專家控制系統(tǒng)的知識表示方法智能控制技術(shù)專家控制系統(tǒng)的知識類型5MIE分析法智能控制技術(shù)1專家控制系統(tǒng)的知識類型專家控制系統(tǒng)的知識類型5MIE分析法智能控制技術(shù)知識類型事實(shí)性知識過程性知識控制性知識事實(shí)性知識用于描述對象的概念、屬性等，分確定性和不確定性，后者可通過概率等方法描述。過程性知識是推理規(guī)則、物理定律等規(guī)律性命題，含數(shù)學(xué)模型和經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，模糊控制是其特殊形式?？刂菩灾R即元知識，涉及知識處理、推理策略等，指導(dǎo)規(guī)則應(yīng)用和推理方向并解決沖突。專家控制系統(tǒng)的知識類型5MIE分析法智能控制技術(shù)知識表達(dá)類型圖示類符號類結(jié)構(gòu)類與或圖、Petri網(wǎng)語義網(wǎng)絡(luò)該種知識表達(dá)方式采用圖形結(jié)構(gòu)，用于描述對象之間的關(guān)系和相互作用。符號類知識表達(dá)采用符號和邏輯表示。包括謂詞邏輯、狀態(tài)空間表示和產(chǎn)生式規(guī)則等適用于形式化和邏輯推理。結(jié)構(gòu)類知識表達(dá)采用特殊結(jié)構(gòu)。包括框架、腳本、面向?qū)ο蟊硎痉ê蜕窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)描述復(fù)雜對象及其屬性之間的關(guān)系，包括深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。專家控制系統(tǒng)的知識類型5MIE分析法智能控制技術(shù)知識表達(dá)類型表示方法提出特點(diǎn)應(yīng)用產(chǎn)生式規(guī)則1943年EmilL.Post由“IF-THEN”的前提、結(jié)論對組成，便于理解和操作，但推理缺乏靈活性，維護(hù)困難最廣語義網(wǎng)1968年JohnR.Quillian代表對象、概念及其相互關(guān)系的有向圖，便于聯(lián)想，推理效率高，但不便于表達(dá)判斷性等深層次知識適合自然語言的理解Petri網(wǎng)1962年CarlA.Petri含有狀態(tài)可達(dá)性、位置有界性等內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)，可模擬邏輯推理、語義表達(dá)、狀態(tài)變換等，具有相當(dāng)?shù)耐ㄓ眯赃m于描述異步并行事件，進(jìn)行離散事件的時(shí)序建模等謂詞邏輯1963年CordellGreen將邏輯中的命題和推理符號化，具有嚴(yán)格的演繹推理體系，可實(shí)現(xiàn)自動推理，但效率不高自動問題求解面向?qū)ο蟊硎?0世紀(jì)80年代由軟件編程發(fā)展而出一種針對復(fù)雜系統(tǒng)的編程方法，具有抽象性、封裝性和繼承性的特點(diǎn)。是一種相當(dāng)通用的方法便于軟件實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示5MIE分析法智能控制技術(shù)2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示5MIE分析法智能控制技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識表示定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種知識表示和推理系統(tǒng)。與傳統(tǒng)人工智能中的知識表示方法有本質(zhì)的不同，不像在產(chǎn)生式系統(tǒng)中那樣獨(dú)立表示每一規(guī)則，而是將某一問題的若干知識在同一網(wǎng)絡(luò)中表示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示5MIE分析法智能控制技術(shù)知識表示形式內(nèi)部形式外部形式面向?qū)＜摇⒅R工程師和用戶通常表示為一組學(xué)習(xí)范例，類似于IF-THEN規(guī)則。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過機(jī)器學(xué)習(xí)從外部形式中學(xué)到的表現(xiàn)為連接權(quán)重矩陣和節(jié)點(diǎn)閾值向量等。這些學(xué)習(xí)范例是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。這一內(nèi)部編碼是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理和決策的基礎(chǔ)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示5MIE分析法智能控制技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)自動獲取模塊負(fù)責(zé)輸入、組織和存儲專家提供的學(xué)習(xí)實(shí)例，選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，并調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，以實(shí)現(xiàn)知識庫的更新。當(dāng)新的學(xué)習(xí)實(shí)例被輸入后，知識獲取模塊通過對這些新實(shí)例的學(xué)習(xí)，自動獲得新的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值分布，從而更新知識庫。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示5MIE分析法智能控制技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)隱式知識表示統(tǒng)一的內(nèi)部表示自動獲取知識知識不是以明確的規(guī)則或符號形式存在，而是通過學(xué)習(xí)算法從數(shù)據(jù)中提取出來，并以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的權(quán)重和連接形式表示。這種表示形式適用于不同類型的知識和問題領(lǐng)域，使得知識庫的組織和管理更為通用和便捷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)算法從學(xué)習(xí)實(shí)例中自動獲取知識。這減少了人工手動編寫規(guī)則或知識庫的工作量，使得知識獲取更為高效。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示5MIE分析法智能控制技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特點(diǎn)并行和自適應(yīng)推理表示復(fù)雜關(guān)系神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用并行推理方式，多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間競爭對輸入的處理。并行處理有利于解決復(fù)雜問題，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)自適應(yīng)和聯(lián)想推理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效表示事物之間的復(fù)雜關(guān)系，包括模糊因果關(guān)系。其通過學(xué)習(xí)權(quán)重和連接來捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)對問題的深度理解。綜合知識表示5MIE分析法智能控制技術(shù)3綜合知識表示綜合知識表示5MIE分析法智能控制技術(shù)綜合知識表示定義是一種多層次、多模型的表示方法。能夠合理整合不同類型的知識模型，在面對復(fù)雜的研究對象和多樣化的知識表達(dá)時(shí)，能夠更好地處理控制問題和知識表達(dá)需求。綜合知識表示5MIE分析法智能控制技術(shù)適用解決的問題為了適應(yīng)不同類型的數(shù)據(jù)，需要對處理符號值、數(shù)值變量和模糊變量之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理數(shù)值數(shù)據(jù)定性物理模型可以處理非結(jié)構(gòu)化定性知識協(xié)同工作可以有效的實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)換考慮到控制問題的動態(tài)性和時(shí)變性，為了確保知識模型可以適應(yīng)環(huán)境和對象的變化，知識模型需要具備賦時(shí)和時(shí)序匹配的能力。時(shí)序邏輯模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合可以有效處理這種時(shí)序性。綜合知識表示5MIE分析法智能控制技術(shù)適用解決的問題確保知識可以在不同模型