一、考试要求
本课程包括模糊控制与神经网络理论部分内容，考生可以选择只考“模糊控制”或只考“神经网络理论”部分（不必同时答两个部分），每部分满分均为100分。
● 模糊控制考试要求考生掌握模糊集合和模糊控制的基本概念、基本原理、基本计算以及应用。
● 神经网络理论考试要求考生
二、考试内容
1、模糊控制部分
1）模糊集合
● 模糊集合的概念、定义、表示、运算（并、交、补、直积、截集）及其性质
● 模糊集合与经典集合的区别与联系
● 特征函数与隶属函数的区别与联系
2）模糊关系与模糊矩阵
● 模糊矩阵的定义，并、交、补及合成运算
● 模糊关系的合成运算及其意义
● 模糊等价关系（自反性、对称性及传递性）
● 模糊向量的定义、笛卡尔乘积、内积运算
3）模糊逻辑与模糊推理
● 模糊命题、模糊逻辑、模糊代数的基本概念
● 模糊逻辑函数的概念，给定模糊逻辑函数求取模糊变量的取值范围
● 模糊语言变量及语言算子（要求记住H2表示“很”，即λ＝2）
● 模糊推理合成规则，重点掌握“若……则……否则……”的推理句型
4) 模糊控制原理与系统
● 模糊控制系统的组成及原理
● 模糊控制器设计的基本内容
● 掌握模糊控制规则的“if…then…”形式所对应的模糊关系R，及当给定误差e、误差变化ec时求取所对应的控制量u
● 掌握解析描述的模糊控制规则u=－<αE+(1-α)EC >中每一个符号所表示的意义
● 掌握查询表方式模糊控制器的输入模糊变量——误差的赋值表所给出的信息量
● 论域、基本论域、量化因子、比例因子的基本概念及其简单换算
● 模糊控制与传统控制的区别与联系
三、 试卷结构
考试时间180分钟，满分100分
题型结构
● 概念题（15分）
● 简答题（15分）
● 论述题（20分）
● 计算题（20分）
● 应用题（30分）
四、参考书目
李士勇，模糊控制、神经控制和智能控制论，哈尔滨工业大学出版社，1998