20、构建PC维修助手诊断应用

构建PC维修助手诊断应用

在开发了一个实际应用后,我们可以着手开发更复杂的应用了。接下来要开发的是一个具有图形界面的PC维修助手,它旨在引导技术人员诊断计算机硬件问题。

1. 知识工程中使用流程图

诊断知识可以很好地用流程图表示,几个符号就能紧凑地表示大量信息,如下表所示:
| 符号 | 含义 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| 方形框 | 简单动作 | 修复或更换组件 |
| 菱形框 | 选择或决策 | 屏幕是否黑暗? |
| 椭圆形框 | 流程开始或结束 | START |
| 箭头 | 框之间的流程 | 决策每个分支的操作 |

如果要绘制大量流程图,像Visio这样的软件会有帮助。但在与领域专家面谈时,软件可能过于繁琐,这时廉价的塑料绘图模板和尖锐的铅笔可能是更好的选择。

1.1 从流程图到规则

将流程图转换为规则相对简单。一般来说,每个动作框对应一条规则,部分椭圆形框也有额外的规则。以下是一个简单汽车问题流程图对应的规则示例:

(defrule no-fuel
    "This rule corresponds to the 'buy fuel' box"
    (car-starts no)
    (car-has-fuel no)
    =>
    (assert (buy fuel)))
(defrule faulty-engine
    "This rule is for the 'take car to mechanic' box"
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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