智能控制-專家控制理論基礎(chǔ)培訓(xùn)課件(ppt-48頁)

1、第2章 專家控制 在傳統(tǒng)控制系統(tǒng)中，系統(tǒng)的運(yùn)行排斥了人的干預(yù)，人-機(jī)之間缺乏交互?？刂破鲗Ρ豢貙ο笤诃h(huán)境中的參數(shù)、結(jié)構(gòu)的變化缺乏應(yīng)變能力。 傳統(tǒng)控制理論的不足，在于它必須依賴于被控對象嚴(yán)格的數(shù)學(xué)模型，試圖對精確模型來求取最優(yōu)的控制效果。而實(shí)際的被控對象存在著許多難以建模的因素。 上世紀(jì)80年代初，人工智能中專家系統(tǒng)的思想和方法開始被引入控制系統(tǒng)的研究和工程應(yīng)用中。 專家系統(tǒng)能處理定性的、啟發(fā)式或不確定的知識信息，經(jīng)過各種推理來達(dá)到系統(tǒng)的任務(wù)目標(biāo)。專家系統(tǒng)為解決傳統(tǒng)控制理論的局限性提供了重要的啟示，二者的結(jié)合導(dǎo)致了專家控制這一方法。 2.1 專家系統(tǒng)2.1.1 專家系統(tǒng)概述1定義 專家系統(tǒng)是一類

2、包含知識和推理的智能計(jì)算機(jī)程序，其內(nèi)部包含某領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R和經(jīng)驗(yàn)，具有解決專門問題的能力。2發(fā)展歷史 分為三個時期：(1) 初創(chuàng)期（1965-1971年） 第一代專家系統(tǒng)DENLDRA和MACSMA的出現(xiàn)，標(biāo)志著專家系統(tǒng)的誕生。其中DENLDRA為推斷化學(xué)分子結(jié)構(gòu)的專家系統(tǒng)，由專家系統(tǒng)的奠基人，Stanford大學(xué)計(jì)算機(jī)系的Feigenbaum教授及其研究小組研制。MACSMA為用于數(shù)學(xué)運(yùn)算的數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)，由麻省理工學(xué)院完成。（2）成熟期（1972-1977年）： 在此期間斯坦福大學(xué)研究開發(fā)了最著名的專家系統(tǒng)-血液感染病診斷專家系統(tǒng)MYCIN，標(biāo)志專家系統(tǒng)從理論走向應(yīng)用。另一個著名的專家系

3、統(tǒng)-語音識別專家系統(tǒng)HEARSAY的出現(xiàn)，標(biāo)志著專家系統(tǒng)的理論走向成熟。（3）發(fā)展期（1978-現(xiàn)在） 在此期間，專家系統(tǒng)走向應(yīng)用領(lǐng)域，專家系統(tǒng)的數(shù)量增加，僅1987年研制成功的專家系統(tǒng)就有1000種。 專家系統(tǒng)可以解決的問題一般包括解釋、預(yù)測、設(shè)計(jì)、規(guī)劃、監(jiān)視、修理、指導(dǎo)和控制等。目前，專家系統(tǒng)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于醫(yī)療診斷、語音識別、圖象處理、金融決策、地質(zhì)勘探、石油化工、教學(xué)、軍事、計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。2.1.2 專家系統(tǒng)構(gòu)成 專家系統(tǒng)主要由知識庫和推理機(jī)構(gòu)成，專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖2.1所示。知識庫規(guī)則庫數(shù)據(jù)庫推理機(jī)解釋程序調(diào)度程序推理咨詢知識獲取領(lǐng)域?qū)＜覍＜蚁到y(tǒng)用戶專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)2.1.3 專家

