输入隶属函数参数修正算法_MATLAB智能控制第8章_刘金琨

matlab智能控制课件及程序刘金琨-第5章 主要内容： 第一章 绪论 第二章 专家控制 第三章 模糊控制理论基础 第四章 模糊控制 第五章 自适应模糊控制 第六章 神经网络基础 第七章 典型神经网络 第八章 高级神经网络 第九章 神经网络控制 第十章 遗传算法

（5）关于控制性能的解释；（6）通过对闭环控制单元的故障检测获得经验规则。专家控制引入了专家系统思想，但与专家系统不同：专家系统辅助用户决策，而专家控制能独立实时自动决策，对可靠性和抗干扰性要求更高。

神经网络控制在MATLAB智能控制课程中取得了显著进展。这包括基于神经网络的系统辨识，能够在已知常规模型结构的情况下估计模型参数，或利用神经网络的线性和非线性特性建立系统的静态、动态、逆动态和预测模型。此外，神经网络作为控制器，有效地控制不确定或未知系统，实现所需的动态和静态特性。神经网络还与专家系统、模糊逻辑和遗传算法等结合，形成新型控制策略。

IC——智能控制（Intelligent Control）、AI——人工智能（Artificial Intelligence）、AC——自动控制（Automatic Control）、OR——运筹学（Operational Research）等概念在刘金琨教授的课件及程序中得到详细解析。

3.2、智能控制的研究工具(1) 符号推理与数值计算的结合例如专家控制，它的上层是专家系统，采用人工智能中的符号推理方法；下层是传统意义下的控制系统，采用数值计算方法。

含有多个输入参数的 plot 函数调用格式为： plot(x1, y1, x2, y2, ..., xn, yn) 其中： 当所有输入参数均为向量时，x1 和 y1、x2 和 y2、...、xn 和 yn 分别构成一组向量对。每一组向量对的长度可以不同。 每一向量对可以绘制出一条曲线。 这样可以在同一坐标内绘制出多条曲线。

MSA 中的多元分析功能

InputPreprocessor 工具为 MATLAB 函数和方法的输入参数处理提供了便捷的方式，它整合了 inputParser 和 validateattributes 的功能，并允许用户自定义验证规则。 主要优势：* 减少输入错误，提升代码健壮性。* 增强代码可读性和可维护性，便于理解和修改。* 清晰记录输入参数信息，充当代码文档的一部分。 使用方法：1. 创建 InputPreprocessor 对象，传入元胞数组描述每个输入参数的约束条件。2. 使用 parse 方法解析输入参数并进行验证。 适用场景：InputPreprocessor 适用于大多数函数和方法，但对于对性能要求极高的场景可能不太适合。

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