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随着工程研究的深入,控制理论所面临 的问题日益复杂多变,主要表现在系统越来越庞大,复杂程度越来越高,不确定性越来越突出。控制对象、控制任务及控制目标的日益复杂化,系统的数学模型难以建立,用传统控制方法来实现对被控对象的高性能动静态品质的控制是非常困难的[1]。智能控制是更接近于人脑思维方式的一种控制理论,它以知识信息为基础通过学习和推理,用启发式方法来引导求解的过程,体现了较大的优势。目前,智能控制已形成多种流派,其中较具典型意义的有:专家控制、模糊控制、神经网络控制和仿人智能控制等。然而在智能控制研究中,往往缺少较好的软件环境,硬件方面也存在问题。例如,大多数基于神经网络控制、模糊控制的控制系统,往往停留在“仿真”水平上,未能真正解决其实现问题,更多的实际应用还不是很广泛,存在局限性。

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