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但在学习方式下,神经网络经过各种训练,其参数设置可以达到满足控制所需的行为. 模糊逻辑和神经网络都是模仿人类大脑的运行机制,可以认为神经网络技术模仿人类大脑的硬件,模糊逻辑技术模仿人类大脑的软件. 根据模糊逻辑和神经网络的各自特点,所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术. 模糊逻辑、神经网络和它们混合技术适用于各种学习方式 智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合,构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器是智能控制技术方法的一个主要特点人机交互技术的不断完善和跨学科研究的深入发展也将为智能控制带来新的机遇和挑战。常州高清智能控制集成服务商24小时服务

智能控制的思想出现于20世纪60年代。当时，学习控制的研究十分活跃，并获得较好的应用。如自学习和自适应方法被开发出来，用于解决控制系统的随机特性问题和模型未知问题；1965年美国普渡大学傅京孙(K．S．Fu)教授首先把AI的启发式推理规则用于学习控制系统；1966年美国门德尔(J．M．Mendel)首先主张将AI用于飞船控制系统的设计。1967年，美国莱昂德斯(C．T．Leondes)等人***正式使用“智能控制”一词。1971年，傅京孙论述了AI与自动控制的交叉关系。自此，自动控制与AI开始碰撞出火花，一个新兴的交叉领域——智能控制得到建立和发展。早期的智能控制系统采用比较初级的智能方法，如模式识别和学习方法等，而且发展速度十分缓慢。苏州全速智能控制集成服务商五星服务特斯拉Autopilot系统利用智能算法处理路况数据，实现车辆的自主导航和避障。

立体形象、语言等形式输出信息. 另外,通常的自动装置不能接受、分析和感知各种看得见、听得着的形象、声音的组合以及外界其它的情况. 为扩大信息通道,就必须给自动装置安上能够以机械方式模拟各种感觉的精确的送音器,即文字、声音、物体识别装置. 可喜的是,近几年计算机及多媒体技术的迅速发展,为智能控制在这一方面的发展提供了物质上的准备,使智能控制变成了多方位“立体”的控制系统.3. 传统的自动控制系统对控制任务的要求要么使输出量为定值(调节系统) ,要么使输出量跟随期望的运动轨迹(跟随系统) ,因此具有控制任务单一性的特点,而智能控制系统的控制任务可比较复杂,例如在智能机器人系统中,它要求系统对一个复杂的任务具有自动规划和决策的能力,有自动躲避障碍物运动到某一预期目标位置的能力等. 对于这些具有复杂的任务要求的系统,采用智能控制的方式便可以满足.

一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力,即称为智能控制系统. 智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的,人脑是一个超级智能控制系统,具有实时推理、决策、学习和记忆等功能,能适应各种复杂的控制环境.智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的. 常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题.应用较多的有模糊逻辑、神经网络、系统、遗传算法等理论，以及自适应控制、自组织控制和自学习控制等技术。

与传统控制方法相比，智能控制能够更好地处理复杂性和不确定性，适用于动态变化的环境和非线性系统。智能控制的主要特点包括：自适应性：能够根据环境变化和系统状态自动调整控制策略。学习能力：通过历史数据和经验不断优化控制算法，提高控制性能。容错性：在系统出现故障或异常时，能够保持一定的控制能力。非线性处理：能够有效处理非线性系统的控制问题。智能控制在许多领域都有广泛应用，如自动驾驶、机器人技术、智能家居、工业自动化等。通过结合传感器、执行器和智能算法，智能控制系统能够实现更高效、更灵活的操作。具有自学习、自适应、自组织等特性，应用工业、交通、医疗、家居等领域，成为现代科技发展的方向之一。滨湖区本地智能控制集成服务商供应商

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自主性：能够自主地感知环境变化，并做出相应的决策和调整。适应性：能够根据环境的变化和任务的要求，自适应地调整控制策略。学习性：能够通过学习和经验积累，不断提高自身的控制性能。先进性：融合了多种先进技术，如人工智能、模糊逻辑、神经网络等，具有强大的信息处理和决策能力。二、发展历程智能控制的思想出现于20世纪60年代，当时学习控制的研究十分活跃，并获得了较好的应用。例如，自学习和自适应方法被开发出来，用于解决控制系统的随机特性问题和模型未知问题。1965年，美国普渡大学傅京孙教授首先把AI的启发式推理规则用于学习控制系统，为智能控制的发展奠定了基础。此后，随着模糊逻辑、神经网络、**系统等技术的不断发展，智能控制逐渐成为一个**的学科分支，并得到了广泛的应用和推广。常州高清智能控制集成服务商24小时服务

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