4、系統(tǒng)的建立 1知識庫 知識庫包含三類知識：（1）基于專家經(jīng)驗(yàn)的判斷性規(guī)則；（2）用于推理、問題求解的控制性規(guī)則；（3）用于說明問題的狀態(tài)、事實(shí)和概念以及當(dāng)前的條件和常識等的數(shù)據(jù)。 知識庫包含多種功能模塊，主要有知識查詢、檢索、增刪、修改和擴(kuò)充等。知識庫通過人機(jī)接口與領(lǐng)域?qū)＜蚁鄿贤?，?shí)現(xiàn)知識的獲取。2推理機(jī) 推理機(jī)是用于對知識庫中的知識進(jìn)行推理來得到結(jié)論的“思維”機(jī)構(gòu)。推理機(jī)包括三種推理方式：（1）正向推理：從原始數(shù)據(jù)和已知條件得到結(jié)論；（2）反向推理：先提出假設(shè)的結(jié)論，然后尋找支持的證據(jù)，若證據(jù)存在，則假設(shè)成立；（3）雙向推理：運(yùn)用正向推理提出假設(shè)的結(jié)論，運(yùn)用反向推理來證實(shí)假設(shè)。3知識的表示

5、常用的知識表示方法為：產(chǎn)生式規(guī)則，框架，語義網(wǎng)絡(luò)，過程。其中產(chǎn)生式規(guī)則是專家系統(tǒng)最流行的表達(dá)方法。由產(chǎn)生式規(guī)則表示的專家系統(tǒng)又稱為基于規(guī)則的系統(tǒng)或產(chǎn)生式系統(tǒng)。 產(chǎn)生式規(guī)則的表達(dá)方式為：IF E THEN H WITH CF(E,H)其中，E表示規(guī)則的前提條件，即證據(jù)，它可以是單獨(dú)命題，也可以是復(fù)合命題；H表示規(guī)則的結(jié)論部分，即假設(shè)，也是命題；CF（Certainty Factor）為規(guī)則的強(qiáng)度，反映當(dāng)前提為真時，規(guī)則對結(jié)論的影響程度。4專家系統(tǒng)開發(fā)語言（1）C語言，人工智能語言（如Prolog，Lisp等）；（2）專家系統(tǒng)開發(fā)工具：已經(jīng)建好的專家系統(tǒng)框架，包括知識表達(dá)和推理機(jī)。在運(yùn)用專家系統(tǒng)開

6、發(fā)工具開發(fā)專家系統(tǒng)時，只需要加入領(lǐng)域知識。5專家系統(tǒng)建立步驟（1）知識庫的設(shè)計(jì) 確定知識類型：敘述性知識，過程性知識，控制性知識； 確定知識表達(dá)方法； 知識庫管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)：實(shí)現(xiàn)規(guī)則的保存、編輯、刪除、增加、搜索等功能。（2）推理機(jī)的設(shè)計(jì) 選擇推理方式； 選擇推理算法：選擇各種搜索算法，如深度優(yōu)先搜索、廣度優(yōu)先搜索、啟發(fā)式優(yōu)先搜索等。（3）人機(jī)接口的設(shè)計(jì) 設(shè)計(jì)“用戶專家系統(tǒng)接口”：用于咨詢理解和結(jié)論解釋； 設(shè)計(jì)“專家專家系統(tǒng)接口”：用于知識庫擴(kuò)充及系統(tǒng)維護(hù)。第二節(jié) 專家控制 一、概述 瑞典學(xué)者K.J.Astrom在1983年首先把人工智能中的專家系統(tǒng)引入智能控制領(lǐng)域，于1986年提出“專家控制

7、”的概念，構(gòu)成一種智能控制方法。 專家控制（Expert Control）是智能控制的一個重要分支，又稱專家智能控制。所謂專家控制，是將專家系統(tǒng)的理論和技術(shù)同控制理論、方法與技術(shù)相結(jié)合，在未知環(huán)境下，仿效專家的經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)的控制。 專家控制試圖在傳統(tǒng)控制的基礎(chǔ)上“加入”一個富有經(jīng)驗(yàn)的控制工程師，實(shí)現(xiàn)控制的功能，它由知識庫和推理機(jī)構(gòu)構(gòu)成主體框架，通過對控制領(lǐng)域知識（先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)、動態(tài)信息、目標(biāo)等）的獲取與組織，按某種策略及時地選用恰當(dāng)?shù)囊?guī)則進(jìn)行推理輸出，實(shí)現(xiàn)對實(shí)際對象的控制。 二、基本原理 1結(jié)構(gòu) 專家控制的基本結(jié)構(gòu)如圖2.2所示。 知識庫實(shí)時推理機(jī)A/D被控對象D/A控制算法庫圖2.2 專家控

