因此，一個(gè)智能系統(tǒng)也是一個(gè)基于知識(shí)處理的系統(tǒng)，它需要如下設(shè)施：知識(shí)表示語(yǔ)言；知識(shí)組織工具；建立、維護(hù)與查詢知識(shí)庫(kù)的方法與環(huán)境；支持現(xiàn)存知識(shí)的重用。處理結(jié)果智能系統(tǒng)往往采用人工智能的問(wèn)題求解模式來(lái)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(gè)明顯特征，即其問(wèn)題求解算法往往是非確定型的或稱啟發(fā)式的；其問(wèn)題求解在很大程度上依賴知識(shí)；智能系統(tǒng)的問(wèn)題往往具有指數(shù)型的計(jì)算復(fù)雜性。智能系統(tǒng)通常采用的問(wèn)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(gè)重要區(qū)別在于：智能系統(tǒng)具有現(xiàn)場(chǎng)感應(yīng)（環(huán)境適應(yīng))的能力。所謂現(xiàn)場(chǎng)感應(yīng)指它可能與所處的現(xiàn)實(shí)世界的抽象——現(xiàn)場(chǎng)——進(jìn)行交往，并適應(yīng)這種現(xiàn)場(chǎng)。這種交往包括感知、學(xué)習(xí)、推理、判斷并做出相應(yīng)的動(dòng)作。這也就是通常人們所說(shuō)的自動(dòng)組織性與自動(dòng)適應(yīng)性。類型編輯語(yǔ)音操作系統(tǒng)也稱基于知識(shí)操作系統(tǒng)。是支持計(jì)算機(jī)特別是新一代計(jì)算機(jī)的一類新一代操作系統(tǒng)。它負(fù)責(zé)管理上述計(jì)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(shí)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(jì)算機(jī)并付諸應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一。連續(xù)系統(tǒng)一般會(huì)用微分方程來(lái)表示。靜安區(qū)高科技智能控制系統(tǒng)值得推薦

    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(kāi)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(kāi)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(mén)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。奉賢區(qū)高科技智能控制系統(tǒng)模板控制理論是工程學(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。

    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)。

    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)?？刂评碚撝谐Ｓ梅綁K圖來(lái)說(shuō)明控制理論的內(nèi)容。

    所有的程序和數(shù)據(jù)均由項(xiàng)組成，也采用遞歸為其主要控制結(jié)構(gòu)。此外，Prolog能自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模式匹配和回溯。支撐環(huán)境又稱基于知識(shí)的軟件工程輔助系統(tǒng)。它利用與軟件工程領(lǐng)域密切相關(guān)的大量專門(mén)知識(shí)，對(duì)一些困難、復(fù)雜的軟件開(kāi)發(fā)與維護(hù)活動(dòng)提供具有軟件工程**水平的意見(jiàn)和建議。智能軟件工程支撐環(huán)境具有如下主要功能：支持軟件系統(tǒng)的整個(gè)生命周期；支持軟件產(chǎn)品生產(chǎn)的各項(xiàng)活動(dòng)；作為軟件工程代理；作為公共的環(huán)境知識(shí)庫(kù)和信息庫(kù)設(shè)施；從不同項(xiàng)目中總結(jié)和學(xué)習(xí)其中經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并把它應(yīng)用于其后的各項(xiàng)軟件生產(chǎn)活動(dòng)。**系統(tǒng)**系統(tǒng)是一類在有限但困難的現(xiàn)實(shí)世界領(lǐng)域幫助人類**進(jìn)行問(wèn)題求解的計(jì)算機(jī)軟件，其中具有智能的**系統(tǒng)稱為智能**系統(tǒng)。它有如下基本特征：不僅在基于計(jì)算的任務(wù)，如數(shù)值計(jì)算或信息檢索方面提供幫助，而且也可在要求推理的任務(wù)方面提供幫助。這種領(lǐng)域必須是人類**才能解決問(wèn)題的領(lǐng)域；其推理是在人類**的推理之后模型化的；不僅有處理領(lǐng)域的表示，而且也保持自身的表示、內(nèi)部結(jié)構(gòu)和功能的表示；采用有限的自然語(yǔ)言交往的接口使得人類**可直接使用；具有學(xué)習(xí)功能。應(yīng)用系統(tǒng)指利用人工智能技術(shù)或知識(shí)工程技術(shù)于某個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域而開(kāi)發(fā)的應(yīng)用系統(tǒng)。顯然。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。松江區(qū)質(zhì)量智能控制系統(tǒng)創(chuàng)新服務(wù)

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。靜安區(qū)高科技智能控制系統(tǒng)值得推薦

    高層控制是對(duì)實(shí)際環(huán)境或過(guò)程進(jìn)行組織、決策和規(guī)劃，以實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解。為了完成這些任務(wù)，需要采用符號(hào)信息處理、啟發(fā)式程序設(shè)計(jì)、知識(shí)表示、自動(dòng)推理和決策等有關(guān)技術(shù)。這些問(wèn)題求解過(guò)程與人腦的思維過(guò)程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。智能控制與傳統(tǒng)的或常規(guī)的控制有密切的關(guān)系,不是相互排斥的.常規(guī)控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常規(guī)控制的方法來(lái)解決“低級(jí)”的控制問(wèn)題,力圖擴(kuò)充常規(guī)控制方法并建立一系列新的理論與方法來(lái)解決智能系統(tǒng)（Intelligencesystem）是指能產(chǎn)生人類智能行為的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。智能系統(tǒng)不僅可自組織性與自適應(yīng)性地在傳統(tǒng)的諾依曼的計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，而且也可自組織性與自適應(yīng)性地在新一代的非諾依曼結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)上運(yùn)行?！爸悄堋钡暮x很廣，其本質(zhì)有待進(jìn)一步探索，因而，對(duì)：“智能”這一詞也難于給出一個(gè)完整確切的定義，但一般可作這樣的表述：智能是人類大腦的較高級(jí)活動(dòng)的體現(xiàn)，它至少應(yīng)具備自動(dòng)地獲取和應(yīng)用知識(shí)的能力、思維與推理的能力、問(wèn)題求解的能力和自動(dòng)學(xué)習(xí)的能力。主要特征編輯語(yǔ)音處理對(duì)象智能系統(tǒng)處理的對(duì)象，不僅有數(shù)據(jù)，而且還有知識(shí)。表示、獲取、存取和處理知識(shí)的能力是智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)系統(tǒng)的主要區(qū)別之一。靜安區(qū)高科技智能控制系統(tǒng)值得推薦