實(shí)質(zhì)丈量溫度為，溫度差為。認(rèn)為輸入、輸出變量的量化等級(jí)均為7級(jí)，5個(gè)模糊集，則偏差變化區(qū)分表為：隸屬度變化等級(jí)-3-2-10123PB000001模PS000010糊ZE00100集NS010000NB100000控制電壓變化區(qū)分表為：隸屬度變化等級(jí)-3-2-10123PB000001模PS000010糊ZE00100集NS010000NB1

22、00000依據(jù)一上兩表設(shè)計(jì)一下模糊規(guī)則：若負(fù)大，則正大；若負(fù)小，則正?。蝗魹?，則為0；若正小，則負(fù)小；若正大，則負(fù)大。模糊控制規(guī)則表為：若（if）NLeNSe0ePSePLE則NLuNSU0uPSuPLu（then）第四章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)1、生物神經(jīng)元模型的構(gòu)造功能是什么？答：生物神經(jīng)元構(gòu)造：1）、細(xì)胞體：由細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)和細(xì)胞膜等構(gòu)成。2）、樹(shù)突：胞體上短而多分枝的崛起。相當(dāng)于神經(jīng)元的輸入端，接受傳入的神經(jīng)激動(dòng)。3）、軸突：胞體上最長(zhǎng)枝的崛起，也稱神經(jīng)纖維。端部有好多神經(jīng)末稍傳出神經(jīng)激動(dòng)。4）、突觸：神經(jīng)元間的連結(jié)接口，每個(gè)神經(jīng)元約有1萬(wàn)10萬(wàn)個(gè)突觸。神經(jīng)元經(jīng)過(guò)其軸突的神經(jīng)末稍，經(jīng)突觸與另一神

23、經(jīng)元的樹(shù)突聯(lián)接，實(shí)現(xiàn)信息的傳達(dá)。因?yàn)橥挥|的信息傳達(dá)特征是可變的，形成了神經(jīng)元間聯(lián)接的柔性，稱為構(gòu)造的可塑性。5）、細(xì)胞膜電位：神經(jīng)細(xì)胞在遇到電的、化學(xué)的、機(jī)械的刺激后，能產(chǎn)生喜悅，此時(shí)，細(xì)胞內(nèi)外有電位差，稱膜電位。電位膜內(nèi)為正，膜外為負(fù)。生物神經(jīng)元功能：1）、喜悅與克制當(dāng)傳著迷經(jīng)元的激動(dòng)，經(jīng)整合，使細(xì)胞膜電位高升，超出動(dòng)作電位的閾值時(shí)，為喜悅狀態(tài)，產(chǎn)生神經(jīng)激動(dòng)，由軸突經(jīng)神經(jīng)末稍傳出。當(dāng)傳著迷經(jīng)元的激動(dòng)，經(jīng)整合，使細(xì)胞膜電位降低，低于閾值時(shí)，為克制狀態(tài)，不產(chǎn)生神經(jīng)激動(dòng)。（2）、學(xué)習(xí)與忘記因?yàn)樯窠?jīng)元構(gòu)造的可塑性，突觸的傳達(dá)作用可加強(qiáng)與減弱，所以，神經(jīng)元有學(xué)習(xí)與忘記的功能。2、人工神經(jīng)元模型的特色是

24、什么？答：人工神經(jīng)元模型的特色：1）、神經(jīng)元及其聯(lián)接；（2）、神經(jīng)元間的聯(lián)接強(qiáng)度決定信號(hào)傳達(dá)的強(qiáng)弱；（3）、神經(jīng)元間的聯(lián)接強(qiáng)度是能夠隨訓(xùn)練改變的；（4）、信號(hào)是能夠起刺激作用的，也能夠起克制作用；（5）、一個(gè)神經(jīng)元接受的信號(hào)的積累成效斷定該神經(jīng)元的狀態(tài)；（6）、每個(gè)神經(jīng)元能夠有一個(gè)“閾值”。3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特色是什么？如何分類？答：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特色：1）、非線性（2）、散布辦理（3）、學(xué)習(xí)并行和自適應(yīng)（4）、數(shù)據(jù)交融（5）、合用于多變量系統(tǒng)6）、便于硬件實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類：依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連結(jié)方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為三種形式：1）、前向網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)元分層擺列，構(gòu)成輸入層、隱含層和輸出層。每一層

