一、判断题（本题共10道小题，每道小题1分，共10分）
评分标准：每小题1分，错一题扣1分。
二、填空题（本题共10道小题，每道小题1分，共10分）
2. 非线性映射。
7. 随机变量集合。
评分标准：每小题1分，错一题扣1分。
三、简答题（本题共7道小题，每道小题5分，共35分）
1. 什么是模糊随机事件的平均机会？
答：.评分标准：公式正确得全分，公式错误不得分。
2. 什么是随机变量？
答：随机变量是从概率空间到实数集合上的函数。
评分标准：指出概率空间和实数集合各得2分，全部正确得5分。
3. 什么是模糊变量的乐观值？
答：模糊变量的乐观值为：.
评分标准：公式正确得全分，公式错误不得分。
4. 如何利用可信性定义模糊变量的期望值？
答：设是可能性空间上的模糊变量，称为模糊变量的期望值。式右端中两个积分至少有一个是有限的。
评分标准：公式正确得全分，公式错误但是表述基本正确可以酌情给3-4分。
5. 遗传算法一般的终止准则是什么？
答：遗传算法一般的终止准则是群体的染色体进化已趋于稳定状态，则终止进化迭代。或者是达到了事先给定的迭代次数即终止进化迭代。
评分标准：根据学生表达情况酌情给分。
6. 写出单目标模糊机会约束规划模型的一般形式。
答： 评分标准：模型目标函数正确3分，模型约束函数正确2分。
7. 写出比较两个随机变量大小的四种常用方法。
答：（1）当且仅当，其中为随机变量的期望值算子。
2）当且仅当对事先给定的置信水平，有，其中和分别为和的乐观值。
3）当且仅当对事先给定的置信水平，有，其中和分别为和的悲观值。
4）当且仅当，其中为事先给定的置信水平。
评分标准：全部正确得全分，少一种方法或者错一种方法扣1分。
四、编程题（本题共3道小题，每道小题10分，共30分）
利用模拟技术，使用c语言编程实现下列各小题的要求，可调用头文件的函数。
1. 已知，计算。
解：#include<>
#include<>
#include<>
#include""
#define n 6000
void main
printf("the probability is %f",1.0*npie/n10分。
评分标准：按照题目中标识的得分分布给分。其他具体情况酌情给分。
2. 已知求满足不等式的最大的。
解：#include<>
#include<>
#include<>
#include<>
#define n 3000
main()
int i;
double a,b,c,t,x[n+1],mu[n+1],ebsilon;
for(i=1; i<=n; i++)
a=myu(1,3);
mu[i]=********(a,1,2,32分。
b=myu(2,4);
t=********(b,2,3,44分。
if(mu[i]>t) mu[i]=t;
c=myu(3,5);
t=********(c,3,4,56分。
if(mu[i]>t) mu[i]=t;
x[i]=a*a+b*b+c*c8分。
printf("fuzzy optimistic value=%f ",fuzzyoptimistic(x, mu, n, 0.95));
10分。评分标准：按照题目中标识的得分分布给分。其他具体情况酌情给分。
3. 已知， 计算。
解：#include <>
#include <>
#include <>
#include ""
#define n 5000
int main(void)
double t, a, x[n+1], mu[n+1];
int i,j;
for(i=1; i<=n; i++)
a=fuzzymean(x, mu, n, n);
printf("expected value is %f",a10分。
return 1;
评分标准：按照题目中标识的得分分布给分。其他具体情况酌情给分。
五、实际应用题（共15分）
无标准答案，按照学生表述酌情给分。
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