所有的程序和數(shù)據(jù)均由項組成，也采用遞歸為其主要控制結(jié)構(gòu)。此外，Prolog能自動實現(xiàn)模式匹配和回溯。支撐環(huán)境又稱基于知識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)的大量專門知識，對一些困難、復(fù)雜的軟件開發(fā)與維護活動提供具有軟件工程**水平的意見和建議。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)的整個生命周期；支持軟件產(chǎn)品生產(chǎn)的各項活動；作為軟件工程代理；作為公共的環(huán)境知識庫和信息庫設(shè)施；從不同項目中總結(jié)和學(xué)習(xí)其中經(jīng)驗教訓(xùn)，并把它應(yīng)用于其后的各項軟件生產(chǎn)活動。**系統(tǒng)**系統(tǒng)是一類在有限但困難的現(xiàn)實世界領(lǐng)域幫助人類**進行問題求解的計算機軟件，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：不僅在基于計算的任務(wù)，如數(shù)值計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)或知識工程技術(shù)于某個應(yīng)用領(lǐng)域而開發(fā)的應(yīng)用系統(tǒng)。顯然?？刂评碚撝谐Ｓ梅綁K圖來說明控制理論的內(nèi)容。黃浦區(qū)現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)鑄造輝煌
高層控制是對實際環(huán)境或過程進行組織、決策和規(guī)劃，以實現(xiàn)問題求解。為了完成這些任務(wù)，需要采用符號信息處理、啟發(fā)式程序設(shè)計、知識表示、自動推理和決策等有關(guān)技術(shù)。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，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)控制的方法來解決“低級”的控制問題,力圖擴充常規(guī)控制方法并建立一系列新的理論與方法來解決智能系統(tǒng)（Intelligencesystem）是指能產(chǎn)生人類智能行為的計算機系統(tǒng)。智能系統(tǒng)不僅可自組織性與自適應(yīng)性地在傳統(tǒng)的諾依曼的計算機上運行，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)的計算機上運行。“智能”的含義很廣，其本質(zhì)有待進一步探索，因而，對：“智能”這一詞也難于給出一個完整確切的定義，但一般可作這樣的表述：智能是人類大腦的較高級活動的體現(xiàn)，它至少應(yīng)具備自動地獲取和應(yīng)用知識的能力、思維與推理的能力、問題求解的能力和自動學(xué)習(xí)的能力。主要特征編輯語音處理對象智能系統(tǒng)處理的對象，不僅有數(shù)據(jù)，而且還有知識。表示、獲取、存取和處理知識的能力是智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)系統(tǒng)的主要區(qū)別之一。普陀區(qū)質(zhì)量智能控制系統(tǒng)裝飾目錄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。
industryTemplate
2)先進制造系統(tǒng)中的智能控制智能控制被***地應(yīng)用于機械制造行業(yè)。在現(xiàn)代先進制造系統(tǒng)中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來解決難以或無法預(yù)測的情況，人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了一些有效的解決方案。(1)利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對制造過程進行動態(tài)環(huán)境建模，利用傳感器融合技術(shù)來進行信息的預(yù)處理和綜合。(2)采用**系統(tǒng)為反饋機構(gòu)，修改控制機構(gòu)或者選擇較好的控制模式和參數(shù)。(3)利用模糊**決策選取機構(gòu)來選擇控制動作。(4)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能和并行處理信息的能力，進行在線的模式識別，處理那些可能是殘缺不全的信息。3)電力系統(tǒng)中的智能控制電力系統(tǒng)中發(fā)電機、變壓器、電動機等電機電器設(shè)備的設(shè)計、生產(chǎn)、運行、控制是一個復(fù)雜的過程，國內(nèi)外的電氣工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。(1)用遺傳算法對電器設(shè)備的設(shè)計進行優(yōu)化，可以降低成本，縮短計算時間，提高產(chǎn)品設(shè)計的效率和質(zhì)量。(2)應(yīng)用于電氣設(shè)備故障診斷的智能控制技術(shù)有模糊邏輯、**系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(3)智能控制在電流控制PWM技術(shù)中的應(yīng)用是具有代表性的技術(shù)應(yīng)用方向之一，也是研究的新熱點之一。近年來。智能控制研究對象的主要特點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。
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優(yōu)化工具，具有并行計算、快速尋找全局**優(yōu)解等特點，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。[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?？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)。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)質(zhì)量智能控制系統(tǒng)技術(shù)指導(dǎo)
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行線性化。黃浦區(qū)現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)鑄造輝煌
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)。黃浦區(qū)現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)鑄造輝煌