专家系统与MATLAB智能控制——第2章解析

"本资源是关于MATLAB智能控制课程中的第二章内容，主要讨论专家系统的建立，由刘金琨讲解。专家系统是人工智能的一个分支，它结合了人类专家的知识和经验，通过推理来解决问题。在传统控制系统中，人机交互有限，而专家系统则能够处理不确定和定性的知识，克服了传统控制理论对精确模型的依赖。" 在MATLAB环境中，建立专家系统通常涉及以下几个关键部分： 1. **知识库**：知识库是专家系统的核心，存储了领域专家的专业知识。它包含三类知识： - **判断性规则**：基于专家的经验和直觉，这些规则描述了如何根据特定条件做出决策。 - **控制性规则**：这些规则用于指导推理过程，决定何时以及如何应用知识库中的规则来解决问题。 - **数据**：包括描述问题状态、事实、概念以及当前条件的常识信息。 2. **推理机制**：专家系统使用推理机制来模拟人类专家的思考过程，从已有的知识出发，通过匹配规则和应用逻辑来解决问题。推理可能包括正向推理（从已知事实得出结论）和逆向推理（从目标结果反推需要的条件）。 3. **用户接口**：用户可以通过界面与专家系统交互，输入问题或数据，接收系统的建议或解决方案。 4. **知识获取**：获取专家知识是构建专家系统的重要步骤，通常通过访谈、观察和文档分析等方式进行。 5. **知识表示**：专家系统的知识需要以某种形式在计算机中表示，这可能包括产生式规则、框架、语义网络等多种表示方法。 6. **系统评估与维护**：专家系统建立后，需要进行测试和验证，确保其在实际问题上的表现符合预期。随着新知识的积累和环境的变化，系统也需要定期更新和维护。 专家系统的应用广泛，如在医疗诊断、工程设计、金融分析等领域都有成功案例。MATLAB作为一个强大的数值计算和建模工具，提供了构建和实验专家系统的能力，允许开发者用高级语言编写知识库和推理规则，简化了开发过程。 在20世纪80年代初，专家系统的思想开始应用于控制工程，形成了专家控制这一领域。专家控制系统结合了专家系统处理不确定信息的能力和传统控制理论的稳定性分析，使得在面对复杂、非线性或者模型不准确的控制问题时，也能实现有效控制。 专家系统是人工智能领域的一个重要组成部分，它通过模拟人类专家的决策过程，实现了自动化和智能化的决策支持。MATLAB作为工具，为创建和实现这样的系统提供了便利。