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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。随着人工智能、大数据、物联网等技术的快速发展，智能控制系统将迎来更加广阔的发展前景。滨湖区比较好的智能控制集成服务商质量

其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现.模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网络作为智能控制的主要技术已被广泛应用. 两者既有相同性又有不同性. 其相同性为：两者都可作为***逼近器解决非线性问题,并且两者都可以应用到控制器设计中. 不同的是：模糊逻辑可以利用语言信息描述系统,而神经网络则不行;模糊逻辑应用到控制器设计中,其参数定义有明确的物理意义,因而可提出有效的初始参数选择方法;神经网络的初始参数(如权值等) 只能随机选择.无锡全速智能控制集成服务商五星服务提供基于物联网（IoT）、人工智能（AI）和大数据分析的智能控制方案，以提高系统的智能化水平。

**智能控制是融合人工智能、控制理论等多学科技术，通过模拟人类智能实现复杂系统自主决策与控制的先进方式，具有自学习、自适应、自组织等特性，广泛应用于工业、交通、医疗、家居等领域，成为现代科技发展的**方向之一。**以下是关于智能控制的详细介绍：一、定义与特点智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段。它主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题，如具有不确定性的数学模型、高度的非线性和复杂的任务要求的系统。智能控制的特点包括：

神经网络是利用大量的神经元，按一定的拓扑结构进行学习和调整的自适应控制方法。它能表示出丰富的特性，具体包括并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习。这些特性是人们长期追求和期望的系统特性。神经网络在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力。02:45机器人独角兽首秀：一个神经网络控制整个上身，能听懂人话可抓万物，搭配干活！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，这也是智能控制技术方法的一个主要特点。 [3]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。

近十几年来．随着智能控制方法和技术的发展，智能控制迅速走向各种专业领域，应用于各类复杂被控对象的控制问题，如工业过程控制系统、机器人系统、现***产制造系统、交通控制系统等。 [2]智能控制的定义一： 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。而智能机器则定义为，在结构化或非结构化的，熟悉的或陌生的环境中，自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器。定义二： K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，使之在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。他还认为自调节控制，自适应控制就是智能控制的低级体现。通过API、消息中间件等技术手段，将不同的应用程序连接起来，实现信息的共享和业务流程的自动化。滨湖区比较好的智能控制集成服务商质量

在智能恒温器、智能照明、智能安防等领域，智能控制通过感知环境和用户需求实现设备的自主调节和优化运行。滨湖区比较好的智能控制集成服务商质量

智能控制与传统控制的主要区别在于传统的控制方法必须依赖于被控制对象的模型，而智能控制可以解决非模型化系统的控制问题。与传统控制相比．智能控制具有以下基本特点：1)智能控制的**是高层控制．能对复杂系统(如非线性、快时变、复杂多变量、环境扰动等)进行有效的全局控制．实现广义问题求解．并具有较强的容错能力。2)智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环控制和定性决策及定量控制结合的多模态控制方式。滨湖区比较好的智能控制集成服务商质量

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