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智能系统和控制

智能控制技术使用人工智能计算方法，例如神经网络，模糊逻辑，进化计算，遗传算法和贝叶斯概率。人工智能涉及机器的智能和精通计算机科学的分支。

智能控制系统的主要子域是：

1.神经网络控制 - 神经网络传统上是指生物神经元网络的电路。用现代术语，它是指组成人工神经元或节点的人工神经网络。有两种类型的神经网络是生物学和人造的。生物网络由实际生物神经元组成，这些神经元在功能上相互连接以形成中枢神经系统或周围神经系统。人工神经网络由互连的数字神经元组成。

2.贝叶斯控制 - 贝叶斯的概率和控制属于证据概率和控制的概念。贝叶斯的概率是逻辑的扩展，它可以具有不确定陈述的推理。粒子过滤器和卡尔曼过滤器是流行的贝叶斯控制组件的两个示例。控制器设计贝叶斯方法需要在得出测量和系统模型方面做出重要的努力。这些是将状态变量与受控系统中可用的测量结果联系起来的数学关系。在这方面，它与控制设计的系统理论方法密切相关。

3.模糊（逻辑）控制 - 它处理近似推理而不是抽象，是许多有价值的逻辑的一种形式。模糊逻辑的扩展形式还处理了局部真理的概念和真理的价值，从完全真实到完全错误。

4.神经元模糊控制 - 模糊逻辑和人工神经网络的组合称为神经模糊逻辑和控制。该组合形成了混合智能系统，该系统协同结合了两种技术，并将模糊系统的推理风格与学习和连接主义结构的神经网络相结合。

5.专家系统 - 使用人类专业知识基础解决问题或澄清不确定性的软件称为专家系统。在此过程中咨询了一名或多个人类专家，该过程使用多种方法来刺激和专家的表现。专家系统是人工智能的子场。

6.人造代理 - 一个自治实体，观察并在环境上起作用，然后将其活动指向实现某些目标，并称为自主代理。由于他们是情报代理商，他们可以学习实现目标的知识。它们可以很简单且复杂。

创建了新的智能行为模型和技术，并开发了用于支持它们的新计算方法。

神经网络控制器

神经网络几乎用于解决问题的所有领域中解决问题。神经网络控制基本上有两个步骤，即系统识别和控制。具有非线性，可区分和连续激活函数的Feed Forward网络具有通用的近似功能。一些经常性网络也用于识别系统。系统标识表格在输入输出数据对之间映射。这种类型的网络捕获了系统动力学。

智能系统最基本的问题是下一步要做什么。这是动作选择过程的特征。人工智能和计算认知科学中的动作选择问题与动画和智能代理有关。这些是在代理环境中表现出复杂行为的人造系统。这些术语也用于动物行为科学。