matlab智能控制课件及程序刘金琨-第5章

并运算算子的用法挺实用，尤其是在做MATLAB的模糊控制实验时。C = A ∪ B 这个公式你肯定熟，但刘金琨课件里把三种常见算子——模糊并、概率或、有界和——都讲得蛮清楚。嗯，代码配得挺齐全，直接拿去跑就行，响应也快。你要是做模糊综合评价，这一套用着省心。 另外，我觉得结合一下相关算子的实现，比如 Sobel、Canny 的 Matlab 代码，会更方便你做实验。遇到不同场景，比如边缘检测、梯度运算，直接换算子就行，省得自己从零写。哦对，注意不同算子在边界条件下的输出差异，调试时多跑几个样例数据。 如果你正好在搞智能控制课题，可以先用这个课件里的程序跑一遍，再根据需求替换算子逻辑，这样思路清

（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。

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。

输入隶属函数参数修正算法为：其中

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。

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。

专家控制在Matlab智能控制课件及程序中具有独特特性：其灵活性允许根据系统状态和误差情况选择最佳控制律；适应性使其能根据专家经验调整控制器参数，以应对不同对象特性和环境变化；而鲁棒性则确保系统能在非线性和大误差情况下可靠运行。

遗传算法的基本操作包括复制操作，即从旧种群中选择适应度高的个体串以生成新种群。高适应度的个体串有更大概率在下一代中传承。复制操作通过随机生成0到1之间的均匀分布随机数实现。例如，若某个个体串的复制概率为40%，则当随机数落在0.40到1.0之间时，该串被复制；反之则被淘汰。

《精通 MATLAB 最优化计算》这本书，作为清华大学龚纯教授的力作，内容挺深入的，适合对 MATLAB 优化计算有点基础的同学。书中的第五章了优化问题的具体计算方法，讲得蛮细致的。其实，如果你已经对 MATLAB 有点了解，像我之前学习时用的这些内容，应该不难上手。另外，书中的 PPT 课件也有，可以直接拿来做教学或者复习材料。不过要注意，这本书的内容稍微偏理论一点，如果你找的是简单实用的教程，这本不太适合哦。