智能控制技術在國內外已有了較大的發展，已進入工程化、實用化的階段。作為一門新興的理論技術，它還處在一個發展時期。隨著人工智能技術、計算機技術的迅速發展，智能控制必將迎來它的發展新時期。智能控制技術(ICT:IntelligentControlTechnology)專業是機械電子工程技術與智能控制專業知識相結合的產物，將模糊控制、神經網絡控制、混沌控制、遺傳算法、專家控制系統、群集智能控制、人工免疫系統等理論應用于機電工程實際，包括對智能系統的設計與仿真，智能系統維護、系統運行、試驗分析與管理。在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。對許多復雜的系統，難以建立有...

將Windows和云擴展到**設備由MIT地理空間資料中心（GeospacialDataCenter）教授AbelSanchez、WindowsEmbedded總經理KevinDallas和WindowsAzure杰出工程師YousefKhalidi共同討論“物聯網”以及Microsoft如何將Windows與云技術延伸至專業設備。其他編輯語音WindowsEmbedded什么是WindowsEmbedded？WindowsEmbedded將Windows功能和云擴展到智能系統。WindowsEmbedded包含操作系統、工具以及系統和服務，能夠使企業隨時隨地訪問可執行數據，從而獲得切...

盡管專家系統在解決復雜的高級推理中獲得了較為成功的應用，但是專家系統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，既可以描述應用系統的定量模型，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化工具，具有并行計算、快速尋找全局**優解等特點，它可以和其他技術混合使用，用于智能控制的參數、結構或環境的**優控制。神經網絡是利用大量的神經元，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特性。神...

industryTemplate智能控制系統就是在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。長寧區正規智能控制系統供應商家 所有的程序和數據均由項組成，也采用遞歸為其主要控制結構。此外，Prolog能自動實現模式匹配和回溯。支撐環境又稱基于知識的軟件工程輔助系統。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、復雜的軟件開發與維護活動提供具有軟件工程專家水平的意見和建議。智能軟件工程支撐環境具有如下主要功能：支持軟件系統的整個生命周期；支持軟件產品生產的各項活動；作為軟件工程代理；作為公共的環境知識庫和信息庫設施；從不同項目中總結和學習其中經驗教訓，并把它應...

因此，一個智能系統也是一個基于知識處理的系統，它需要如下設施：知識表示語言；知識組織工具；建立、維護與查詢知識庫的方法與環境；支持現存知識的重用。處理結果智能系統往往采用人工智能的問題求解模式來獲得結果。它與傳統的系統所采用的求解模式相比，有三個明顯特征，即其問題求解算法往往是非確定型的或稱啟發式的；其問題求解在很大程度上依賴知識；智能系統的問題往往具有指數型的計算復雜性。智能系統通常采用的問題求解方法大致分為搜索、推理和規劃三類。智能與傳統的區別智能系統與傳統系統的又一個重要區別在于：智能系統具有現場感應（環境適應)的能力。所謂現場感應指它可能與所處的現實世界的抽象——現場——進行交...

WindowsEmbeddedAutomotive7針對通信、娛樂、導航和連通服務，通過這一可擴展的創新平臺實現豐富的車載體驗。WindowsEmbeddedServer使用該操作系統為醫療成像、安防、工業自動化和電信行業提供同類**佳的服務器解決方案和設備。MicrosoftSQLServerforESMicrosoftSQLServerforembeddedsystems，提供包含此操作系統的前列服務器設備MicrosoftSQLServer完全相同，旨在用于由專門定制的運行WindowsEmbeddedServer操作系統的硬件和應用軟件組成的嵌入式解決方案。WindowsEmb...

主要客戶包括選擇[2]以便與Microsoft基礎結構和以下服務無縫集成的OEM、企業和服務提供商：·管理、安全和聲譽：更新、升級、遠程服務、配置·數據同步：設備到云、設備到PC、設備到設備·使用分析·定位服務·廣告服務·業務智能和業務應用程序·設備標牌：訪問有關設備功能和服務的數據WindowsEmbedded平臺的主要優勢各種WindowsEmbedded產品（包括組件化產品和現成產品）為嵌入式開發人員在單一平臺上構建和管理多種設備提供了極大的靈活性，這些設備包括互連設備、網亭、銷售點、數字標牌、通訊設備和外設。作為從設備到IT基礎結構和云計算的單一平臺，WindowsEmbedd...

