机器学习的分类主要有学习策略、学习方法、数据形式。学习目标等。
从学习策略方面来看，如果比较严谨的讲，那就是可分为两种：
(1) 模拟人脑的机器学习
符号学习：模拟人脑的宏现心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习.类比学习、解释学习等。
神经网络学习(或连接学习)：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输人，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。
(2) 直接采用数学方法的机器学习
主要有统计机器学习。
统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。
统计机器学习三个要素：
模型(model)：模型在未进行训练前，其可能的参数是多个甚至无穷的，故可能的模型也是多个甚至无穷的，这些模型构成的集合就是假设空间。
策略(strategy)：即从假设空间中挑选出参数最优的模型的准则。模型的分类或预测结果与实际情况的误差(损失函数)越小，模型就越好。那么策略就是误差最小。
算法(algorithm)：即从假设空间中挑选模型的方法(等同于求解最佳的模型参数)。机器学习的参数求解通常都会转化为最优化问题，故学习算法通常是最优化算法，例如最速梯度下降法、牛顿法以及拟牛顿法等。
如果从学习方法方面来看的话，主要是归纳学习和演绎学习以及类比学习、分析学习等。
如果是从学习方式方面来看，主要有三种，为监督学习、无监督学习、 强化学习。
当从数据形式上来看的话，为 结构化学习、非结构化学习、
还可从学习目标方面来看，为 概念学习、规则学习、函数学习、类别学习、贝叶斯网络学习。
基于DSP的神经自适应模糊控制器的应用_自适应模糊控制
案例推理（case-based reasoning）和专家系统的区别
本人正在写论文，搞不懂两者的区别。
本来以为CBR是专家系统的一种，结果看到一篇论文《智能故障诊断技术综述》
上面写着智能故障诊断技术分为：专家系统，神经网络，模糊逻辑，故障树和案例推理。
难道专家系统和案例推理莫不相关？
但是又看到别的论文，题目就是《基于案例推理的导弹故障诊断专家系统研究》
《基于案例推理的鱼病诊断专家系统及其数据库设计》
请问两者到底有什么联系和区别？您有什么证据？
专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。要获得高质量的专家系统，必须成功地把专家的知识转换到计算机上，因而“知识”是专家系统的核心。因此，专家系统也称为“知识库系统?(Knowledge?base?Systems)?”。专家系统的“知识”是与专家知识、经验、专长等相关的信息集合，构成知识的信息汇聚于“知识库”中，以“知识表示方法”被计算机理解和接受。
专家系统的基本设计思想就是将知识和控制推理策略分开，形成一个知识库，专家系统在控制推理策略的导引下，利用存储起来的知识来分析和处理问题。这样，在解决问题时，用户为系统提供一些已知数据，然后可以从系统中获得专家水平的结论。
案例推理,即CBR(CASE-baseD?REASONING)，是一种类比推理方法，它提供了一种近似人类思维模型的建造专家系统的新的方法学，这与人对自然问题的求解相一致。它强调这样的思想：人类在解决问题时，常常回忆过去积累下来的类似情况的处理，通过对过去类似情况处理的适当修改来解决新的问题。过去的类似情况及其处理技术被称之为案例(CASE)。过去的案例还可以用来评价新的问题及新问题的求解方案，并且对可能的错误进行预防。运用这一基本思想进行推理被称为CBR技术。
简单可以这么理解：专家系统和案例推理都是运用过去的经验来解决新的问题。传统的专家系统是基于规则进行推理的，也就是要建立大量的知识规则，然后按照规则推理出结果，而案例推理是一种较新的推理方法，它是把过去的经验转化为案例，然后通过案例的匹配，检索出与新问题像近的案例，再进行修正，成为新问题的解决方案。目前，在专家系统的推理中，目前也有很多采用案例推理或者把案例推理和规则推理进行结合。
