设计三 基于神经网络专家系统设计

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1、设计三基于神经网络的专家系统设计一．实验目的与要求（1）通过本次综合设计，了解神经网络专家系统的基本原理与设计。（2）本实验旨在让学生对专家系统应用有一个初步的理解，增强学生的程序编写能力。二．实验设备及条件C语言或LabView三．实验原理及内容由于专家系统和神经网络各自侧重于模拟人类思维的某一方面，在解决某一特定类型的问题时各有优势。专家系统的优势在于可用文字清楚表达规则，导出符合逻辑的正确输出，并对系统的推理过程作出解释。而神经网络在决策方面优于专家系统，依据的是经验而不是一般的规则。在缺乏清楚表达规则或精确数据时，利用神经网络可产生合理的输出结果。并且神经网络的并行分布处理

2、能力和知识获取自动化，克服了专家系统问题求解中的故障“组合爆炸”和“推理的复杂性”及“无穷递归”等传统的困难。因此，专家系统和人工神经网络组合使用可以取长补短，构造更强更实用的人工智能系统。图2基于神经网络的专家系统结构框图可选取神经元的作用函数为S型函数，将以上样本数据归一化处理后输入网络对其进行训练。在MATLAB2007A软件中利用神经网络工具箱对网络进行配置，其程序实现如下：a=[51023520.0650;%输入网络输入训练样本40021560.0542;47022.6550.0545;42020.4550.0649;45021.7580.0447;37026.2460.

3、0955;31018.4620.0853;27617.8650.0854;35523.5490.0958;28019.6610.0757;22528.2380.1165;19030360.1464;18010.4780.1271;21027.6370.1276;15013.1740.1373;6033.2250.1685;356.5820.1581;8032.7290.1882;453.8850.1782;707.2820.1584;]b=[1000;%输入网络输出训练样本1000;1000;1000;1000;0100;0100;0100;0100;0100;0010;0010;

4、0010;0010;0010;0001;0001;0001;0001;0001;]p=a';t=b';netp=newff([-11;-11;-11;-11;-11],[7,4],{'logsig','logsig'},'trainlm');%创建一前馈BP网络netp=init(netp);%网络初始化netp.trainParam.epochs=3000;%网络的训练netp.trainParam.goal=0.001;net.trainparam.lr=0.01;[netp,tr]=train(netp,p,t);netp.IW{1}netp.b{1}netp.LW{2}ne

5、tp.b{2}得到的误差曲线如图1-4所示。图3神经网络训练误差曲线训练完成后，得到的是网络的各层权值和阈值。在MATLAB环境下，可通过netp.IW{1}、netp.b{1}、netp.LW{2}、netp.b{2}等函数调出各层的权值和阈值。利用save语句可将训练结果保存起来，以备后用。调用神经网络的最小系统神经网络训练的目的就是为了获得合适的权值和阈值，为网络仿真做准备。网络仿真是用sim函数实现的，其程序如下：load('C:UsersJingGYDocumentsMATLABdata');%调用训练结果A=[5104004704204503703102763

6、552802251901802101506035804570];B=[232122.620.421.726.218.417.823.519.628.23010.427.613.133.26.532.73.87.2];C=[5256555558466265496138367837742582298582];D=[0.060.050.050.060.040.090.080.080.090.070.110.140.120.120.130.160.150.180.170.15];E=[5042454947555354585765647176738381828284];pp=[A;B;C;D

7、;E];outp=sim(netp,pp)%仿真其中，A、B、C、D、E代表5个输入，分别代表一级融合的输出结果光照、温度、湿度、二氧化碳和噪声。在LabVIEW软件中设置系统的手动输入控件，在MATLAB脚本编辑文本编写调用以上程序语句，如图1-5所示。图4调用神经网络的最小系统图5调用神经网络的最小系统人机界面四、实验心得本次试验的难点在于对程序的理解，光在课上听老师的讲解还是不够的，还要在课下自己努力，争取自己对程序有自己的见解，看见一个程序都有大致的了解和认识