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1、电路与系统专业《智能信息处理》考试试题（考试形式：开卷；答题纸尺寸：A4）1、简述信息融合的三种结构形式，画出其结构示意图，并阐述它们的优缺点。（20分）2、什么是人工神经网络？其主要特点有哪些？现有某3层BP神经网络的结构如图1所示。其隐层神经元的激励函数为Sigmoid函数，输出层激励函数为线性函数。现有一组样本（x=0.1,yd=0.2）对网络进行训练，训练的目标函数为，学习率η=0.2。设第k次迭代训练时，网络的初始值分别为、，试根据BP学习算法，求第k+1次的权值、。（20分）图1BP神经网络的结构图3、现有恒温水浴控制系统，
2、其目标温度td=50℃，要求利用模糊控制方法完成其温度控制（控制精度为0.1℃）。设计内容：（30分）（1）画出水浴温度模糊控制器框图；（2）设计模糊控制控制表4、某多传感器称重系统的传感器拓扑结构如图2所示。其中S1、S2、S3、S4为称重传感器。当某一被测物体加载在秤体上时，其重量y由S1、S2、S3、S4的输出x1,x2,x3,x4有关，即y=f(x1,x2,x3,x4)。由于受各种非线性因素影响，f(·)为非线性函数。试利用神经网络方法确定函数y=f(·)。（提示：题中给出的数据为神经网络样本，根据这些样本，利用MATLAB进行
3、神经网络训练与测试。）要求：（30分）（1）给出MATLAB神经网络训练与测试程序；（2）给出仿真结果。图2称重系统传感器拓扑结构图X01=[x1,x2,x3,x4]，y1=20kgX01=[7.18047.68821.64842.4130;9.55545.23922.41411.7292;5.17349.62131.19092.9598;4.77984.43094.30775.4914;6.19112.91646.05923.8366;2.89016.19692.80317.1554;2.40841.57626.73478.3520;
4、2.78031.119410.24814.9112;1.86612.25104.146410.8118];X02=[x1,x2,x3,x4]，y2=40kgX02=[9.64119.43428.761510.1826;11.60947.567510.60388.2894;8.210210.78807.453911.5676;16.281416.77811.80373.0519;19.822112.83752.93422.3423;14.813117.62471.72923.6919;9.52369.68948.371510.4794;1
5、1.97667.125911.02977.9167;7.942511.40796.882711.8404];X03=[x1,x2,x3,x4]，y3=26.28kgX03=[8.56518.75753.32374.2962;10.64906.52494.51363.3227;7.099810.11262.76804.9483;5.78836.65945.51576.7423];1、简述信息融合的三种结构形式，画出其结构示意图，并阐述它们的优缺点。（20分）信息融合的结构形式分别是集中式结构、分布式结构以及混合式结构。集中式结构：加工的是
6、传感器的原始数据，特点是信息损失小，对系统通信要求高，融合中心计算负担重，生存能力较差。分布式结构：加工的是经过预处理的局部数据，相对于集中式系统，此类系统造价低、可靠性高、通信量小。混合式结构：加工的既有原始数据，又有预处理过得数据，它保留了上述两类系统的优点，但在通信和计算上成本较高。结构示意图如下：集中式结构分布式结构混合式结构2、什么是人工神经网络？其主要特点有哪些？现有某3层BP神经网络的结构如图1所示。其隐层神经元的激励函数为Sigmoid函数，输出层激励函数为线性函数。现有一组样本（x=0.1,yd=0.2）对网络进行训练
7、，训练的目标函数为，学习率η=0.2。设第k次迭代训练时，网络的初始值分别为、，试根据BP学习算法，求第k+1次的权值、。（20分）图1BP神经网络的结构图人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不
8、同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。人工神经网络的特点是：（1）非线性非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑
