1975年，英國(guó)馬丹尼(E．H．Mamdani)成功地將模糊邏輯與模糊關(guān)系應(yīng)用于工業(yè)控制系統(tǒng)，提出了能處理模糊不確定性、模擬人的操作經(jīng)驗(yàn)規(guī)則的模糊控制方法。此后，在模糊控制的理論和應(yīng)用兩個(gè)方面，控制**們進(jìn)行廠大量研究，并取得一批令人感興趣的成果，被視為智能控制中十分活躍、發(fā)展也較為深刻的智能控制方法。20世紀(jì)80年代，基于AI的規(guī)則表示與推理技術(shù)(尤其是**系統(tǒng))基于規(guī)則的**控制系統(tǒng)得到迅速發(fā)展，如瑞典奧斯特隆姆(K．J．Astrom)的**控制，美國(guó)薩里迪斯(G．M．Saridis)的機(jī)器人控制中的**控制等。隨著20世紀(jì)80年代中期人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的再度興起，控制領(lǐng)域研究者們提出并迅速發(fā)展了充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的非線性逼近特性、自學(xué)習(xí)特性和容錯(cuò)特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。隨著研究的展開和深入，形成智能控制新學(xué)科的條件逐漸成熟。1985年8月，IEEE在美國(guó)紐約召開了***屆智能控制學(xué)術(shù)討論會(huì)，討論了智能控制原理和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。由此，智能控制作為一門新興學(xué)科得到***認(rèn)同，并取得迅速發(fā)展。近十幾年來(lái)．隨著智能控制方法和技術(shù)的發(fā)展，智能控制迅速走向各種專業(yè)領(lǐng)域，應(yīng)用于各類復(fù)雜被控對(duì)象的控制問(wèn)題。采用定量方法與定性方法相結(jié)合的控制方式。閔行區(qū)智能控制系統(tǒng)誠(chéng)信合作

    智能控制系統(tǒng)的原理控制理論是工程學(xué)與數(shù)學(xué)的跨領(lǐng)域分支，主要處理在有輸入信號(hào)的動(dòng)力系統(tǒng)的行為。系統(tǒng)的外部輸入稱為“參考值”，系統(tǒng)中的一個(gè)或多個(gè)變量需隨著參考值變化，控制器處理系統(tǒng)的輸入，使系統(tǒng)輸出得到預(yù)期的效果?？刂评碚撘话愕哪康氖墙栌煽刂破鞯膭?dòng)作讓系統(tǒng)穩(wěn)定，也就是系統(tǒng)維持在設(shè)定值，而且不會(huì)在設(shè)定值附近晃動(dòng)。智能控制系統(tǒng)圖解連續(xù)系統(tǒng)一般會(huì)用微分方程來(lái)表示。若微分方程是線性常系數(shù)，可以將微分方程取拉普拉斯轉(zhuǎn)換，將其輸入和輸出之間的關(guān)系用傳遞函數(shù)表示。若微分方程為非線性，已找到其解，可以將非線性方程在此解附近進(jìn)行線性化[1]。若所得的線性化微分方程是常系數(shù)的，也可以用拉普拉斯轉(zhuǎn)換得到傳遞函數(shù)。傳遞函數(shù)也稱為系統(tǒng)函數(shù)或網(wǎng)絡(luò)函數(shù)，是一個(gè)數(shù)學(xué)表示法，用時(shí)間或是空間的頻率來(lái)表示一個(gè)線性常系數(shù)系統(tǒng)中，輸入和輸出之間的關(guān)系。智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是控制理論發(fā)展的高級(jí)階段，主要用來(lái)解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問(wèn)題。智能控制研究對(duì)象的主要特點(diǎn)是具有不確定性的數(shù)學(xué)模型、高度的非線性和復(fù)雜的任務(wù)要求。智能控制的思想出現(xiàn)于20世紀(jì)60年代。當(dāng)時(shí)。青浦區(qū)質(zhì)量智能控制系統(tǒng)來(lái)電咨詢控制理論是工程學(xué)與數(shù)學(xué)的跨領(lǐng)域分支，主要處理在有輸入信號(hào)的動(dòng)力系統(tǒng)的行為。

