智能控制 课件汇总 李晓理 -第4--9章-专家系统的主要类型与基本结构---智能控制展望 .pptx

专家系统的主要类型与基本结构智能控制14.2专家系统的主要类型专家系统的基本结构

专家系统的主要类型与基本结构智能控制24.2?专家系统的主要分类基于规则的专家系统基于框架的专家系统基于模型的专家系统基于web的专家系统

专家系统的主要类型与基本结构智能控制34.2?专家系统的主要分类基于规则的专家系统基于框架的专家系统基于模型的专家系统基于web的专家系统

1基于规则的专家系统基于规则的专家系统的工作模式知识库（规则）推理机存储器（事实）智能控制4

1智能控制5基于规则的专家系统基于规则的专家系统的实例假设这个专家系统旨在诊断常见的感冒和流感症状。疾病诊断专家系统规则1：如果患者有发热、咳嗽和流涕症状，且体温高于38摄氏度，那么可能是流感。规则2：如果患者有咳嗽、流涕，但体温正常，那么可能是普通感冒。规则3：如果患者有发热、咳嗽，但没有流涕，且伴有肌肉酸痛，那么可能是流感。当患者输入自己的症状，如“发热39摄氏度，咳嗽，流涕”，系统会根据规则1判断患者可能是流感。再比如，患者输入“咳嗽，流涕，体温36.5摄氏度”，系统则会依据规则2诊断为普通感冒。基于规则的专家系统通过这样明确的规则来进行推理和判断，从而提供相应的结论和建议。

1基于规则的专家系统疾病诊断专家系统（1）知识库（2）推理机（3）存储器在实际构建疾病诊断专家系统的知识库时，需要更详细、准确和全面的规则，并且要不断更新和完善，以适应医学知识的发展和变化。同时，还需要考虑症状的严重程度、患者的年龄、病史、接触史等多种因素。推理机是疾病诊断专家系统的核心组件之一，负责根据知识库中的规则和输入的患者症状存储各智能控制6种相等关信的息数进据行和推信理息和判断，得出诊断结论。

1智能控制7基于规则的专家系统基于规则的专家系统的知识库组成：疾病知识库：存储各种疾病的症状、体征、诊断标准、治疗方案等详细信息。?患者病例数据：过往患者的诊断记录、症状描述、检查结果等，用于机器学习和模式识别。医学图像数据：如X光、CT、MRI等图像，以及对这些图像的分析和标注。症状描述词汇库：涵盖各种可能的症状表述和相关的关键词。??诊断规则和算法：用于推理和判断疾病的逻辑规则和数学算法。药物信息：包括药物的名称、功效、副作用、适用症等。?医疗文献和研究成果：必威体育精装版的医学研究报告、学术论文等，以保证诊断系统的知识更新。

1智能控制8基于规则的专家系统推理机的工作流程通常包括以下几个步骤：接收输入：获取用户在用户界面输入的症状、身体部位、发作时间、过往病史等信息。知识匹配：将输入的信息与系统中存储的疾病诊断知识和规则进行匹配和比较。推理判断：根据匹配结果和逻辑规则，进行推理和分析，例如判断哪些症状组合可能指向特定的疾病，或者排除不符合症状的疾病。生成诊断：综合所有的推理和判断，生成可能的疾病诊断列表，并按照可能性大小进行排序。输出结果：将诊断结果传递给用户界面，向用户展示诊断结果和相关的建议。

1智能控制9基于规则的专家系统疾病诊断专家系统的存储器主要用于存储以下关键信息：疾病数据：不同疾病的名称、分类、特点、发病概率等详细资料。症状信息：包括各种疾病可能出现的症状描述、症状的组合模式等。??诊断规则：用于推断疾病的逻辑规则和算法，例如症状与疾病的关联规则。患者病例：过往患者的诊断记录、症状表现、检查结果、治疗方案和最终诊断结果等。医学知识：如病理生理知识、药理知识、检验医学知识等。检查数据：各类医学检查（如血液检查、影像学检查等）的正常范围和异常表现。治疗方案库：针对不同疾病的推荐治疗手段和药物信息。

智能PID控制智能控制1 第五章 IntelligentPIDControl

智能PID控制智能控制2Ch55.1 专家PID控制5.2 模糊PID控制5.3 神经网络PID控制

神经网络PID控制智能控制35.3传统的PID控制根据经验设定比例、积分、微分系数，然而，被控对象往往复杂多变，难以根据经验选定一组最优参数进行控制器设计。最优参数与系统性能指标之间存在着复杂的非线性关系，如果能找到此非线性关系，则可以根据系统性能指标优化PID控制参数。神经网络有很强的非线性学习能力，可将神经网络与PID控制结合，不断优化调整PID参数，获得更优系统性能。分类：单神经元PID自适应控制、基于BP神经网络的PID控制、基于RBF神经网络的PID控制等。

1 单神经元PID自适应控制凭借单个神经元的自学习能力，不断调整控制参数，实现自适应PID控制。神经元智能控制4

1智能控制5单神经元PID自适应控制系统误差：神经元神经元输入：e(k)?yd(k)?y(k)I1(k)?e(k)?e(k?1)I2(