25、的神經(jīng)元只接受前一層神經(jīng)元的輸入。輸入模式經(jīng)過(guò)各層按序的變換后，由輸出層輸出。在各神經(jīng)元間不存在反應(yīng)。感知器和偏差反向流傳網(wǎng)絡(luò)采納前向網(wǎng)絡(luò)形式。2）、反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)：該網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造在輸出層到輸入層存在反應(yīng)，即每一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)都有可能接受來(lái)自外面的輸入和來(lái)自輸出神經(jīng)元的反應(yīng)。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種反應(yīng)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，它需要工作一段時(shí)間才能達(dá)到穩(wěn)固。3）、自組織網(wǎng)絡(luò)：當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在接受外界輸入時(shí)，網(wǎng)絡(luò)將會(huì)分紅不一樣的地區(qū)，不一樣地區(qū)擁有不一樣的響應(yīng)特色，即不一樣的神經(jīng)元以最正確方式響應(yīng)不一樣性質(zhì)的信號(hào)激勵(lì)，進(jìn)而形成一種拓?fù)湟饬x上的特色圖，該圖其實(shí)是一種非線性映照。這種映照是經(jīng)過(guò)無(wú)監(jiān)察的自適應(yīng)過(guò)程達(dá)成的，所以也稱為自組織

26、特色圖。4、有哪幾種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法？常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法：1）、有教師學(xué)習(xí)：在學(xué)習(xí)過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)依據(jù)實(shí)質(zhì)輸出與希望輸出的比較，進(jìn)行聯(lián)接權(quán)系的調(diào)整，將希望輸出稱導(dǎo)師信號(hào)是評(píng)論學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)。2）、無(wú)教師學(xué)習(xí)：無(wú)導(dǎo)師信號(hào)供應(yīng)給網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)能依據(jù)其獨(dú)有的構(gòu)造和學(xué)習(xí)規(guī)則，進(jìn)行聯(lián)接權(quán)系的調(diào)整，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)論的標(biāo)準(zhǔn)隱含于其內(nèi)部。3）、再勵(lì)學(xué)習(xí):把學(xué)習(xí)看為嘗試評(píng)論過(guò)程，學(xué)習(xí)及選擇一動(dòng)作作用于環(huán)境，環(huán)境的狀態(tài)改變，并產(chǎn)生再勵(lì)信號(hào)反應(yīng)至學(xué)習(xí)機(jī)，學(xué)習(xí)機(jī)依照再勵(lì)信號(hào)與環(huán)境目前的狀態(tài)，再選擇下一動(dòng)作作用于環(huán)境，選擇的原則是使遇到獎(jiǎng)賞的可能性增大。4）、Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則5）、Delta學(xué)習(xí)規(guī)則第五章典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1、

27、BP算法的特色是什么？增大權(quán)值能否能夠使BP學(xué)習(xí)變慢？答：偏差反向流傳的BP算法簡(jiǎn)稱BP算法，是有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)，其基本思想是梯度降落法。它采納梯度搜尋技術(shù)，以使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)質(zhì)輸出值與希望輸出值的偏差均方值為最小。學(xué)習(xí)的過(guò)程由正向流傳和反向流傳構(gòu)成，在正向過(guò)程中，輸入信息由輸入層經(jīng)隱層逐層辦理，并傳向輸出層，每層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)，假如在輸出層不可以得到希望的輸出，則轉(zhuǎn)至反向流傳，將偏差信號(hào)按連結(jié)通路反向計(jì)算，由梯度降落法來(lái)調(diào)整各層神經(jīng)元的權(quán)值，使偏差信號(hào)減小。主要長(zhǎng)處：（1）非線性映照能力：無(wú)需預(yù)先認(rèn)識(shí)描繪這種映照關(guān)系的數(shù)學(xué)方程，只需供應(yīng)足夠多的樣本模式對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行詳盡訓(xùn)練，它便