    如非線性、快時(shí)變、復(fù)雜多變量、環(huán)境擾動(dòng)等)進(jìn)行有效的全局控制．實(shí)現(xiàn)廣義問(wèn)題求解．并具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力。2)智能控制系統(tǒng)能以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)表示的混合控制過(guò)程，采用開閉環(huán)控制和定性決策及定量控制結(jié)合的多模態(tài)控制方式。3)其基本目的是從系統(tǒng)的功能和整體優(yōu)化的角度來(lái)分析和綜合系統(tǒng)．以實(shí)現(xiàn)預(yù)定的目標(biāo)。智能控制系統(tǒng)具有變結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，能總體自尋優(yōu)．具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)和自協(xié)調(diào)能力。4)智能控制系統(tǒng)具有足夠的關(guān)于人的控制策略、被控對(duì)象及環(huán)境的有關(guān)知識(shí)以及運(yùn)用這些知識(shí)的能力。5)智能控制系統(tǒng)有補(bǔ)償及自修復(fù)能力和判斷決策能力。[5]應(yīng)用編輯語(yǔ)音智能控制的具體應(yīng)用主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1)生產(chǎn)過(guò)程中的智能控制生產(chǎn)過(guò)程中的智能控制主要包括局部級(jí)智能控制和全局級(jí)智能控制。局部級(jí)智能控制是指將智能引入工藝過(guò)程中的某一單元進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)。研究熱點(diǎn)是智能PID控制器，因?yàn)槠湓趨?shù)的整定和在線自適應(yīng)調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，且可用于控制一些非線性的復(fù)雜對(duì)象。全局級(jí)的智能控制主要針對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化，包括整個(gè)操作工藝的控制、過(guò)程的故障診斷、規(guī)劃過(guò)程操作處理異常等。

    盡管**系統(tǒng)在解決復(fù)雜的高級(jí)推理中獲得了較為成功的應(yīng)用，但是**系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用相對(duì)還是比較少的。模糊邏輯用模糊語(yǔ)言描述系統(tǒng)，既可以描述應(yīng)用系統(tǒng)的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊邏輯可適用于任意復(fù)雜的對(duì)象控制。遺傳算法作為一種非確定的擬自然隨機(jī)優(yōu)化工具，具有并行計(jì)算、快速尋找全局**優(yōu)解等特點(diǎn)，它可以和其他技術(shù)混合使用，用于智能控制的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的**優(yōu)控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用大量的神經(jīng)元，按一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)和調(diào)整的自適應(yīng)控制方法。它能表示出豐富的特性，具體包括并行計(jì)算、分布存儲(chǔ)、可變結(jié)構(gòu)、高度容錯(cuò)、非線性運(yùn)算、自我組織、學(xué)習(xí)或自學(xué)習(xí)。這些特性是人們長(zhǎng)期追求和期望的系統(tǒng)特性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)等控制方面具有獨(dú)特的能力。智能控制的相關(guān)技術(shù)與控制方式結(jié)合、或綜合交叉結(jié)合，構(gòu)成風(fēng)格和功能各異的智能控制系統(tǒng)和智能控制器，這也是智能控制技術(shù)方法的一個(gè)主要特點(diǎn)。[3]研究對(duì)象編輯語(yǔ)音智能控制研究的主要目標(biāo)不再是被控對(duì)象，而是控制器本身?？刂破鞑辉偈菃我坏臄?shù)學(xué)模型解析型，而是數(shù)學(xué)解析和知識(shí)系統(tǒng)相結(jié)合的廣義模型，是多種學(xué)科知識(shí)相結(jié)合的控制系統(tǒng)。若微分方程是線性常系數(shù)，可以將微分方程取拉普拉斯轉(zhuǎn)換，將其輸入和輸出之間的關(guān)系用傳遞函數(shù)表示。

