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      標簽　>　智能控制

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      智能控制簡介

      　　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，是控制理論發展的高級階段，主要用來解決那些用傳統方法難以解決的復雜系統的控制問題。智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數學模型、高度的非線性和復雜的任務要求。

      　　智能控制的思想出現于20世紀60年代。當時，學習控制的研究十分活躍，并獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發出來，用于解決控制系統的隨機特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學傅京孫（K．S．Fu）教授首先把AI的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾（J．M．Mendel）首先主張將AI用于飛船控制系統的設計。

      智能控制百科

      　　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，是控制理論發展的高級階段，主要用來解決那些用傳統方法難以解決的復雜系統的控制問題。智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數學模型、高度的非線性和復雜的任務要求。

      　　智能控制的思想出現于20世紀60年代。當時，學習控制的研究十分活躍，并獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發出來，用于解決控制系統的隨機特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學傅京孫（K．S．Fu）教授首先把AI的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾（J．M．Mendel）首先主張將AI用于飛船控制系統的設計。

      　　技術基礎

      　　智能控制以控制理論、計算機科學、人工智能、運籌學等學科為基礎，擴展了相關的理論和技術，其中應用較多的有模糊邏輯、神經網絡、專家系統、遺傳算法等理論，以及自適應控制、自組織控制和自學習控制等技術。

      　　專家系統是利用專家知識對專門的或困難的問題進行描述的控制系統。盡管專家系統在解決復雜的高級推理中獲得了較為成功的應用，但是專家系統的實際應用相對還是比較少的。

      　　模糊邏輯用模糊語言描述系統，既可以描述應用系統的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊邏輯可適用于任意復雜的對象控制。

      　　遺傳算法作為一種非確定的擬自然隨機優化工具，具有并行計算、快速尋找全局最優解等特點，它可以和其他技術混合使用，用于智能控制的參數、結構或環境的最優控制。

      　　神經網絡是利用大量的神經元，按一定的拓撲結構進行學習和調整的自適應控制方法。它能表示出豐富的特性，具體包括并行計算、分布存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習。這些特性是人們長期追求和期望的系統特性。神經網絡在智能控制的參數、結構或環境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力。

      　　智能控制的相關技術與控制方式結合、或綜合交叉結合，構成風格和功能各異的智能控制系統和智能控制器，這也是智能控制技術方法的一個主要特點。

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      智能控制知識

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