8、制的結(jié)構(gòu) 2功能（1）能夠滿足任意動態(tài)過程的控制需要，尤其適用于帶有時變、非線性和強(qiáng)干擾的控制；（2）控制過程可以利用對象的先驗(yàn)知識；（3）通過修改、增加控制規(guī)則，可不斷積累知識，改進(jìn)控制性能；（4）可以定性地描述控制系統(tǒng)的性能，如“超調(diào)小”、“偏差增大”等；（5）對控制性能可進(jìn)行解釋；（6）可通過對控制閉環(huán)中的單元進(jìn)行故障檢測來獲取經(jīng)驗(yàn)規(guī)則。3 與專家系統(tǒng)的區(qū)別 專家控制引入了專家系統(tǒng)的思想，但與專家系統(tǒng)存在區(qū)別：（1）專家系統(tǒng)能完成專門領(lǐng)域的功能，輔助用戶決策；專家控制能進(jìn)行獨(dú)立的、實(shí)時的自動決策。專家控制比專家系統(tǒng)對可靠性和抗干擾性有著更高的要求。（2）專家系統(tǒng)處于離線工作方式，而專家控

9、制要求在線獲取反饋信息，即要求在線工作方式。4. 知識表示 專家控制將系統(tǒng)視為基于知識的系統(tǒng)，控制系統(tǒng)的知識表示如下：（1）受控過程的知識 先驗(yàn)知識：包括問題的類型及開環(huán)特性； 動態(tài)知識：包括中間狀態(tài)及特性變化。（2）控制、辨識、診斷知識 定量知識：各種算法； 定性知識：各種經(jīng)驗(yàn)、邏輯、直觀判斷。 按照專家系統(tǒng)知識庫的結(jié)構(gòu)，有關(guān)知識可以分類組織，形成數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫，從而構(gòu)成專家控制系統(tǒng)的知識源。數(shù)據(jù)庫包括：事實(shí)已知的靜態(tài)數(shù)據(jù)。例如傳感器測量誤差、運(yùn)行閾值、報(bào)警閾值、操作序列的約束條件、受控過程的單元組態(tài)等；證據(jù)測量到的動態(tài)數(shù)據(jù)。例如傳感器的輸出值、儀器儀表的測試結(jié)果等。證據(jù)的類型是各異的，常常

10、帶有噪聲、延遲，也可能是不完整的，甚至相互之間有沖突；假設(shè)由事實(shí)和證據(jù)推導(dǎo)的中間結(jié)果，作為當(dāng)前事實(shí)集合的補(bǔ)充。例如，通過各種參數(shù)估計(jì)算法推得的狀態(tài)估計(jì)等；目標(biāo)系統(tǒng)的性能指標(biāo)。例如對穩(wěn)定性的要求，對靜態(tài)工作點(diǎn)的尋優(yōu)、對現(xiàn)有控制規(guī)律是否需要改進(jìn)的判斷等。目標(biāo)既可以是預(yù)定的，也可以是根據(jù)外部命令或內(nèi)部運(yùn)行狀況在線地動態(tài)建立的。專家控制的規(guī)則庫一般采用產(chǎn)生式規(guī)則表示：IF 控制局勢（事實(shí)和數(shù)據(jù)） THEN 操作結(jié)論由多條產(chǎn)生式規(guī)則構(gòu)成規(guī)則庫。5 分類 按專家控制在控制系統(tǒng)中的作用和功能，可將專家控制器分為以下兩種類型：(1) 直接型專家控制器 直接專家控制器用于取代常規(guī)控制器，直接控制生產(chǎn)過程或被控對

11、象。具有模擬（或延伸，擴(kuò)展）操作工人智能的功能。該控制器的任務(wù)和功能相對比較簡單，但是需要在線、實(shí)時控制。因此，其知識表達(dá)和知識庫也較簡單，通常由幾十條產(chǎn)生式規(guī)則構(gòu)成，以便于增刪和修改。 直接型專家控制器的示意圖見圖中的虛線所示。知識庫信息獲取與處理推理機(jī) 構(gòu)被控對 象傳感器控制規(guī)則庫直接型專家控制器圖 直接型專家控制器(2)間接型專家控制器 間接型專家控制器用于和常規(guī)控制器相結(jié)合，組成對生產(chǎn)過程或被控對象進(jìn)行間接控制的智能控制系統(tǒng)。具有模擬（或延伸，擴(kuò)展）控制工程師智能的功能。該控制器能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)化適應(yīng)、協(xié)調(diào)、組織等高層決策的智能控制。按照高層決策功能的性質(zhì)，間接型專家控制器可分為以下幾種類型

