第三章单元测试
- 模糊集合的元素是以某种程度隶属于该集合，而普通集合的元素隶属度为0或者1。
- 两个定义在不同论域上的模糊集合之间可以进行元素的并、交等运算。
- 模糊关系矩阵的元素可以大于1。
隶属函数的确定方法为（ ）
- 设有两个定义在相同论域上的模糊集合A和B，A合成B的结果等于B合成A的结果。
- 设有两个定义在相同论域上的模糊集合A=[0.2 0.4; 0.6 0.9], B=[0.8 0.7; 0.5 0.3]，则A合成B的结果为（ ）
- 模糊集合表示为A=u1/x1+u2/x2+u3/x3+……，其中u代表隶属度，x表示论域元素，式子中的加号和除法和数学中的表示含义相同。
已知“如果天气冷，请多穿衣服”这一条关系R，则“当天气为很冷，则穿什么衣服”，这一推理过程属于（ ）
- 已知模糊集合A表示“大苹果”，则加了语气算子的模糊集合B“很大的苹果”，B中的元素隶属度等于A中元素隶属度加（1/2）次方运算。
- 以下关于二维输入的Mamdani推理方法描述错误的是（ ）
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:
神经网络法
B:其他3项都是
C:主管经验法
D:模糊统计法
A:对 B:错
A:[0.4 0.3; 0.6 0.6] B:[0.4 0.6; 0.2 0.9] C:[0.8 0.5; 0.3 0.6] D:[0.7 0.5; 0.3 0.6]
A:对 B:错
A:
双向推理
B:前向推理
C:后向推理
D:其他3项都不对
A:对 B:错
A:首先需要将输入端进行融合，两个定义在不同论域上的模糊集合通过转置后形成矩阵，达到融合的效果。 B:二维模糊集合融合的方式可以直接将对应元素计算“交”运算得到向量。 C:两个二维模糊集合合成的方法为转置后按位取小得到一个矩阵。 D:输入端二维模糊集合融合后需要将矩阵的行首位相连构成一个向量，再参与和关系矩阵R的合成运算。
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