WindowsEmbeddedAutomotive7针对通信、娱乐、导航和连通服务，通过这一可扩展的创新平台实现丰富的车载体验。WindowsEmbeddedServer使用该操作系统为医疗成像、安防、工业自动化和电信行业提供同类**佳的服务器解决方案和设备。MicrosoftSQLServerforESMicrosoftSQLServerforembeddedsystems，提供包含此操作系统的前列服务器设备MicrosoftSQLServer完全相同，旨在用于由专门定制的运行WindowsEmbeddedServer操作系统的硬件和应用软件组成的嵌入式解决方案。WindowsEmbeddedThinClient使用强大、熟悉、可靠的Windows操作系统将下一代瘦客户端设备更快推向市场。WindowsEmbeddedHandheldMobile的这一标准软件平台，为零售、现场移动、交通以及医疗保健开发耐用移动设备。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。普陀区新时代智能控制系统服务价格

    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。金山区品质智能控制系统模板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。

    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。

    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。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。

    WindowsEmbedded立足于Microsoft与零售和餐饮业市场***之间建立的长期合作伙伴关系，我们一贯致力于推动零售解决方案的不断创新。WindowsEmbedded系列智能系统WindowsEmbeddedCompact7WindowsEmbeddedCompact7（以前称为CE）通过适用于占用空间小的消费类和企业级设备的这一实时操作系统改进人与互连设备之间的交互方式。WindowsEmbeddedStandard7SP1WindowsEmbeddedStandard7SP1（以前称为XPe）使用这一旨在充分利用Windows应用程序和驱动程序的高级商用设备和消费类设备的完整组件化版本，释放Windows7技术的强大功能。WindowsEmbeddedPOSReady7（下一代WEPOS）适用于寻求将店内交易处理设备发展到可增强客户体验和提升客户忠诚度的前列PointofService设备的零售企业。WindowsEmbeddedDeviceManager2011通过扩展SystemCenterConfigurationManager2007的功能，使企业能够部署、评估和更新WindowsEmbedded设备，提供了一种单一管理解决方案，从而可以增强对IT基础结构及系统的了解和控制。WindowsEmbeddedEnterprise使用Windows桌面操作系统的完整功能版本，为需要Windows应用程序兼容性和自定义用户界面的一系列**互连设备提供支持。连续系统一般会用微分方程来表示。奉贤区口碑好的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。普陀区新时代智能控制系统服务价格

    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。普陀区新时代智能控制系统服务价格