专家系统是一种能够解决特定问题的计算机程序，它通过对专家知识进行建模，来模拟专家解决问题的过程。而专家控制则是指使用专家系统来控制某些系统或过程，实现一定的智能化控制。
专家系统的核心是知识表示和推理机制，通过定量和模糊的方式描述专家知识，采用逻辑和推理技术实现问题的推理和决策。而专家控制则是将专家系统与控制系统相结合，通过控制算法实现对系统的智能控制。
专家系统在控制领域中的应用包括工业自动化、交通运输、环境控制等方面。比如，在工业自动化中，专家系统可以通过采集数据、建模、分析和控制等步骤来实现智能化的生产控制。
专家系统在交通运输领域中的应用主要集中在智能交通系统方面，如交通流控制、道路管理和驾驶员辅助系统等，通过分析车流和路况数据，实现交通系统的智能化控制，提高交通效率和安全性。
专家控制的优点是可以充分发挥专家的经验和知识，实现自动化和智能化控制，提高控制的准确性和效率。同时，专家控制还可以在处理特定问题时，充分利用专业领域的知识和规则。
然而，专家控制也存在一些局限性，比如需要充分挖掘专家的知识和经验，以及对不同领域中的知识表示和推理机制进行有效整合。此外，在某些应用场景下，专家控制可能难以扩展和改变，而且需要充分考虑人机交互的问题。
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，专家系统和专家控制也将迎来更广阔的应用前景。未来的专家系统将更加注重知识的获取和更新，实现真正意义上的自我学习和自我更新。而专家控制则将更加强调人机协同和智能化控制的实现，为人类创造更加智能化的工作和生活环境。
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