28、能達(dá)成由n維輸入空間到m輸出空間的非線性映照。（2）泛化能力：當(dāng)向網(wǎng)絡(luò)輸入訓(xùn)練時(shí)未曾見(jiàn)過(guò)的非樣本數(shù)據(jù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)也能達(dá)成由輸入空間向輸出空間的正確映照，這種能力稱為多層前饋網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。（3）容錯(cuò)能力：輸入樣本中帶有較大的偏差，甚至個(gè)別錯(cuò)誤對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出規(guī)律影響很小。標(biāo)準(zhǔn)的BP算法內(nèi)在的缺點(diǎn)：（1）易形成局部極小而得不到全局最優(yōu)；（2）訓(xùn)練次數(shù)多使得學(xué)習(xí)效率低，收斂速度慢；（3）隱節(jié)點(diǎn)的選用缺少理論指導(dǎo)；（4）訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)新樣本有忘記舊樣本的趨向。增大權(quán)值不必定能夠使BP學(xué)習(xí)變慢，由BP權(quán)值修正的原理可知，權(quán)值調(diào)整公式可匯總以下：2、為何說(shuō)BP網(wǎng)絡(luò)是全局迫近的，而RBF網(wǎng)絡(luò)是局部迫近的？它們各有

29、突出的特色是什么？BP網(wǎng)絡(luò)的活化函數(shù)為S函數(shù)，其值在輸入空間中無(wú)窮大的范圍內(nèi)為非零值，因此是全局迫近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其突出特色以下：1、是一種多層網(wǎng)絡(luò)化，包含輸入層、隱含層和輸出層；2、層與層之間采納全互聯(lián)方式，同一層神經(jīng)元不連結(jié)；3、權(quán)值經(jīng)過(guò)delta學(xué)習(xí)算法進(jìn)行調(diào)理；4、神經(jīng)元活化（激發(fā)）函數(shù)為S函數(shù)；5、學(xué)習(xí)算法由正向算法和反向算法構(gòu)成；6、層與層之間的連結(jié)時(shí)單向的，信息的流傳史雙向的。RBF網(wǎng)絡(luò)的活化函數(shù)為高斯基函數(shù)，其值在輸入空間中有限范圍內(nèi)為非零值，而且RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元擁有局部迫近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其輸出特色以下：1、RBF徑向基函數(shù)是局部的，學(xué)習(xí)速度快；2、已證明RBF網(wǎng)絡(luò)擁有獨(dú)一最

30、正確迫近的特征，且無(wú)局部最?。?、在函數(shù)創(chuàng)立過(guò)程中能夠自動(dòng)增添隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，直到知足均方差要求為止無(wú)需獨(dú)自的代碼來(lái)訓(xùn)練函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)立過(guò)程就是訓(xùn)練過(guò)程。4、RBF網(wǎng)絡(luò)用于非線性系統(tǒng)辨別與控制中，雖擁有獨(dú)一最正確迫近特征，且無(wú)局部最小的長(zhǎng)處，防止去確立隱層和隱層點(diǎn)數(shù)，網(wǎng)絡(luò)能夠依據(jù)詳細(xì)問(wèn)題自適應(yīng)的調(diào)整，所以適應(yīng)性更好。3、何為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力？影響泛化能力的要素有哪些？答：泛化能力（綜合能力、歸納能力）：用較少的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，是網(wǎng)絡(luò)能在給定的地區(qū)內(nèi)達(dá)到要求的精度。所以沒(méi)有泛化能力的網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有使用價(jià)值。影響泛化能力的要素：1、樣本；2、構(gòu)造；3、初始權(quán)值4、訓(xùn)練樣本集；5、需測(cè)試集。4.已知一