智能控制系統的原理控制理論是工程學與數學的跨領域分支，主要處理在有輸入信號的動力系統的行為。系統的外部輸入稱為“參考值”，系統中的一個或多個變量需隨著參考值變化，控制器處理系統的輸入，使系統輸出得到預期的效果。控制理論一般的目的是借由控制器的動作讓系統穩定，也就是系統維持在設定值，而且不會在設定值附近晃動。智能控制系統圖解連續系統一般會用微分方程來表示。若微分方程是線性常系數，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的，也可以用拉普拉斯轉換得到傳遞函數...

所有的程序和數據均由項組成，也采用遞歸為其主要控制結構。此外，Prolog能自動實現模式匹配和回溯。支撐環境又稱基于知識的軟件工程輔助系統。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、復雜的軟件開發與維護活動提供具有軟件工程專家水平的意見和建議。智能軟件工程支撐環境具有如下主要功能：支持軟件系統的整個生命周期；支持軟件產品生產的各項活動；作為軟件工程代理；作為公共的環境知識庫和信息庫設施；從不同項目中總結和學習其中經驗教訓，并把它應用于其后的各項軟件生產活動。專家系統專家系統是一類在有限但困難的現實世界領域幫助人類專家進行問題求解的計算機軟件，其中具有智能的專家系統稱為智能...

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出來，用于解決控制系統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的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統的設計。[1]能控制的思想出現于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出來，用于解決控制系統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的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾(J．M．Mend...

高層控制是對實際環境或過程進行組織、決策和規劃，以實現問題求解。為了完成這些任務，需要采用符號信息處理、啟發式程序設計、知識表示、自動推理和決策等有關技術。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。智能控制與傳統的或常規的控制有密切的關系,不是相互排斥的.常規控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常規控制的方法來解決“低級”的控制問題,力圖擴充常規控制方法并建立一系列新的理論與方法來解決智能系統（Intelligencesystem）是指能產生人類智能行為的計算機系統。智能系統不僅可自組織性與自適應性地在傳統的諾依曼的計算機上運行，而且也可自組織性與...

如非線性、快時變、復雜多變量、環境擾動等)進行有效的全局控制．實現廣義問題求解．并具有較強的容錯能力。2)智能控制系統能以知識表示的非數學廣義模型和以數學表示的混合控制過程，采用開閉環控制和定性決策及定量控制結合的多模態控制方式。3)其基本目的是從系統的功能和整體優化的角度來分析和綜合系統．以實現預定的目標。智能控制系統具有變結構特點，能總體自尋優．具有自適應、自組織、自學習和自協調能力。4)智能控制系統具有足夠的關于人的控制策略、被控對象及環境的有關知識以及運用這些知識的能力。5)智能控制系統有補償及自修復能力和判斷決策能力。[5]應用編輯語音智能控制的具體應用主要表現在以下幾個方面...

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控制系統，提出了能處理模糊不確定性、模擬人的操作經驗規則的模糊控制方法。此后，在模糊控制的理論和應用兩個方面，控制專家們進行廠大量研究，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、發展也較為深刻的智能控制方法。20世紀80年代，基于AI的規則表示與推理技術(尤其是專家系統)基于規則的專家控制系統得到迅速發展，如瑞典奧斯特隆姆(K．J．Astrom)的專家控制，美國薩里迪斯(G．M．Saridis)的機器人控制中的專家控制等。隨著20世紀80年代中期人工神經網絡研究的再度興起，控制領域研究者們提...

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控制系統，提出了能處理模糊不確定性、模擬人的操作經驗規則的模糊控制方法。此后，在模糊控制的理論和應用兩個方面，控制專家們進行廠大量研究，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、發展也較為深刻的智能控制方法。20世紀80年代，基于AI的規則表示與推理技術(尤其是專家系統)基于規則的專家控制系統得到迅速發展，如瑞典奧斯特隆姆(K．J．Astrom)的專家控制，美國薩里迪斯(G．M．Saridis)的機器人控制中的專家控制等。隨著20世紀80年代中期人工神經網絡研究的再度興起，控制領域研究者們提...

