所有的程序和數(shù)據(jù)均由項(xiàng)組成，也采用遞歸為其主要控制結(jié)構(gòu)。此外，Prolog能自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模式匹配和回溯。支撐環(huán)境又稱基于知識(shí)的軟件工程輔助系統(tǒng)。它利用與軟件工程領(lǐng)域密切相關(guān)的大量專門知識(shí)，對(duì)一些困難、復(fù)雜的軟件開發(fā)與維護(hù)活動(dòng)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(huán)境具有如下主要功能：支持軟件系統(tǒng)的整個(gè)生命周期；支持軟件產(chǎn)品生產(chǎn)的各項(xiàng)活動(dòng)；作為軟件工程代理；作為公共的環(huán)境知識(shí)庫(kù)和信息庫(kù)設(shè)施；從不同項(xiàng)目中總結(jié)和學(xué)習(xí)其中經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并把它應(yīng)用于其后的各項(xiàng)軟件生產(chǎn)活動(dòng)。**系統(tǒng)**系統(tǒng)是一類在有限但困難的現(xiàn)實(shí)世界領(lǐng)域幫助人類**進(jìn)行問題求解的計(jì)算機(jī)軟件，其中具有智能的**系統(tǒng)稱為智能**系統(tǒng)。它有如下基本特征：不僅在基于計(jì)算的任務(wù)，如數(shù)值計(jì)算或信息檢索方面提供幫助，而且也可在要求推理的任務(wù)方面提供幫助。這種領(lǐng)域必須是人類**才能解決問題的領(lǐng)域；其推理是在人類**的推理之后模型化的；不僅有處理領(lǐng)域的表示，而且也保持自身的表示、內(nèi)部結(jié)構(gòu)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(xué)習(xí)功能。應(yīng)用系統(tǒng)指利用人工智能技術(shù)或知識(shí)工程技術(shù)于某個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域而開發(fā)的應(yīng)用系統(tǒng)。顯然。控制理論是工程學(xué)與數(shù)學(xué)的跨領(lǐng)域分支，主要處理在有輸入信號(hào)的動(dòng)力系統(tǒng)的行為。黃浦區(qū)質(zhì)量智能控制系統(tǒng)公司
industryTemplate現(xiàn)代化智能控制系統(tǒng)共同合作控制理論一般的目的是借由控制器的動(dòng)作讓系統(tǒng)穩(wěn)定，也就是系統(tǒng)維持在設(shè)定值，而且不會(huì)在設(shè)定值附近晃動(dòng)。
智能操作系統(tǒng)將通過集成操作系統(tǒng)和人工智能與認(rèn)知科學(xué)而進(jìn)行研究。其主要研究?jī)?nèi)容有：操作系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；智能化資源調(diào)度；智能化人機(jī)接口；支持分布并行處理機(jī)制；支持知識(shí)處理機(jī)制；支持多介質(zhì)處理機(jī)制。語言系統(tǒng)為了開展人工智能和認(rèn)知科學(xué)的研究，要求有一種程序設(shè)計(jì)語言，它允許在存儲(chǔ)器中儲(chǔ)存并處理一些復(fù)雜的、無規(guī)則的、經(jīng)常變化的和無法預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)，這種語言即后來被稱為的人工智能程序設(shè)計(jì)語言。人工智能程序設(shè)計(jì)語言及其相應(yīng)的編譯程序（解釋程序）所組成的人工智能程序設(shè)計(jì)語言系統(tǒng)，將有效地支持智能軟件的編寫與開發(fā)。與傳統(tǒng)程序設(shè)計(jì)支持?jǐn)?shù)據(jù)處理采用的固定式算法所具有的明確計(jì)算步驟和精確求解知識(shí)相比，人工智能程序設(shè)計(jì)語言的特點(diǎn)是：支持符號(hào)處理，采用啟發(fā)式搜索，包括不確定的計(jì)算步驟和不確定的求解知識(shí)。實(shí)用的人工智能程序設(shè)計(jì)語言包括函數(shù)式語言（如Lisp），邏輯式語言（如Prolog）和知識(shí)工程語言（Ops5），其中*****采用的是Lisp和Prolog及其變形。Lisp語言適合于符號(hào)處理，它處理的***對(duì)象是符號(hào)表達(dá)式（又稱S-表達(dá)式）。所有的程序與數(shù)據(jù)均由S-表達(dá)式構(gòu)成，采用的主要控制結(jié)構(gòu)是遞歸。Prolog語言以一階謂詞演算為其理論基礎(chǔ)。它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是項(xiàng)。
智能控制理論是建立被控動(dòng)態(tài)過程的特征模式識(shí)別，基于知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)的推理及智能決策基礎(chǔ)上的控制。一個(gè)好的智能控制器本身應(yīng)具有多模式、變結(jié)構(gòu)、變參數(shù)等特點(diǎn)，可根據(jù)被控動(dòng)態(tài)過程特征識(shí)別、學(xué)習(xí)并組織自身的控制模式，改變控制器結(jié)構(gòu)和調(diào)整參數(shù)。[4]智能控制的研究對(duì)象具備以下的一些特點(diǎn)：1.不確定性的模型智能控制的研究對(duì)象通常存在嚴(yán)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(jié)構(gòu)和參數(shù)可能在很大范圍內(nèi)變化。2.