31、個(gè)非線性函數(shù)y1(x12)sin(2x2)，試用三層BP網(wǎng)絡(luò)迫近輸出y，畫出網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造，寫出網(wǎng)絡(luò)各層節(jié)點(diǎn)2的表達(dá)式以及各層節(jié)點(diǎn)輸出值的范圍。解：非線性函數(shù)y1(x12)sin(2x2)畫出三層BP網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造圖2由輸入獲取兩個(gè)隱節(jié)點(diǎn)、一個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)的輸出，輸入層不考慮閾值兩個(gè)隱節(jié)點(diǎn)、一個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)輸出為活化函數(shù)選擇1S型函數(shù)yf(xl)xl1e如教材例，取第一個(gè)輸入、輸出神經(jīng)元與各隱含神經(jīng)元的連結(jié)權(quán)均為1，第二個(gè)輸入、輸出神經(jīng)元與各隱含層單元的連接權(quán)為2.則由上式可得第六章高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)k控制器的一般形式為u(k)kpe(k)kie(j)kde(k)e(k1)，也可寫成等價(jià)形式j(luò)0ku(k)k1u

32、1(k)k2u2(k)k3u3(k)，此中u1(k)e(k),u2(k)e(k),j0，k1,k2,k3為PID控制器kp,ki,kd三個(gè)參數(shù)u3(k)e(k)e(k)e(k1)的線性表示。這一形式能夠當(dāng)作以u(píng)1(k),u2(k),u3(k)為輸入，k1,k2,k3為權(quán)系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造，試推導(dǎo)出自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器參數(shù)調(diào)整的學(xué)習(xí)算法。解：自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器構(gòu)造以下列圖所示：由圖可知：控制器由兩部分構(gòu)成，分別為慣例PID控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此中，慣例PID直接對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行閉環(huán)控制，而且其控制參數(shù)kp、ki、kd為在線調(diào)整方式；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，調(diào)理PID控制器的參數(shù)，使輸

33、出層神經(jīng)元的輸出對(duì)應(yīng)于PID控制器的三個(gè)可調(diào)參數(shù)。學(xué)習(xí)算法以下：第一確立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造，即確立輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，并給出各層加權(quán)系數(shù)的初值w1和w2，并選定學(xué)習(xí)速率和慣性系數(shù)，令k=1；采樣獲取r(k)和y(k),計(jì)算目前時(shí)刻偏差r(k)-y(k)；計(jì)算各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出，其輸出層的輸出即為PID控制器的三個(gè)控制參數(shù)kp、ki、kd并計(jì)算PID控制器的輸出進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，在線調(diào)整加權(quán)系數(shù)，實(shí)現(xiàn)PID控制參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整；令k=k1,進(jìn)行上述步驟。網(wǎng)絡(luò)各層輸入輸出算法：第八章專家控制1.什么叫產(chǎn)生式系統(tǒng)？它由哪些部分構(gòu)成？試舉例略加說(shuō)明。答：假如知足某個(gè)條件，那么就應(yīng)當(dāng)采納某些行動(dòng)，

34、知足這種生產(chǎn)式規(guī)則的專家系統(tǒng)成為產(chǎn)生式系統(tǒng)主要由總數(shù)據(jù)庫(kù)，產(chǎn)生式規(guī)則和推理機(jī)構(gòu)構(gòu)成。舉例：醫(yī)療產(chǎn)生式系統(tǒng)。產(chǎn)生式系統(tǒng)。專家系統(tǒng)有哪些部分構(gòu)成？各部分的作用如何？專家系統(tǒng)它詳細(xì)有哪些特色和長(zhǎng)處？答：知識(shí)庫(kù)：知識(shí)庫(kù)是知識(shí)的儲(chǔ)存器，用于儲(chǔ)存領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)性知識(shí)以及相關(guān)的事實(shí)、一般知識(shí)等。知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)根源于知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)，同時(shí)它又為推理供應(yīng)求解問(wèn)題所需的知識(shí)。推理機(jī)：推理機(jī)時(shí)專家系統(tǒng)的思想機(jī)構(gòu)，其實(shí)是求解問(wèn)題的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，綜合推理機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)能夠有不一樣的控制策略。數(shù)據(jù)庫(kù)：它是用于寄存推理的初始憑證、中間結(jié)果以及最后結(jié)果等的工作儲(chǔ)存器。解說(shuō)接口：它把用戶輸入的信息變換成系統(tǒng)內(nèi)規(guī)范化的表現(xiàn)形式，而后交給