12、： 優(yōu)化型專家控制器：是基于最優(yōu)控制專家的知識和經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)和運(yùn)用。通過設(shè)置整定值、優(yōu)化控制參數(shù)或控制器，實(shí)現(xiàn)控制器的靜態(tài)或動態(tài)優(yōu)化。 適應(yīng)型專家控制器：是基于自適應(yīng)控制專家的知識和經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)和運(yùn)用。根據(jù)現(xiàn)場運(yùn)行狀態(tài)和測試數(shù)據(jù)，相應(yīng)地調(diào)整控制規(guī)律，校正控制參數(shù)，修改整定值或控制器，適應(yīng)生產(chǎn)過程、對象特性或環(huán)境條件的漂移和變化。 協(xié)調(diào)型專家控制器：是基于協(xié)調(diào)控制專家和調(diào)度工程師的知識和經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)和運(yùn)用。用以協(xié)調(diào)局部控制器或各子控制系統(tǒng)的運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)大系統(tǒng)的全局穩(wěn)定和優(yōu)化。 組織型專家控制器：是基于控制工程的組織管理專家或總設(shè)計(jì)師的知識和經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)和運(yùn)用。用以組織各種常規(guī)控制器，根據(jù)控制任務(wù)的目標(biāo)和要

13、求，構(gòu)成所需要的控制系統(tǒng)。 間接型專家控制器可以在線或離線運(yùn)行。通常，優(yōu)化型、適應(yīng)型需要在線、實(shí)時、聯(lián)機(jī)運(yùn)行。協(xié)調(diào)型、組織型可以離線、非實(shí)時運(yùn)行，作為相應(yīng)的計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)。 間接型專家控制器的示意圖如圖所示。專家控制器被控對 象傳感器控制算法特征提取圖 間接型專家控制器三、專家控制的關(guān)鍵技術(shù)及特點(diǎn)1專家控制的關(guān)鍵技術(shù)(1) 知識的表達(dá)方法；(2)從傳感器中識別和獲取定量的控制信號；(3)將定性知識轉(zhuǎn)化為定量的控制信號；(4)控制知識和控制規(guī)則的獲取。2專家控制的特點(diǎn)（1）靈活性：根據(jù)系統(tǒng)的工作狀態(tài)及誤差情況，可靈活地選取相應(yīng)的控制律；（2）適應(yīng)性：能根據(jù)專家知識和經(jīng)驗(yàn)，調(diào)整控制器的參數(shù)，適應(yīng)對

14、象特性及環(huán)境的變化；（3）魯棒性：通過利用專家規(guī)則，系統(tǒng)可以在非線性、大偏差下可靠地工作。第三節(jié) 專家PID控制一、專家PID控制原理 PID專家控制的實(shí)質(zhì)是，基于受控對象和控制規(guī)律的各種知識，無需知道被控對象的精確模型，利用專家經(jīng)驗(yàn)來設(shè)計(jì)PID參數(shù)。專家PID控制是一種直接型專家控制器。 典型的二階系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)誤差曲線如圖所示。對于典型的二階系統(tǒng)階躍響應(yīng)過程作如下分析。圖 典型二階系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)誤差曲線 令 表示離散化的當(dāng)前采樣時刻的誤差值， 和 分別表示前一個和前兩個采樣時刻的誤差值，則有 根據(jù)誤差及其變化，可設(shè)計(jì)專家PID控制器，該控制器可分為以下五種情況進(jìn)行設(shè)計(jì)：（1）當(dāng) 時，說

