一、模糊逻辑控制器的基本结构 二、模糊控制系统的设计 三、PID 控制器模糊增益调节 四、模糊系统的稳定性分析 五、利用MATLAB设计模糊控制器

相同之处 （ 1） 都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统； （2） 不需要数学模型进行描述，但都可用 数学工具进行处理； （3）都适合于VLSI、光电器件等硬件实现

基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

1. 直接自适应控制和间接自适应控制的基本概念； 2. 模糊模型参考学习控制（FMRLC）的原理、结构； 3. FMRLC 的设计和实现

4.1 概述 4.2 传感器与微机的接口技术 4.3 传感器的非线性补偿处理 4.4 传感器输出信号的数字滤波 4.5 智能传感器

7.1 概述 7.1.1 GCS的概念 7.1.2 GCS的特点 7.1.3 GCS的组成 7.1.4 GCS的作用和应用范围 7.2 GCS的组成部件 7.2.1 传输介质 7.2.2 交连部件 7.2.3 传输介质连接设备 7.2.4 传输电子设备 7.2.5 电气保护设备 7.2.6 性能指标 7.3 GCS的工程设计 7.3.1 GCS的规划 7.3.2 GCS设计的重要参数 7.3.3 GCS工程设计标准 7.3.4 GCS工程设计方法 7.3.5 GCS电气防护与接地

运用模糊信息处理方法，通过对大量的楔横轧模具设计的实际数据进行模糊处理，进而得出断面收缩率φ与成形角α、展宽角β的模糊关系.依据模糊关系，选择合理的推理方法，确定出工艺参数，解决了模具设计智能CAD中工艺参数的自动选取问题．

从定义中可见，传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将检测感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。传感器的重要性集中体现在它是自动化、科学测试、计量核算、监测诊断等系统的基础环节

提出了一种预测岩土边坡稳定性的方法.利用数据挖掘的方法从边坡实例数据中挖掘出知识,在此基础上建立岩质边坡稳定性预测的智能模型系统.该系统可以根据获得的现场测试和监测资料,对边坡的稳定性进行较好的预测和估计