35、相應(yīng)的模塊去辦理，把系統(tǒng)輸出的信息變換成用戶易于理解的外面形式顯示給用戶，回答提出的問(wèn)題。知識(shí)獲?。褐R(shí)獲取是指經(jīng)過(guò)人工方法或機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，將某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的事實(shí)性知識(shí)和領(lǐng)域?qū)＜宜?dú)有的經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)程序的過(guò)程。對(duì)知識(shí)庫(kù)的改正和擴(kuò)大也是在系統(tǒng)的調(diào)試和考證中進(jìn)行，是一件困難的工作。專家系統(tǒng)的特色：擁有專家水平的特意知識(shí)，能進(jìn)行有效的推理，專家系統(tǒng)的透明性和靈巧性，擁有必定的復(fù)雜性與難度。在專家系統(tǒng)中，推理體制，控制策略和搜尋方法是如何定義的，它們之間存在什么樣的關(guān)系？答：推理體制是依據(jù)必定的原則從已有的事實(shí)推出結(jié)論的過(guò)程，這個(gè)原則就是推理的核心。專家系統(tǒng)的自動(dòng)推理是知識(shí)推理。而知識(shí)推理是在

36、計(jì)算機(jī)或許智能機(jī)器中，在知識(shí)表達(dá)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行機(jī)器思想，求解問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)知識(shí)推理的智能操作過(guò)程。在專家系統(tǒng)中，能夠依照專家所擁有的知識(shí)的特色來(lái)選擇知識(shí)表示的方法，而不過(guò)推理技術(shù)同知識(shí)方法有親密的關(guān)系。控制策略求解問(wèn)題的策略，是推理的控制策略。而控制策略包含推理方向、推理路線、矛盾消解策略等，按推理進(jìn)行的路線與方向，推理可分正向推理、反向推理、混淆推理。搜尋方法：推理機(jī)時(shí)用于對(duì)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)進(jìn)行推理來(lái)獲取結(jié)論的思想機(jī)構(gòu)。三者關(guān)系：推理體制，控制策略（推理機(jī)構(gòu)）和搜尋方法三者都屬于推理范圍，是一個(gè)整體。不過(guò)履行次序不一樣而已。設(shè)計(jì)專家控制器時(shí)應(yīng)試慮哪些特色？專家控制系統(tǒng)的一般構(gòu)造模型為何？答：設(shè)計(jì)控

37、制器的一般原則：多樣化的模型描繪，在線辦理的靈巧性，靈巧性的控制策略，決議機(jī)構(gòu)的遞階性，推理與決議的及時(shí)性。專家控制系統(tǒng)的一般構(gòu)造模型：專家控制系統(tǒng)的特色是什么？它和一般的專家系統(tǒng)同樣與差別在哪里？答：專家控制系統(tǒng)擁有全方面的專家系統(tǒng)構(gòu)造、完美的知識(shí)辦理功能和及時(shí)控制的靠譜性能。這種系統(tǒng)采納黑板等構(gòu)造，知識(shí)庫(kù)宏大，推理機(jī)復(fù)雜。它包含有知識(shí)獲取子系統(tǒng)和學(xué)習(xí)子系統(tǒng)，人機(jī)接口要求較高。專家式控制器，多為工業(yè)專家控制器，是專家控制系統(tǒng)的簡(jiǎn)化形式，針對(duì)詳細(xì)的控制對(duì)象或過(guò)程，側(cè)重于啟迪式控制知識(shí)的開(kāi)發(fā)，擁有及時(shí)算法和邏輯功能。專家控制系統(tǒng)與一般的專家控制系統(tǒng)的差別：1）往常的專家系統(tǒng)只達(dá)成特意領(lǐng)域問(wèn)題的咨