15、明誤差的絕對值已經(jīng)很大。不論誤差變化趨勢如何，都應(yīng)考慮控制器的輸出應(yīng)按最大（或最?。┹敵?，以達(dá)到迅速調(diào)整誤差，使誤差絕對值以最大速度減小。此時，它相當(dāng)于實(shí)施開環(huán)控制。（2）當(dāng) 或 時，說明誤差在朝誤差絕對值增大方向變化，或誤差為某一常值，未發(fā)生變化。 此時，如果 ，說明誤差也較大，可考慮由控制器實(shí)施較強(qiáng)的控制作用，以達(dá)到扭轉(zhuǎn)誤差絕對值朝減小方向變化，并迅速減小誤差的絕對值，控制器輸出為 如果，說明盡管誤差朝絕對值增大方向變化，但誤差絕對值本身并不很大，可考慮控制器實(shí)施一般的控制作用，只要扭轉(zhuǎn)誤差的變化趨勢，使其朝誤差絕對值減小方向變化，控制器輸出為（3）當(dāng) 、 或者 時，說明誤差的絕對值朝減小

16、的方向變化，或者已經(jīng)達(dá)到平衡狀態(tài)。此時，可考慮采取保持控制器輸出不變。（4）當(dāng) 、 時，說明誤差處于極值狀態(tài)。如果此時誤差的絕對值較大，即 ，可考慮實(shí)施較強(qiáng)的控制作用。如果此時誤差的絕對值較小，即 ，可考慮實(shí)施較弱的控制作用。（5）當(dāng) 時，說明誤差的絕對值很小，此時加入積分，減少穩(wěn)態(tài)誤差。 圖中，、區(qū)域，誤差朝絕對值減小的方向變化。此時，可采取保持等待措施，相當(dāng)于實(shí)施開環(huán)控制；、區(qū)域，誤差絕對值朝增大的方向變化。此時，可根據(jù)誤差的大小分別實(shí)施較強(qiáng)或一般的控制作用，以抑制動態(tài)誤差。二、仿真程序及分析仿真實(shí)例求三階傳遞函數(shù)的階躍響應(yīng)其中對象采樣時間為1ms。 采用專家PID設(shè)計(jì)控制器。在仿真過程中

17、， 取0.001，程序中的五條規(guī)則與控制算法的五種情況相對應(yīng)。仿真程序：chap3_1.m（第14講）考場作文開拓文路能力分解層次(網(wǎng)友來稿)江蘇省鎮(zhèn)江中學(xué) 陳乃香說明：本系列稿共24講，20XX年1月6日開始在資源上連載【要義解說】文章主旨確立以后，就應(yīng)該恰當(dāng)?shù)胤纸鈱哟危箮讉€層次構(gòu)成一個有機(jī)的整體，形成一篇完整的文章。如何分解層次主要取決于表現(xiàn)主旨的需要?！静呗越庾x】一般說來，記人敘事的文章常按時間順序分解層次，寫景狀物的文章常按時間順序、空間順序分解層次；說明文根據(jù)說明對象的特點(diǎn)，可按時間順序、空間順序或邏輯順序分解層次；議論文主要根據(jù)“提出問題分析問題解決問題”順序來分解層次。當(dāng)然，分

18、解層次不是一層不變的固定模式，而應(yīng)該富于變化。文章的層次，也常常有些外在的形式：1小標(biāo)題式。即圍繞話題把一篇文章劃分為幾個相對獨(dú)立的部分，再給它們加上一個簡潔、恰當(dāng)?shù)男?biāo)題。如世界改變了模樣四個小標(biāo)題：壽命變“長”了、世界變“小”了、勞動變“輕”了、文明變“綠”了。 2序號式。序號式作文與小標(biāo)題作文有相同的特點(diǎn)。序號可以是“一、二、三”，可以是“A、B、C”，也可以是“甲、乙、丙”從全文看，序號式干凈、明快；但從題目上看，卻看不出文章內(nèi)容，只是標(biāo)明了層次與部分。有時序號式作文，也適用于敘述性文章，為故事情節(jié)的展開，提供了明晰的層次。 3總分式。如高考佳作人生也是一張答卷。開頭：“人生就是一張答

