怎么系统学习智能控制,智能控制的有什么作用。

主要解决的问题是非线性问题，数学系统模型性能很差或者难以建立数学模型的问题。例如传统PID控制参数难以整定或者超调量很大的问题，可以使用模糊PID控制解决，线性分类器无法分类的问题可以用人工神经网络（在模式识别里又叫做感知器网络）来解决。

还有就是人工智能的用处，其实比较多的，为人们做一些简单的家务，如智能扫地机器人；可以给人带来视觉的享受，如智能电视；可以解放一些在工厂上班的工人，如机械型机器人；可以做些跑腿的事，如智能机器人等；更可以带来丰富的娱乐生活，如智能电子产品等。

智能控制的主要特点：智能控制具备感知、思考、决策和执行的能力。它能够感知外部环境的状态，通过思考和分析做出决策，然后执行决策以实现特定的目标。这种控制能力使得智能系统能够在复杂和不确定的环境下自主运行，并实现优化性能。 智能控制的应用领域：智能控制在许多领域都有广泛的应用。

首先，智能控制技术专业的学生需要学习控制理论，这是智能控制技术研究的基础。学生需要掌握控制系统的基本原理、各种控制算法、控制器设计和优化等内容。

智能控制系统能够实现对目标对象的智能化、自动化控制。以下是 智能控制系统的基本定义 智能控制系统是以人工智能理论为核心，借助于先进的传感器、控制器和执行器等设备，实现对目标对象或过程的自动监测、分析、判断和调控。

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。

浅析智能控制及其在机电一体化系统中的应用

浅析智能控制及其在机电一体化系统中的应用 【摘要】 在如今科技不断发展的社会里，机电一体化技术得到了进一步的应用和推广。目前，智能控制开始广泛地应用于工业、机械制造、电力电子学等研究领域，在机电一体化系统中，智能控制也有着非常广泛的使用。

从智能控制系统的发展角度分析，现阶段，智能控制系统在机电一体化系统中的应用具有模型化的特点，虽然处理的问题可能无法用数学模型进行量化，但由于产品的加工过程和具体的加工环节相对固定，最终的加工目标也有一致性，促使智能控制技术可在模糊性算法的引导下，实现固定的、可重复的生产动作。

在钢铁企业中的应用。①计算机集成制造系统（CIMS）。钢铁企业的CIMS 是将人与生产经营、生产管理以及过程控制连成一体，用以实现从原料进厂，生产加工到产品发货的整个生产过程全局和过程一体化控制。②现场总线技术（FBT）。

机电一体化系统中智能控制的概念及特点 机电一体化主要是将生产过程中的科技运用都紧密的连接在了一起，使这些技术可以综合的进行到生产工作当中。智能控制的概念就是在没有人员帮助的情况下也可以对机器进行控制和发出指令，让生产工作完全实现无人的智能工作。

人工智能技术有哪些应用领域?

1、人工智能技术应用就业方向如下：搜索方向，搜索是人工智能的重要应用领域，目前初步实现的人工智能产品例如小度、小爱同学、天猫精灵等，都是建立在智能搜索和语音搜索的基础之上的。此外图片搜索已经基本实现，精准度可以达到90%以上，例如百度识图、作业帮搜题等。

2、人工智能主要应用领域 农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。

3、制造业：人工智能技术将在制造业中实现智能制造，扩展至基于互联网、物联网的智能工厂和智能物流，提升整个生产过程中的情报服务。智能设备、智能工厂和智能服务是人工智能在制造业中的主要应用领域。 家庭智能家居：以物联网技术为基础，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构建家居生态系统。

4、人工智能的应用范围非常广泛，包括但不限于以下领域：自然语言处理：如语音识别、机器翻译、情感分析等。计算机视觉：如人脸识别、物体检测、图像识别等。机器学习与数据挖掘：如分类、聚类、推荐系统等。机器人技术：如工业机器人、服务机器人等。自动驾驶技术：如自动驾驶汽车、智能交通系统等。

5、人工智能的主要应用领域包括： 农业：人工智能在农业领域的应用已十分广泛，如无人机进行喷洒农药、除草，以及实时监控作物状态。此外，还包括物料采购数据分析、灌溉系统自动化，以及利用人工智能提高收获和销售效率，显著提升了农业产量，同时减少了人工和时间成本。

6、人工智能技术应用的细分领域：深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。

智能控制基础内容简介

本书内容丰富，涵盖了智能控制概论、模糊控制论、人工神经网络控制论、专家控制、分层递阶智能控制、学习控制、模糊神经网络控制与自适应神经网络、进化算法、多智能体系统控制等多个方面，全面系统地阐述了智能控制领域的理论与实践。

本书是一本全面介绍智能控制的入门教材，共分为10个章节。第1章概述了智能控制的基础知识，包括它的起源、发展、定义、主要特点以及学科分类理论，使读者对智能控制有初步了解。第2至第6章深入探讨了递阶控制、专家控制、模糊控制、神经控制和学习控制等核心技术，详细解析了每种控制方式的原理和应用实例。

第1章详细介绍了专家控制的原理和实际应用场景；第2章则着重讲解了模糊控制的基础理论和实际运用；神经网络控制在第3章中得到了全面剖析，包括其基本原理和相关应用；遗传算法及其在实际操作中的应用，被安排在了后续章节中，为读者提供了丰富的理论支撑。

智能控制论，这一前沿领域的研究专注于探索生物与机器智能控制过程中的共通规律，它构建在广义智能和广义控制的理论基础之上，标志着控制论向着更高智能层次的飞跃，形成了一个全新的分支——智能控制论。

智能控制是一个跨学科的综合领域，它的进步源于人工智能、认知科学、模糊逻辑和生物控制论等多个学科的相互交融与进步。这些学科的贡献不仅推动了智能控制理论的发展，反过来，智能控制的实践也促进了相关学科的深化研究和创新。

智能控制是一门新兴的交叉学科，本书系统介绍了其理论和主要技术内容，包括模糊逻辑控制、神经网络控制、专家控制、学习控制、分层递阶及遗传算法等。这些部分自成体系，但又相互联系，构成了智能控制的主要理论和技术框架。本书取材新颖，内容丰富，弥补了当前智能控制缺乏系统性资料的不足。