现代控制工程第12章专家控制系统.pptx

【现代控制工程第12章】专家控制系统是自动化和信息技术领域的高级应用，它结合了人工智能的理论和技术，用于处理复杂的、非线性的控制问题。专家控制系统借鉴了专家的知识和经验，通过逻辑推理和知识表示来实现对特定领域的决策支持。 在12.0章节中，专家系统的产生和发展经历了三个主要阶段： 1. **初创期（20世纪60年代中期至70年代初）**：这一阶段的专家系统专注于特定问题，如DENDRAL用于化学分子结构分析，MYCIN用于血液感染病诊断。这些系统具有高度专业化的特点，但结构不完整，移植性差，缺乏解释功能。 2. **成熟期（20世纪70年代中至80年代初）**：这一时期，专家系统变得更加成熟，如MYCIN和PROSPECTOR，具备更完整的结构和功能，有较好的移植性和解释能力，采用启发式推理和不精确推理，并开始使用产生式规则、框架和语义网络等知识表示方法。 3. **发展期（20世纪80年代至今）**：专家系统进一步发展，如XCON用于计算机硬件配置，同时出现了专家系统开发工具，如骨架系统、通用型知识表达语言OPS5以及专家系统开发环境AGE。此外，我国也在这一时期研发了一系列专家系统，涵盖了农业、地质勘探、医学等多个领域。 12.1章节详细讨论了**专家系统的概念**。专家系统是由E.A. Feigenbaum定义的，是一种利用知识和推理解决复杂问题的智能计算机程序。它们由知识库（存储专家知识）、推理机（执行推理过程）以及用户接口组成。与传统程序相比，专家系统强调知识的重要性，注重启发式推理和解释功能，处理对象主要是符号而非数值。 12.1.2章节涉及**专家系统的一般结构**，包括人机交互界面，允许用户输入问题或设定条件；知识库，存储领域专家的专门知识；推理机，执行基于知识的推理过程；以及解释器，提供系统行为的解释，增强系统的透明性。 专家系统的特点在于它们拥有专业知识，能够进行有效推理，具备启发性、灵活性和透明性，并且交互性强。与传统程序相比，专家系统更侧重于知识管理和推理，而非数据处理和算法。 专家系统的应用广泛，包括诊断、规划、决策支持等，它们能够在诸如医学诊断、资源勘探、农业生产等多个领域替代或辅助专家进行工作，提高效率和准确性。 12.1.3章节可能介绍了**实时专家系统**，这类系统能在特定的时间限制下对实时数据进行快速响应，适用于那些需要即时决策的领域，例如工业自动化、航空航天控制等。 专家控制系统是将人工智能技术应用于控制工程的典范，通过知识表示、推理机制和搜索技术，实现了对复杂问题的智能处理，极大地扩展了自动控制的边界。随着技术的不断进步，专家控制系统在解决现实世界问题中的作用将愈发显著。