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**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。**系統**系統是一類在有限但困難的現實世界領域幫助人類**進行問題求解的計算機軟件，其中具有智能的**系統稱為智能**系統。它有如下基本特征：不僅在基于計算的任務，如數值計算或信息檢索方面提供幫助，而且也可在要求推理的任務方面提供幫助。這種領域必須是人類**才能解決問題的領域；其推理是在人類**的推理之后模型化的；不僅有處理領域的表示，而且也保持自身的表示、內部結構和功能的表示；采用有限的自然語言交往的接口使得人類**可直接使用；具有學習功能。應用系統指利用人工智能技術或知識工程技術于某個應用領域而開發的應用系統。顯然。控制理論中常用方塊圖來說明控制理論的內容。黃浦區現代化智能控制系統鑄造輝煌
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自適應性地在新一代的非諾依曼結構的計算機上運行。“智能”的含義很廣，其本質有待進一步探索，因而，對：“智能”這一詞也難于給出一個完整確切的定義，但一般可作這樣的表述：智能是人類大腦的較高級活動的體現，它至少應具備自動地獲取和應用知識的能力、思維與推理的能力、問題求解的能力和自動學習的能力。主要特征編輯語音處理對象智能系統處理的對象，不僅有數據，而且還有知識。表示、獲取、存取和處理知識的能力是智能系統與傳統系統的主要區別之一。普陀區質量智能控制系統裝飾目錄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。
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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**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、電動機等電機電器設備的設計、生產、運行、控制是一個復雜的過程，國內外的電氣工作者將人工智能技術引入到電氣設備的優化設計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。(1)用遺傳算法對電器設備的設計進行優化，可以降低成本，縮短計算時間，提高產品設計的效率和質量。(2)應用于電氣設備故障診斷的智能控制技術有模糊邏輯、**系統和神經網絡。(3)智能控制在電流控制PWM技術中的應用是具有代表性的技術應用方向之一，也是研究的新熱點之一。近年來。智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數學模型、高度的非線性和復雜的任務要求。
盡管**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**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。神經網絡在智能控制的參數、結構或環境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力。智能控制的相關技術與控制方式結合、或綜合交叉結合，構成風格和功能各異的智能控制系統和智能控制器，這也是智能控制技術方法的一個主要特點。[3]研究對象編輯語音智能控制研究的主要目標不再是被控對象，而是控制器本身。控制器不再是單一的數學模型解析型，而是數學解析和知識系統相結合的廣義模型，是多種學科知識相結合的控制系統。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。松江區質量智能控制系統技術指導
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。黃浦區現代化智能控制系統鑄造輝煌
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．Mendel)首先主張將AI用于飛船控制系統的設計。1967年，美國萊昂德斯(C．T．Leondes)等人***正式使用“智能控制”一詞。1971年，傅京孫論述了AI與自動控制的交叉關系。自此，自動控制與AI開始碰撞出火花，一個新興的交叉領域——智能控制得到建立和發展。早期的智能控制系統采用比較初級的智能方法，如模式識別和學習方法等，而且發展速度十分緩慢。扎德于1965年發表了***論文“FuzzySets”，開辟了以表征人的感知和語言表達的模糊性這一普遍存在不確定性的模糊邏輯為基礎的數學新領域——模糊數學。黃浦區現代化智能控制系統鑄造輝煌