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。系统的外部输入称为“参考值”，系统中的一个或多个变量需随着参考值变化。奉贤区智能化智能控制系统诚信合作

    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。松江区品质智能控制系统铸造辉煌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。

    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。

    智能操作系统将通过集成操作系统和人工智能与认知科学而进行研究。其主要研究内容有：操作系统结构；智能化资源调度；智能化人机接口；支持分布并行处理机制；支持知识处理机制；支持多介质处理机制。语言系统为了开展人工智能和认知科学的研究，要求有一种程序设计语言，它允许在存储器中储存并处理一些复杂的、无规则的、经常变化的和无法预测的结构，这种语言即后来被称为的人工智能程序设计语言。人工智能程序设计语言及其相应的编译程序（解释程序）所组成的人工智能程序设计语言系统，将有效地支持智能软件的编写与开发。与传统程序设计支持数据处理采用的固定式算法所具有的明确计算步骤和精确求解知识相比，人工智能程序设计语言的特点是：支持符号处理，采用启发式搜索，包括不确定的计算步骤和不确定的求解知识。实用的人工智能程序设计语言包括函数式语言（如Lisp），逻辑式语言（如Prolog）和知识工程语言（Ops5），其中*****采用的是Lisp和Prolog及其变形。Lisp语言适合于符号处理，它处理的***对象是符号表达式（又称S-表达式）。所有的程序与数据均由S-表达式构成，采用的主要控制结构是递归。Prolog语言以一阶谓词演算为其理论基础。它的数据结构是项。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。

    智能控制系统的原理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。系统的外部输入称为“参考值”，系统中的一个或多个变量需随着参考值变化，控制器处理系统的输入，使系统输出得到预期的效果。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。智能控制系统图解连续系统一般会用微分方程来表示。若微分方程是线性常系数，可以将微分方程取拉普拉斯转换，将其输入和输出之间的关系用传递函数表示。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[1]。若所得的线性化微分方程是常系数的，也可以用拉普拉斯转换得到传递函数。传递函数也称为系统函数或网络函数，是一个数学表示法，用时间或是空间的频率来表示一个线性常系数系统中，输入和输出之间的关系。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，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。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。智能控制的思想出现于20世纪60年代。当时。采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。长宁区现代化智能控制系统防水施工

连续系统一般会用微分方程来表示。奉贤区智能化智能控制系统诚信合作

    1975年，英国马丹尼(E．H．Mamdani)成功地将模糊逻辑与模糊关系应用于工业控制系统，提出了能处理模糊不确定性、模拟人的操作经验规则的模糊控制方法。此后，在模糊控制的理论和应用两个方面，控制**们进行厂大量研究，并取得一批令人感兴趣的成果，被视为智能控制中十分活跃、发展也较为深刻的智能控制方法。20世纪80年代，基于AI的规则表示与推理技术(尤其是**系统)基于规则的**控制系统得到迅速发展，如瑞典奥斯特隆姆(K．J．Astrom)的**控制，美国萨里迪斯(G．M．Saridis)的机器人控制中的**控制等。随着20世纪80年代中期人工神经网络研究的再度兴起，控制领域研究者们提出并迅速发展了充分利用人工神经网络良好的非线性逼近特性、自学习特性和容错特性的神经网络控制方法。随着研究的展开和深入，形成智能控制新学科的条件逐渐成熟。1985年8月，IEEE在美国纽约召开了***届智能控制学术讨论会，讨论了智能控制原理和系统结构。由此，智能控制作为一门新兴学科得到***认同，并取得迅速发展。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。奉贤区智能化智能控制系统诚信合作