盡管**系統(tǒng)在解決復(fù)雜的高級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)用相對還是比較少的。模糊邏輯用模糊語言描述系統(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，具體包括并行計算、分布存儲、可變結(jié)構(gòu)、高度容錯、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)方法的一個主要特點(diǎn)。[3]研究對象編輯語音智能控制研究的主要目標(biāo)不再是被控對象，而是控制器本身。控制器不再是單一的數(shù)學(xué)模型解析型，而是數(shù)學(xué)解析和知識系統(tǒng)相結(jié)合的廣義模型，是多種學(xué)科知識相結(jié)合的控制系統(tǒng)。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)展的高級階段。松江區(qū)現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)批發(fā)價

    學(xué)習(xí)控制的研究十分活躍，并獲得較好的應(yīng)用。如自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)方法被開發(fā)出來，用于解決控制系統(tǒng)的隨機(jī)特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學(xué)傅京孫(K．S．Fu)教授首先把AI的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統(tǒng)的設(shè)計。[1]能控制的思想出現(xiàn)于20世紀(jì)60年代。當(dāng)時，學(xué)習(xí)控制的研究十分活躍，并獲得較好的應(yīng)用。如自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)方法被開發(fā)出來，用于解決控制系統(tǒng)的隨機(jī)特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學(xué)傅京孫(K．S．Fu)教授首先把AI的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統(tǒng)的設(shè)計。1967年，美國萊昂德斯(C．T．Leondes)等人***正式使用“智能控制”一詞。1971年，傅京孫論述了AI與自動控制的交叉關(guān)系。自此，自動控制與AI開始碰撞出火花，一個新興的交叉領(lǐng)域——智能控制得到建立和發(fā)展。早期的智能控制系統(tǒng)采用比較初級的智能方法，如模式識別和學(xué)習(xí)方法等，而且發(fā)展速度十分緩慢。扎德于1965年發(fā)表了***論文“FuzzySets”，開辟了以表征人的感知和語言表達(dá)的模糊性這一普遍存在不確定性的模糊邏輯為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)新領(lǐng)域——模糊數(shù)學(xué)。楊浦區(qū)智能控制系統(tǒng)認(rèn)真負(fù)責(zé)控制理論一般的目的是借由控制器的動作讓系統(tǒng)穩(wěn)定，也就是系統(tǒng)維持在設(shè)定值，而且不會在設(shè)定值附近晃動。

    因此，一個智能系統(tǒng)也是一個基于知識處理的系統(tǒng)，它需要如下設(shè)施：知識表示語言；知識組織工具；建立、維護(hù)與查詢知識庫的方法與環(huán)境；支持現(xiàn)存知識的重用。處理結(jié)果智能系統(tǒng)往往采用人工智能的問題求解模式來獲得結(jié)果。它與傳統(tǒng)的系統(tǒng)所采用的求解模式相比，有三個明顯特征，即其問題求解算法往往是非確定型的或稱啟發(fā)式的；其問題求解在很大程度上依賴知識；智能系統(tǒng)的問題往往具有指數(shù)型的計算復(fù)雜性。智能系統(tǒng)通常采用的問題求解方法大致分為搜索、推理和規(guī)劃三類。智能與傳統(tǒng)的區(qū)別智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)系統(tǒng)的又一個重要區(qū)別在于：智能系統(tǒng)具有現(xiàn)場感應(yīng)（環(huán)境適應(yīng))的能力。所謂現(xiàn)場感應(yīng)指它可能與所處的現(xiàn)實(shí)世界的抽象——現(xiàn)場——進(jìn)行交往，并適應(yīng)這種現(xiàn)場。這種交往包括感知、學(xué)習(xí)、推理、判斷并做出相應(yīng)的動作。這也就是通常人們所說的自動組織性與自動適應(yīng)性。類型編輯語音操作系統(tǒng)也稱基于知識操作系統(tǒng)。是支持計算機(jī)特別是新一代計算機(jī)的一類新一代操作系統(tǒng)。它負(fù)責(zé)管理上述計算機(jī)的資源，向用戶提供友善接口，并有效地控制基于知識處理和并行處理的程序的運(yùn)行。因此，它是實(shí)現(xiàn)上述計算機(jī)并付諸應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一。

    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的動力系統(tǒng)的行為。系統(tǒng)的外部輸入稱為“參考值”，系統(tǒng)中的一個或多個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幼髯屜到y(tǒng)穩(wěn)定，也就是系統(tǒng)維持在設(shè)定值，而且不會在設(shè)定值附近晃動。智能控制系統(tǒng)圖解連續(xù)系統(tǒng)一般會用微分方程來表示。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)，是一個數(shù)學(xué)表示法，用時間或是空間的頻率來表示一個線性常系數(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)展的高級階段，主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。智能控制研究對象的主要特點(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。智能控制系統(tǒng)就是在無人干預(yù)的情況下能自主地驅(qū)動智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的自動控制技術(shù)。

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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的動力系統(tǒng)的行為。松江區(qū)現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)批發(fā)價

    智能控制技術(shù)在國內(nèi)外已有了較大的發(fā)展，已進(jìn)入工程化、實(shí)用化的階段。作為一門新興的理論技術(shù)，它還處在一個發(fā)展時期。隨著人工智能技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，智能控制必將迎來它的發(fā)展新時期。智能控制技術(shù)(ICT:IntelligentControlTechnology)專業(yè)是機(jī)械電子工程技術(shù)與智能控制專業(yè)知識相結(jié)合的產(chǎn)物，將模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、混沌控制、遺傳算法、**控制系統(tǒng)、群集智能控制、人工免疫系統(tǒng)等理論應(yīng)用于機(jī)電工程實(shí)際，包括對智能系統(tǒng)的設(shè)計與仿真，智能系統(tǒng)維護(hù)、系統(tǒng)運(yùn)行、試驗(yàn)分析與管理。在無人干預(yù)的情況下能自主地驅(qū)動智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的自動控制技術(shù)。對許多復(fù)雜的系統(tǒng)，難以建立有效的數(shù)學(xué)模型和用常規(guī)的控制理論去進(jìn)行定量計算和分析，而必須采用定量方法與定性方法相結(jié)合的控制方式。定量方法與定性方法相結(jié)合的目的是，要由機(jī)器用類似于人的智慧和經(jīng)驗(yàn)來引導(dǎo)求解過程。因此，在研究和設(shè)計智能系統(tǒng)時，主要注意力不放在數(shù)學(xué)公式的表達(dá)、計算和處理方面，而是放在對任務(wù)和現(xiàn)實(shí)模型的描述、符號和環(huán)境的識別以及知識庫和推理機(jī)的開發(fā)上，即智能控制的關(guān)鍵問題不是設(shè)計常規(guī)控制器，而是研制智能機(jī)器的模型。此外，智能控制的**在高層控制，即組織控制。松江區(qū)現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)批發(fā)價