计算题

设论域X=Y={1，2，3，4，5}，以下为X、Y上的模糊集合：

问答题设论域X=Y=｛1，2，3，4，5｝，X、Y上的模糊子集“大”、“小”、“较小”分别定义为： 已知：规则若x小，则y大 问题：当x=较小时，y=？（采用Mamdani推理法）

问答题已知子女与父母的相似关系模糊矩阵为 求：子女与祖父祖母的相似关系模糊矩阵。

问答题设有下列两个模糊关系： 试求出R1与R2的复合关系R1○R2。

问答题设有下列两个模糊关系： 试求出R1与R2的复合关系R1○R2。

问答题设论域 试求（补集）。

问答题某模糊控制系统的输入语言变量E和输出语言变量U的语言值均为：NB、NS、O、PS、PB，E的论域为X＝{-3，-2，-1，0，1，2，3}，U的论域为Y＝{-3，-2，-1，0，1，2，3}。设语言变量E和U的赋值表为： 试给出以上论域中各元素对各语言变量值所确定的模糊子集的隶属函数曲线。

问答题画出以下两种情况的隶属函数图： （a）画出精确集合的隶属函数图； （b）写出单点模糊（singletonfuzzification）隶属函数的数学表达形式，并画出隶属函数图； （c）画出精确集合的隶属函数图。

问答题设实数论域X上的模糊集A“大约是6”采用三角形隶属函数表示，其中参数a=3；b=6；C=8，写出A的隶属度函数的解析表达式。

问答题设实数论域X上的模糊集A“大约是5”采用高斯型隶属函数表示，其中参数写出A的隶属度函数的解析表达式。

问答题分别画出以下应用场合下适当的隶属函数：

问答题分别画出以下应用场合下适当的隶属函数：

问答题模糊控制器设计包括几项内容？

问答题模糊控制与传统控制的不同之处是什么？

问答题简述BP神经网络中，BP算法的基本思想。

问答题简述RBF神经网络和BP神经网络的主要区别。