(1）非线性 (2）分布处理 (3）学习并行和自适应 (4）数据融合 (5）适用于多变量系统 (6）便于硬件实现

机器人技术的定义、发展和应用 机械执行部分 传感规划部分 智能控制部分 智能机器人专题

1、占优策略与智猪博弈 2、博弈的多重纳什均衡 3、帕累托最优均衡 4、帕累托最优均衡与纳什均衡的关系 5、如何得到帕累托最优均衡

7.1 概述 7.1.1 专家系统的起源与发展 7.1.2 专家系统的一般结构 7.1.3 专家系统的知识表示和获取 7.1.4 专家系统的特点及分类

原理：从小脑活动只获取启发 （1）小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令，构成地址，地址的内容形成各种所需的动作。 （2）输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集，绝大多数神经元都受到抑制

(1） 产生的背景 (a) 更好的映射非线性函数 (b) 模拟人类神经系统,分工合作 (c) 在控制中,克服“时间交叉” (Temporal Crosstalk) 现象

模块（组合）网络 （1） 产生的背景 （a) 更好的映射非线性函数 （b) 模拟人类神经系统,分工合作 （c) 在控制中,克服“时间交叉”(Temporal Crosstalk) 现象

（1）小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令，构成地址，地址的内容形成各种所需的动作。 （2）输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集，绝大多数神经元都受到抑制

比较：传统的优化方法 （1）依赖于初始条件。 （2）与求解空间有紧密关系，促使较快地收敛到局部

深圳和而泰智能控制股份有限公司2020年年度报告全文