2)先進制造系統中的智能控制智能控制被***地應用于機械制造行業。在現代先進制造系統中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數據來解決難以或無法預測的情況，人工智能技術為解決這一難題提供了一些有效的解決方案。(1)利用模糊數學、神經網絡的方法對制造過程進行動態環境建模，利用傳感器融合技術來進行信息的預處理和綜合。(2)采用專家系統為反饋機構，修改控制機構或者選擇較好的控制模式和參數。(3)利用模糊**決策選取機構來選擇控制動作。(4)利用神經網絡的學習功能和并行處理信息的能力，進行在線的模式識別，處理那些可能是殘缺不全的信息。3)電力系統中的智能控制電力系統中發電機、變壓器、電動機等電機電...

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出來，用于解決控制系統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的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統的設計。[1]能控制的思想出現于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出來，用于解決控制系統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的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾(J．M．Mend...

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出來，用于解決控制系統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的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統的設計。[1]能控制的思想出現于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出來，用于解決控制系統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的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾(J．M．Mend...

將Windows和云擴展到**設備由MIT地理空間資料中心（GeospacialDataCenter）教授AbelSanchez、WindowsEmbedded總經理KevinDallas和WindowsAzure杰出工程師YousefKhalidi共同討論“物聯網”以及Microsoft如何將Windows與云技術延伸至專業設備。其他編輯語音WindowsEmbedded什么是WindowsEmbedded？WindowsEmbedded將Windows功能和云擴展到智能系統。WindowsEmbedded包含操作系統、工具以及系統和服務，能夠使企業隨時隨地訪問可執行數據，從而獲得切...

智能操作系統將通過集成操作系統和人工智能與認知科學而進行研究。其主要研究內容有：操作系統結構；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、無規則的、經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，將有效地支持智能軟件的編寫與開發。與傳統程序設計支持數據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...

高層控制是對實際環境或過程進行組織、決策和規劃，以實現問題求解。為了完成這些任務，需要采用符號信息處理、啟發式程序設計、知識表示、自動推理和決策等有關技術。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。智能控制與傳統的或常規的控制有密切的關系,不是相互排斥的.常規控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常規控制的方法來解決“低級”的控制問題,力圖擴充常規控制方法并建立一系列新的理論與方法來解決智能系統（Intelligencesystem）是指能產生人類智能行為的計算機系統。智能系統不僅可自組織性與自適應性地在傳統的諾依曼的計算機上運行，而且也可自組織性與...

智能控制理論是建立被控動態過程的特征模式識別，基于知識、經驗的推理及智能決策基礎上的控制。一個好的智能控制器本身應具有多模式、變結構、變參數等特點，可根據被控動態過程特征識別、學習并組織自身的控制模式，改變控制器結構和調整參數。[4]智能控制的研究對象具備以下的一些特點：1.不確定性的模型智能控制的研究對象通常存在嚴重的不確定性。這里所說的模型不確定性包含兩層意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的結構和參數可能在很大范圍內變化。2.高度的非線性對于具有高度非線性的控制對象，采用智能控制的方法往往可以較好地解決非線性系統的控制問題。3.復雜的任務要求對于智能控制系統，任務的要求往往比較...

industryTemplate控制理論中常用方塊圖來說明控制理論的內容。金山區機械智能控制系統鑄造輝煌 隨著人工智能或知識工程的進展，這類系統也不斷增加。智能應用系統是人工智能的主要進展之一。實現原理編輯語音智能系統包含硬件與軟件兩個部分，在實際的應用中需要軟硬件的緊密結合才能更加高效的完成工作。硬件方面由處理器（CPU）、存儲器（內存、硬盤等）、顯示設備（顯示器、投影儀等）、輸入設備（鼠標、鍵盤等）、感應設備（感應器、傳感器、掃描儀等）等部件組成，在硬件配置方面可以根據需求對智能系統的硬件設備進行定制，以滿足不同的需求。在實際的應用中比較常見的硬件設備是工控機、智能終端等產品。軟件方...

智能操作系統將通過集成操作系統和人工智能與認知科學而進行研究。其主要研究內容有：操作系統結構；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、無規則的、經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，將有效地支持智能軟件的編寫與開發。與傳統程序設計支持數據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...

