所有的程序和数据均由项组成，也采用递归为其主要控制结构。此外，Prolog能自动实现模式匹配和回溯。支撑环境又称基于知识的软件工程辅助系统。它利用与软件工程领域密切相关的大量专门知识，对一些困难、复杂的软件开发与维护活动提供具有软件工程**水平的意见和建议。智能软件工程支撑环境具有如下主要功能：支持软件系统的整个生命周期；支持软件产品生产的各项活动；作为软件工程代理；作为公共的环境知识库和信息库设施；从不同项目中总结和学习其中经验教训，并把它应用于其后的各项软件生产活动。**系统**系统是一类在有限但困难的现实世界领域帮助人类**进行问题求解的计算机软件，其中具有智能的**系统称为智能**系统。它有如下基本特征：不仅在基于计算的任务，如数值计算或信息检索方面提供帮助，而且也可在要求推理的任务方面提供帮助。这种领域必须是人类**才能解决问题的领域；其推理是在人类**的推理之后模型化的；不仅有处理领域的表示，而且也保持自身的表示、内部结构和功能的表示；采用有限的自然语言交往的接口使得人类**可直接使用；具有学习功能。应用系统指利用人工智能技术或知识工程技术于某个应用领域而开发的应用系统。显然。控制理论中常用方块图来说明控制理论的内容。黄浦区现代化智能控制系统铸造辉煌

    高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。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智能系统（Intelligencesystem）是指能产生人类智能行为的计算机系统。智能系统不仅可自组织性与自适应性地在传统的诺依曼的计算机上运行，而且也可自组织性与自适应性地在新一代的非诺依曼结构的计算机上运行。“智能”的含义很广，其本质有待进一步探索，因而，对：“智能”这一词也难于给出一个完整确切的定义，但一般可作这样的表述：智能是人类大脑的较高级活动的体现，它至少应具备自动地获取和应用知识的能力、思维与推理的能力、问题求解的能力和自动学习的能力。主要特征编辑语音处理对象智能系统处理的对象，不仅有数据，而且还有知识。表示、获取、存取和处理知识的能力是智能系统与传统系统的主要区别之一。普陀区质量智能控制系统装饰目录控制理论一般的目的是借由控制器的动作让系统稳定，也就是系统维持在设定值，而且不会在设定值附近晃动。

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    2)先进制造系统中的智能控制智能控制被***地应用于机械制造行业。在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了一些有效的解决方案。(1)利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模，利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。(2)采用**系统为反馈机构，修改控制机构或者选择较好的控制模式和参数。(3)利用模糊**决策选取机构来选择控制动作。(4)利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力，进行在线的模式识别，处理那些可能是残缺不全的信息。3)电力系统中的智能控制电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果。(1)用遗传算法对电器设备的设计进行优化，可以降低成本，缩短计算时间，提高产品设计的效率和质量。(2)应用于电气设备故障诊断的智能控制技术有模糊逻辑、**系统和神经网络。(3)智能控制在电流控制PWM技术中的应用是具有代表性的技术应用方向之一，也是研究的新热点之一。近年来。智能控制研究对象的主要特点是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。

    尽管**系统在解决复杂的高级推理中获得了较为成功的应用，但是**系统的实际应用相对还是比较少的。模糊逻辑用模糊语言描述系统，既可以描述应用系统的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制。遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具，具有并行计算、快速寻找全局**优解等特点，它可以和其他技术混合使用，用于智能控制的参数、结构或环境的**优控制。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。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]研究对象编辑语音智能控制研究的主要目标不再是被控对象，而是控制器本身。控制器不再是单一的数学模型解析型，而是数学解析和知识系统相结合的广义模型，是多种学科知识相结合的控制系统。控制理论是工程学与数学的跨领域分支，主要处理在有输入信号的动力系统的行为。松江区质量智能控制系统技术指导

若微分方程为非线性，已找到其解，可以将非线性方程在此解附近进行线性化。黄浦区现代化智能控制系统铸造辉煌

    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。[1]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。扎德于1965年发表了***论文“FuzzySets”，开辟了以表征人的感知和语言表达的模糊性这一普遍存在不确定性的模糊逻辑为基础的数学新领域——模糊数学。黄浦区现代化智能控制系统铸造辉煌