38、詢功能，它的推理結(jié)果一般用于協(xié)助用戶的決議；而專家控制則要求能對(duì)控制動(dòng)作進(jìn)行獨(dú)立的、自動(dòng)的決議，它的功能必定要擁有連續(xù)的靠譜性和較強(qiáng)的抗擾亂性。2）往常的專家系一致般處于離線工作方式，而專家控制則要求在線地獲取動(dòng)向反應(yīng)信息，因此是一種動(dòng)向系統(tǒng)，它應(yīng)擁有使用的靈巧性和及時(shí)性，即能聯(lián)機(jī)達(dá)成控制。直接專家控制系統(tǒng)和間接專家控制各有什么特色，從保證系統(tǒng)的穩(wěn)固性來(lái)看有哪一種方法更困難些？答：直接專家控制系統(tǒng)的特色：直接專家控制系統(tǒng)中，專家控制系統(tǒng)直接起控制器作用，專家控制器在控制系統(tǒng)中所處的地點(diǎn)與慣例控制器完整同樣，所不一樣的是其內(nèi)部構(gòu)成和工作原理，專家控制器采納PID慣例的控制算法，鑒于知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)

39、獲取相應(yīng)的控制輸出。間接專家控制系統(tǒng)的特色：其基本的控制作用由算法來(lái)達(dá)成，專家系統(tǒng)經(jīng)過(guò)對(duì)使用算法的調(diào)用以及對(duì)各樣算法參數(shù)的整定和修正，間接的控制作用。間接專家控制的系統(tǒng)構(gòu)造因詳細(xì)應(yīng)用的不一樣會(huì)表現(xiàn)出更大的多樣性，同時(shí)是PID參數(shù)的整定專家，這種專家控制的特色是專家系統(tǒng)間接的對(duì)控制信號(hào)起作用。直接專家控制系統(tǒng)更困難一些：依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)過(guò)程響應(yīng)狀況和環(huán)境條件，利用知識(shí)庫(kù)中的專家經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，決定什么時(shí)候使用什么參數(shù)啟動(dòng)什么算法，它也能夠是一個(gè)調(diào)參專家。依據(jù)知識(shí)庫(kù)中的專家規(guī)則，調(diào)整PID參數(shù)及增益，所以從保證系統(tǒng)穩(wěn)固性來(lái)看直接專家控制器方法更困難一些。試比較專家控制系統(tǒng)和模糊控制系統(tǒng)在工作原理、推理體制、知識(shí)

40、和規(guī)則表示方法的異同。答：1.工作原理：（1）專家控制系統(tǒng)：專家系統(tǒng)的工作過(guò)程是依據(jù)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)和用戶供應(yīng)的事實(shí)推理，不停地由已知的前提推出未知的結(jié)論，并把這些未知的結(jié)論歸入工作儲(chǔ)存空間，作為已知的新事物持續(xù)推理，進(jìn)而把求解的問(wèn)題由未知狀態(tài)變換為已知狀態(tài)。（2）模糊控制系統(tǒng)：模糊控制是模擬人的思想方式和人的控制經(jīng)驗(yàn)來(lái)實(shí)現(xiàn)的一種控制，把模糊會(huì)合的理論應(yīng)用于控制就能夠把人的經(jīng)驗(yàn)形式化，在控制過(guò)程中實(shí)現(xiàn)模糊推理與決議。推理體制：（1）專家控制系統(tǒng)的推理體制是用于對(duì)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)進(jìn)行推理來(lái)獲取結(jié)論的思想機(jī)構(gòu)。專家系統(tǒng)的自動(dòng)推理是知識(shí)推理。而知識(shí)推理是在計(jì)算機(jī)或智能機(jī)器中，在知識(shí)表達(dá)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行機(jī)器思想，求解問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)知識(shí)推理的智能操作過(guò)程。2）模糊控制系統(tǒng)：模糊推理作為近似推理的一個(gè)分支，是模糊控制的理論基礎(chǔ)。在實(shí)質(zhì)應(yīng)用中，它以數(shù)值計(jì)算而不是以符號(hào)推演為特色，它其實(shí)不側(cè)重如像經(jīng)典邏輯那樣的鑒