高度的非線性對(duì)于具有高度非線性的控制對(duì)象，采用智能控制的方法往往可以較好地解決非線性系統(tǒng)的控制問題。3.復(fù)雜的任務(wù)要求對(duì)于智能控制系統(tǒng)，任務(wù)的要求往往比較復(fù)雜。目前智能控制在伺服系統(tǒng)應(yīng)用中較多的，主要包括**控制、模糊控制、學(xué)習(xí)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、預(yù)測(cè)控制等控制方法。特點(diǎn)編輯語音智能控制與傳統(tǒng)控制的主要區(qū)別在于傳統(tǒng)的控制方法必須依賴于被控制對(duì)象的模型，而智能控制可以解決非模型化系統(tǒng)的控制問題。與傳統(tǒng)控制相比．智能控制具有以下基本特點(diǎn)：1)智能控制的**是高層控制．能對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)。若微分方程是線性常系數(shù)，可以將微分方程取拉普拉斯轉(zhuǎn)換，將其輸入和輸出之間的關(guān)系用傳遞函數(shù)表示。
因此，一個(gè)智能系統(tǒng)也是一個(gè)基于知識(shí)處理的系統(tǒng)，它需要如下設(shè)施：知識(shí)表示語言；知識(shí)組織工具；建立、維護(hù)與查詢知識(shí)庫(kù)的方法與環(huán)境；支持現(xiàn)存知識(shí)的重用。處理結(jié)果智能系統(tǒng)往往采用人工智能的問題求解模式來獲得結(jié)果。它與傳統(tǒng)的系統(tǒng)所采用的求解模式相比，有三個(gè)明顯特征，即其問題求解算法往往是非確定型的或稱啟發(fā)式的；其問題求解在很大程度上依賴知識(shí)；智能系統(tǒng)的問題往往具有指數(shù)型的計(jì)算復(fù)雜性。智能系統(tǒng)通常采用的問題求解方法大致分為搜索、推理和規(guī)劃三類。智能與傳統(tǒng)的區(qū)別智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)系統(tǒng)的又一個(gè)重要區(qū)別在于：智能系統(tǒng)具有現(xiàn)場(chǎng)感應(yīng)（環(huán)境適應(yīng))的能力。所謂現(xiàn)場(chǎng)感應(yīng)指它可能與所處的現(xiàn)實(shí)世界的抽象——現(xiàn)場(chǎng)——進(jìn)行交往，并適應(yīng)這種現(xiàn)場(chǎng)。這種交往包括感知、學(xué)習(xí)、推理、判斷并做出相應(yīng)的動(dòng)作。這也就是通常人們所說的自動(dòng)組織性與自動(dòng)適應(yīng)性。類型編輯語音操作系統(tǒng)也稱基于知識(shí)操作系統(tǒng)。是支持計(jì)算機(jī)特別是新一代計(jì)算機(jī)的一類新一代操作系統(tǒng)。它負(fù)責(zé)管理上述計(jì)算機(jī)的資源，向用戶提供友善接口，并有效地控制基于知識(shí)處理和并行處理的程序的運(yùn)行。因此，它是實(shí)現(xiàn)上述計(jì)算機(jī)并付諸應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一。系統(tǒng)的外部輸入稱為“參考值”，系統(tǒng)中的一個(gè)或多個(gè)變量需隨著參考值變化。徐匯區(qū)口碑好的智能控制系統(tǒng)技術(shù)指導(dǎo)
智能控制系統(tǒng)就是在無人干預(yù)的情況下能自主地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的自動(dòng)控制技術(shù)。黃浦區(qū)質(zhì)量智能控制系統(tǒng)公司
盡管**系統(tǒng)在解決復(fù)雜的高級(jí)推理中獲得了較為成功的應(yīng)用，但是**系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用相對(duì)還是比較少的。模糊邏輯用模糊語言描述系統(tǒng)，既可以描述應(yīng)用系統(tǒng)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(fù)雜的對(duì)象控制。遺傳算法作為一種非確定的擬自然隨機(jī)優(yōu)化工具，具有并行計(jì)算、快速尋找全局**優(yōu)解等特點(diǎn)，它可以和其他技術(shù)混合使用，用于智能控制的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的**優(yōu)控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用大量的神經(jīng)元，按一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)和調(diào)整的自適應(yīng)控制方法。它能表示出豐富的特性，具體包括并行計(jì)算、分布存儲(chǔ)、可變結(jié)構(gòu)、高度容錯(cuò)、非線性運(yùn)算、自我組織、學(xué)習(xí)或自學(xué)習(xí)。這些特性是人們長(zhǎng)期追求和期望的系統(tǒng)特性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)等控制方面具有獨(dú)特的能力。智能控制的相關(guān)技術(shù)與控制方式結(jié)合、或綜合交叉結(jié)合，構(gòu)成風(fēng)格和功能各異的智能控制系統(tǒng)和智能控制器，這也是智能控制技術(shù)方法的一個(gè)主要特點(diǎn)。[3]研究對(duì)象編輯語音智能控制研究的主要目標(biāo)不再是被控對(duì)象，而是控制器本身?？刂破鞑辉偈菃我坏臄?shù)學(xué)模型解析型，而是數(shù)學(xué)解析和知識(shí)系統(tǒng)相結(jié)合的廣義模型，是多種學(xué)科知識(shí)相結(jié)合的控制系統(tǒng)。黃浦區(qū)質(zhì)量智能控制系統(tǒng)公司