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構。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域密切相關的大量專門知識，對一些困難、復雜的軟件開發(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施；從不同項目中總結和學習其中經(jīng)驗教訓，并把它應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，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方面提供幫助。這種領域必須是人類**才能解決問題的領域；其推理是在人類**的推理之后模型化的；不僅有處理領域的表示，而且也保持自身的表示、內(nèi)部結構和功能的表示；采用有限的自然語言交往的接口使得人類**可直接使用；具有學習功能。應用系統(tǒng)指利用人工智能技術或知識工程技術于某個應用領域而開發(fā)的應用系統(tǒng)。顯然。系統(tǒng)的外部輸入稱為“參考值”，系統(tǒng)中的一個或多個變量需隨著參考值變化。奉賢區(qū)智能化智能控制系統(tǒng)誠信合作
盡管**系統(tǒng)在解決復雜的高級推理中獲得了較為成功的應用，但是**系統(tǒng)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(tǒng)，既可以描述應用系統(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，它可以和其他技術混合使用，用于智能控制的參數(shù)、結構或環(huán)境的**優(yōu)控制。神經(jīng)網(wǎng)絡是利用大量的神經(jīng)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(tǒng)特性。神經(jīng)網(wǎng)絡在智能控制的參數(shù)、結構或環(huán)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(tǒng)和智能控制器，這也是智能控制技術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)學模型解析型，而是數(shù)學解析和知識系統(tǒng)相結合的廣義模型，是多種學科知識相結合的控制系統(tǒng)。松江區(qū)品質智能控制系統(tǒng)鑄造輝煌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)維持在設定值，而且不會在設定值附近晃動。
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(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)則用于學習控制系統(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)的設計。[1]能控制的思想出現(xiàn)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(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)則用于學習控制系統(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系。自此，自動控制與AI開始碰撞出火花，一個新興的交叉領域——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，如模式識別和學習方法等，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的數(shù)學新領域——模糊數(shù)學。
智能操作系統(tǒng)將通過集成操作系統(tǒng)和人工智能與認知科學而進行研究。其主要研究內(nèi)容有：操作系統(tǒng)結構；智能化資源調度；智能化人機接口；支持分布并行處理機制；支持知識處理機制；支持多介質處理機制。語言系統(tǒng)為了開展人工智能和認知科學的研究，要求有一種程序設計語言，它允許在存儲器中儲存并處理一些復雜的、無規(guī)則的、經(jīng)常變化的和無法預測的結構，這種語言即后來被稱為的人工智能程序設計語言。人工智能程序設計語言及其相應的編譯程序（解釋程序）所組成的人工智能程序設計語言系統(tǒng)，將有效地支持智能軟件的編寫與開發(fā)。與傳統(tǒng)程序設計支持數(shù)據(jù)處理采用的固定式算法所具有的明確計算步驟和精確求解知識相比，人工智能程序設計語言的特點是：支持符號處理，采用啟發(fā)式搜索，包括不確定的計算步驟和不確定的求解知識。實用的人工智能程序設計語言包括函數(shù)式語言（如Lisp），邏輯式語言（如Prolog）和知識工程語言（Ops5），其中*****采用的是Lisp和Prolog及其變形。Lisp語言適合于符號處理，它處理的***對象是符號表達式（又稱S-表達式）。所有的程序與數(shù)據(jù)均由S-表達式構成，采用的主要控制結構是遞歸。Prolog語言以一階謂詞演算為其理論基礎。它的數(shù)據(jù)結構是項。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)展的高級階段。
智能控制系統(tǒng)的原理控制理論是工程學與數(shù)學的跨領域分支，主要處理在有輸入信號的動力系統(tǒng)的行為。系統(tǒng)的外部輸入稱為“參考值”，系統(tǒng)中的一個或多個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)輸出得到預期的效果?？刂评碚撘话愕哪康氖墙栌煽刂破鞯膭幼髯屜到y(tǒng)穩(wěn)定，也就是系統(tǒng)維持在設定值，而且不會在設定值附近晃動。智能控制系統(tǒng)圖解連續(xù)系統(tǒng)一般會用微分方程來表示。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換，將其輸入和輸出之間的關系用傳遞函數(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)絡函數(shù)，是一個數(shù)學表示法，用時間或是空間的頻率來表示一個線性常系數(shù)系統(tǒng)中，輸入和輸出之間的關系。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)展的高級階段，主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復雜系統(tǒng)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(shù)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(xiàn)于20世紀60年代。當時。采用定量方法與定性方法相結合的控制方式。長寧區(qū)現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)防水施工
連續(xù)系統(tǒng)一般會用微分方程來表示。奉賢區(qū)智能化智能控制系統(tǒng)誠信合作
1975年，英國馬丹尼(E．H．Mamdani)成功地將模糊邏輯與模糊關系應用于工業(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)驗規(guī)則的模糊控制方法。此后，在模糊控制的理論和應用兩個方面，控制**們進行廠大量研究，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80年代，基于AI的規(guī)則表示與推理技術(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，美國薩里迪斯(G．M．Saridis)的機器人控制中的**控制等。隨著20世紀80年代中期人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的再度興起，控制領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)絡良好的非線性逼近特性、自學習特性和容錯特性的神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法。隨著研究的展開和深入，形成智能控制新學科的條件逐漸成熟。1985年8月，IEEE在美國紐約召開了***屆智能控制學術討論會，討論了智能控制原理和系統(tǒng)結構。由此，智能控制作為一門新興學科得到***認同，并取得迅速發(fā)展。近十幾年來．隨著智能控制方法和技術的發(fā)展，智能控制迅速走向各種專業(yè)領域，應用于各類復雜被控對象的控制問題。奉賢區(qū)智能化智能控制系統(tǒng)誠信合作