摘?要 模糊控制器应用在许多领域，但由于其控制参数的不稳定性，导致其控制效果达不到控制要求。本文提出了一种将神经网络与模糊控制器相结合的方法，并应用于基于DSP的变频调速系统中。对系统进行仿真实验后，从仿真结果可以得出：该系统具有较好的控制性能，且能达到较高的控制精度。
关键词 DSP；神经自适应模糊控制；MATLAB仿真
中图分类号 TM346 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)071-0190-01
模糊控制具有较强的不确定性知识表达能力，但其自学习能力比较困难；神经网络具有较强的自学习、自适应能力，但其对不确定知识的表达能力比较困难。因此针对双方的特点相互借鉴和利用，形成的新的结构体系——模糊神经网络。这种新技术充分利用神经网络的自学习、自适应能力，在线调整模糊规则，使模糊控制在保持其较强的知识表达能力的同时，并能提高其自适应能力。
1 神经自适应模糊控制器
神经自适应模糊控制器的结构如图1所示。
其中，nr为速度给定值，nf为速度反馈值，e为速度偏差，E为转速偏差，u为输出控制量，K1，K2分别是E和ΔE的量化因子，K3为u的比例因子。
对于模糊控制器来说，提高控制性能的关键是调整控制规则，可由u≈-（E+ΔE）/2来近似归纳其控制查询表。本文在此基础上引入一个加权系数α，因此又可表示为u≈[αE+（1-α）ΔE]，通过调整α值，可以改变E、ΔE对u的加权程度，使控制规则的调整变得更为方便，从而提高控制性能。
2 控制系统的硬件设计
系统的硬件设计部分采用TMS320LF2407A来实现智能速度控制，系统由主电路、控制电路、驱动隔离电路和保护电路等组成。主电路采用交—直—交的间接变频装置；逆变部分采用IPM功率模块来控制驱动电路；控制回路包括DSP、LED显示电路、键盘接口电路、电流检测电路、电压检测电路、电动机转速和位置检测电路等。为了以防加电瞬间冲击，过流、过压等故障损坏整流模块和IPM模块， 系统在主电路设置了充、放电电阻和泄能回路。
3 控制系统的软件设计及仿真实验
系统程序包括主程序和两个中断服务子程序。主程序主要负责DSP初始化、速度环运算及故障诊断工作；PWM中断程序主要负责AD转换、SPWM输出以及串行通信等；串行口中断服务程序负责电机参数的接收。
为了验证本设计的科学性和合理性，对整个变频调速控制系统进行仿真实验。实验中采用型号为Y160M2-2的异步电动机，主要参数为：额定功率1.2 kw，额定转速1420 r/min，额定电流3.8 A，额定电压380 V。本文同时给出了神经自适应模糊控制器和传统PID控制器的仿真响应曲线，以便于性能比较。仿真结果如下图所示。
通过比较两者的响应曲线可以看出，神经自适应模糊控制速度调节器，在动态性能方面，其转速响应曲线更为平滑，超调量更小；稳态性能方面，其稳态误差明显小于传统PID控制，说明其稳态性能要优于传统PID控制。
4 结束语
本文基于模糊神经网络的控制方法，利用神经网络的自学习、自适应能力，有效地解决了单纯模糊控制中控制规则太固定这一问题，控制精度得到有效的提高。实验结果表明，基于模糊神经网络控制的变频调速系统有较好的动态性能和稳态性能，其转速响应曲线更为平滑，超调量更小。
图2 传统PID速度调节器转速响应曲线
图3 神经自适应模糊控制速度调节器转速响应曲线
参考文献
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[2]周延,肖海燕.基于TMS320LF2407A的SVPWM变频系统的设计[J].现代电子技术,2007,19:160-162.
[3]LASCU C.A modified direct torque control for induction motor s ensorless drive [J].IEEE Trans on Ind Applications, 2000, 36(2):23-26.
[4]廖华平,程小华.基于DSP的SVPWM矢量控制变频系统研究[J].微电机,2006,39(9):71-73.
作者简介
赵金宪（1970—），男，教授，博士，硕士研究生导师。