    智能操作系統(tǒng)將通過(guò)集成操作系統(tǒng)和人工智能與認(rèn)知科學(xué)而進(jìn)行研究。其主要研究?jī)?nèi)容有：操作系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；智能化資源調(diào)度；智能化人機(jī)接口；支持分布并行處理機(jī)制；支持知識(shí)處理機(jī)制；支持多介質(zhì)處理機(jī)制。語(yǔ)言系統(tǒng)為了開展人工智能和認(rèn)知科學(xué)的研究，要求有一種程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，它允許在存儲(chǔ)器中儲(chǔ)存并處理一些復(fù)雜的、無(wú)規(guī)則的、經(jīng)常變化的和無(wú)法預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)，這種語(yǔ)言即后來(lái)被稱為的人工智能程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。人工智能程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言及其相應(yīng)的編譯程序（解釋程序）所組成的人工智能程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言系統(tǒng)，將有效地支持智能軟件的編寫與開發(fā)。與傳統(tǒng)程序設(shè)計(jì)支持?jǐn)?shù)據(jù)處理采用的固定式算法所具有的明確計(jì)算步驟和精確求解知識(shí)相比，人工智能程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的特點(diǎn)是：支持符號(hào)處理，采用啟發(fā)式搜索，包括不確定的計(jì)算步驟和不確定的求解知識(shí)。實(shí)用的人工智能程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言包括函數(shù)式語(yǔ)言（如Lisp），邏輯式語(yǔ)言（如Prolog）和知識(shí)工程語(yǔ)言（Ops5），其中*****采用的是Lisp和Prolog及其變形。Lisp語(yǔ)言適合于符號(hào)處理，它處理的***對(duì)象是符號(hào)表達(dá)式（又稱S-表達(dá)式）。所有的程序與數(shù)據(jù)均由S-表達(dá)式構(gòu)成，采用的主要控制結(jié)構(gòu)是遞歸。Prolog語(yǔ)言以一階謂詞演算為其理論基礎(chǔ)。它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是項(xiàng)?？刂破魈幚硐到y(tǒng)的輸入，使系統(tǒng)輸出得到預(yù)期的效果。黃浦區(qū)智能智能控制系統(tǒng)規(guī)格尺寸

控制理論一般的目的是借由控制器的動(dòng)作讓系統(tǒng)穩(wěn)定，也就是系統(tǒng)維持在設(shè)定值，而且不會(huì)在設(shè)定值附近晃動(dòng)。閔行區(qū)智能控制系統(tǒng)誠(chéng)信合作

    隨著人工智能或知識(shí)工程的進(jìn)展，這類系統(tǒng)也不斷增加。智能應(yīng)用系統(tǒng)是人工智能的主要進(jìn)展之一。實(shí)現(xiàn)原理編輯語(yǔ)音智能系統(tǒng)包含硬件與軟件兩個(gè)部分，在實(shí)際的應(yīng)用中需要軟硬件的緊密結(jié)合才能更加高效的完成工作。硬件方面由處理器（CPU）、存儲(chǔ)器（內(nèi)存、硬盤等）、顯示設(shè)備（顯示器、投影儀等）、輸入設(shè)備（鼠標(biāo)、鍵盤等）、感應(yīng)設(shè)備（感應(yīng)器、傳感器、掃描儀等）等部件組成，在硬件配置方面可以根據(jù)需求對(duì)智能系統(tǒng)的硬件設(shè)備進(jìn)行定制，以滿足不同的需求。在實(shí)際的應(yīng)用中比較常見的硬件設(shè)備是工控機(jī)、智能終端等產(chǎn)品。軟件方面有許多可以選擇的編程語(yǔ)言，C、C++、VB、JAVA、Delphi等，這些計(jì)算機(jī)語(yǔ)言都可以編寫出智能系統(tǒng)所需要的軟件應(yīng)用，然后植入到硬件設(shè)備中進(jìn)行測(cè)試、調(diào)優(yōu)，與硬件配合完成特定的功能。[1]行動(dòng)編輯語(yǔ)音***智能基于WindowsEmbedded建立的智能系統(tǒng)，使數(shù)據(jù)流動(dòng)于整個(gè)企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，包含從員工和客戶處采集數(shù)據(jù)的設(shè)備到將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為見解和行動(dòng)，創(chuàng)造更多商業(yè)價(jià)值的后臺(tái)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。了解如何發(fā)現(xiàn)隱藏的商業(yè)價(jià)值，利用本頁(yè)面資源，為您的組織提升競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。然后注冊(cè)，了解更多或者聯(lián)系Microsoft解決方案**，助您創(chuàng)建合適于您業(yè)務(wù)的智能系統(tǒng)。閔行區(qū)智能控制系統(tǒng)誠(chéng)信合作