WindowsEmbedded立足于Microsoft與零售和餐飲業市場***之間建立的長期合作伙伴關系，我們一貫致力于推動零售解決方案的不斷創新。WindowsEmbedded系列智能系統WindowsEmbeddedCompact7WindowsEmbeddedCompact7（以前稱為CE）通過適用于占用空間小的消費類和企業級設備的這一實時操作系統改進人與互連設備之間的交互方式。WindowsEmbeddedStandard7SP1WindowsEmbeddedStandard7SP1（以前稱為XPe）使用這一旨在充分利用Windows應用程序和驅動程序的高級商用設備和消費類設備...

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控制系統，提出了能處理模糊不確定性、模擬人的操作經驗規則的模糊控制方法。此后，在模糊控制的理論和應用兩個方面，控制專家們進行廠大量研究，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、發展也較為深刻的智能控制方法。20世紀80年代，基于AI的規則表示與推理技術(尤其是專家系統)基于規則的專家控制系統得到迅速發展，如瑞典奧斯特隆姆(K．J．Astrom)的專家控制，美國薩里迪斯(G．M．Saridis)的機器人控制中的專家控制等。隨著20世紀80年代中期人工神經網絡研究的再度興起，控制領域研究者們提...

智能控制理論是建立被控動態過程的特征模式識別，基于知識、經驗的推理及智能決策基礎上的控制。一個好的智能控制器本身應具有多模式、變結構、變參數等特點，可根據被控動態過程特征識別、學習并組織自身的控制模式，改變控制器結構和調整參數。[4]智能控制的研究對象具備以下的一些特點：1.不確定性的模型智能控制的研究對象通常存在嚴重的不確定性。這里所說的模型不確定性包含兩層意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的結構和參數可能在很大范圍內變化。2.高度的非線性對于具有高度非線性的控制對象，采用智能控制的方法往往可以較好地解決非線性系統的控制問題。3.復雜的任務要求對于智能控制系統，任務的要求往往比較...

所有的程序和數據均由項組成，也采用遞歸為其主要控制結構。此外，Prolog能自動實現模式匹配和回溯。支撐環境又稱基于知識的軟件工程輔助系統。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、復雜的軟件開發與維護活動提供具有軟件工程專家水平的意見和建議。智能軟件工程支撐環境具有如下主要功能：支持軟件系統的整個生命周期；支持軟件產品生產的各項活動；作為軟件工程代理；作為公共的環境知識庫和信息庫設施；從不同項目中總結和學習其中經驗教訓，并把它應用于其后的各項軟件生產活動。專家系統專家系統是一類在有限但困難的現實世界領域幫助人類專家進行問題求解的計算機軟件，其中具有智能的專家系統稱為智能...

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出來，用于解決控制系統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的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾(J．M．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統的設計。[1]能控制的思想出現于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出來，用于解決控制系統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的啟發式推理規則用于學習控制系統；1966年美國門德爾(J．M．Mend...

智能控制技術在國內外已有了較大的發展，已進入工程化、實用化的階段。作為一門新興的理論技術，它還處在一個發展時期。隨著人工智能技術、計算機技術的迅速發展，智能控制必將迎來它的發展新時期。智能控制技術(ICT:IntelligentControlTechnology)專業是機械電子工程技術與智能控制專業知識相結合的產物，將模糊控制、神經網絡控制、混沌控制、遺傳算法、專家控制系統、群集智能控制、人工免疫系統等理論應用于機電工程實際，包括對智能系統的設計與仿真，智能系統維護、系統運行、試驗分析與管理。在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。對許多復雜的系統，難以建立有...

因此，一個智能系統也是一個基于知識處理的系統，它需要如下設施：知識表示語言；知識組織工具；建立、維護與查詢知識庫的方法與環境；支持現存知識的重用。處理結果智能系統往往采用人工智能的問題求解模式來獲得結果。它與傳統的系統所采用的求解模式相比，有三個明顯特征，即其問題求解算法往往是非確定型的或稱啟發式的；其問題求解在很大程度上依賴知識；智能系統的問題往往具有指數型的計算復雜性。智能系統通常采用的問題求解方法大致分為搜索、推理和規劃三類。智能與傳統的區別智能系統與傳統系統的又一個重要區別在于：智能系統具有現場感應（環境適應)的能力。所謂現場感應指它可能與所處的現實世界的抽象——現場——進行交...