19、卷。它上面有選擇題、填空題、判斷題和問答題，但它又不同于一般的答卷。一般的答卷用手來書寫，人生的答卷卻要用行動來書寫。”主體部分每段首句分別為：選擇題是對人生進(jìn)行正確的取舍，填空題是充實(shí)自己的人生，判斷題是表明自己的人生態(tài)度，問答題是考驗(yàn)自己解決問題的能力。這份“試卷”設(shè)計(jì)得合理而且實(shí)在，每個人的人生都是不同的，這就意味著這份人生試卷的“答案是豐富多彩的”。分解層次，應(yīng)追求作文美學(xué)的三個價值取向：一要勻稱美。什么材料在前，什么材料在后，要合理安排；什么材料詳寫，什么材料略寫，要通盤考慮。自然段是構(gòu)成文章的基本單位，恰當(dāng)劃分自然段，自然就成為分解層次的基本要求。該分段處就分段，不要老是開頭、正文

20、、結(jié)尾“三段式”，這種老套的層次顯得呆板。二要波瀾美。文章內(nèi)容應(yīng)該有張有弛，有起有伏，如波如瀾。只有這樣才能使文章起伏錯落，一波三折，吸引讀者。三要圓合美。文章的開頭與結(jié)尾要遙相照應(yīng)，把開頭描寫的事物或提出的問題，在結(jié)尾處用各種方式加以深化或回答，給人首尾圓合的感覺?！纠慕馄省?話題：忙忙，不亦樂乎 忙，是人生中一個個步驟，每個人所忙的事務(wù)不同，但是不能是碌碌無為地白忙，要忙就忙得精彩，忙得不亦樂乎。 忙是問號。忙看似簡單，但其中卻大有學(xué)問。忙是人生中不可缺少的一部分，但是怎么才能忙出精彩，忙得不亦樂乎，卻并不簡單。人生如同一張地圖，我們一直在自己的地圖上行走，時不時我們眼前就出現(xiàn)一個十字路

21、口，我們該向哪兒，面對那縱軸橫軸相交的十字路口，我們該怎樣選擇?不急，靜下心來分析一下，選擇適合自己的坐標(biāo)軸才是最重要的。忙就是如此，選擇自己該忙的才能忙得有意義。忙是問號，這個問號一直提醒我們要忙得有意義，忙得不亦樂乎。 忙是省略號。四季在有規(guī)律地進(jìn)行著冷暖交替，大自然就一直按照這樣的規(guī)律不停地忙，人們亦如此。為自己找一個目標(biāo)，為目標(biāo)而不停地忙，讓這種忙一直忙下去。當(dāng)目標(biāo)已達(dá)成，那么再找一個目標(biāo)，繼續(xù)這樣忙，就像省略號一樣，毫無休止地忙下去，翻開歷史的長卷，我們看到牛頓在忙著他的實(shí)驗(yàn)；愛迪生在忙著思考；徐霞客在忙著記載游玩；李時珍在忙著編寫本草綱目。再看那位以筆為刀槍的充滿著朝氣與力量的文學(xué)

22、泰斗魯迅，他正忙著用他獨(dú)有的刀和槍在不停地奮斗。忙是省略號，確定了一個目標(biāo)那么就一直忙下去吧!這樣的忙一定會忙出生命靈動的色彩。 忙是驚嘆號。世界上的人都在忙著自己的事，大自然亦如此，小蜜蜂在忙，以蜂蜜為回報(bào)。那么人呢?居里夫人的忙，以放射性元素的發(fā)現(xiàn)而得到了圓滿的休止符；愛因斯坦在忙，以相對論的問世而畫上了驚嘆號；李白的忙，以那豪放的詩歌而有了很大的成功；張衡的忙，因?yàn)槟堑貏觾x的問世而讓世人仰慕。每個人都應(yīng)該有效率的忙，而不是整天碌碌無為地白忙。人生是有限的、短暫的，因此，每個人都應(yīng)該在有限的生命里忙出屬于他的驚嘆號；都應(yīng)在有限的生命里忙出他的人生精彩篇章。 忙是萬物、世界、人生中都不可缺少的一部分。作為這世上最高級動物的我們，我們在忙什么呢?我們要忙得有意義，有價值，我們要忙出屬于我們的精彩。我們的忙不能永遠(yuǎn)是問號，而應(yīng)是省略號和感嘆號。忙就要忙得精彩，忙得不亦樂乎。 解剖：本文將生活中的一句口頭禪“忙得不亦樂乎”機(jī)智翻新，擬作標(biāo)題，亮出一道美麗的風(fēng)景。并據(jù)此展開述說，