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控制论在人工智能智能化中的应用研究随着现代科技的飞速发展，人工智能技术已经成为了当今世界最热门的技术领域之一。
人工智能技术的应用范围越来越广，越来越深入，不断涉及到各行各业。
然而，随着人工智能技术的普及，人们在探讨这一技术领域中的新的发展方向的同时，也逐渐意识到了人工智能技术与控制论之间的紧密联系。
控制论是一门研究在有限时间内使系统从起始状态到达终止状态的一种学科。
控制论起源于20世纪四五十年代，当时，在自动化控制领域中，人们开始尝试通过建立数学模型，来对某些系统进行控制，以达到自动化控制的目的。
然而，这样的实践过程中，很快就发现数学模型所遇到的问题，例如，存在着模型本身的不准确性，外界干扰的存在，以及实际系统与模型之间的偏差等问题。
为了解决这些问题，控制论逐渐成为了一个独立的科学领域。
控制论的研究方向主要包括控制方法、控制系统分析和设计、系统辨识和参数估计等内容。
控制论所涉及的系统类型非常广泛，从机械、电子、化学等物理系统，到社会、经济、环境等社会系统，都有控制论的运用。
在控制论中，人们运用了大量的数学理论与方法，如微积分、线性代数、概率论、统计等，以及一些分析方法，例如模型检测、状态估计、优化算法等。
这些方法不仅解决了系统的数学建模问题，还可以进行控制器设计，以及对系统的性能和稳定性进行分析。
而在人工智能技术方面，自上世纪50年代起，人类就开始研究基于规则的、符号逻辑的人工智能。
此后人工智能经历了几次浪潮，经历了由符号逻辑向统计模型和机器学习的演变，也逐渐产生了强化学习等新的学习范式。
而现在，人工智能技术不仅包括有监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等机器学习的方法，还包括了自然语言处理、计算机视觉等领域。
同时，人工智能的发展也涉及到了一些重要的应用，例如，在医疗健康领域，人工智能技术已经开始用于辅助医生进行影像诊断，预测病情发展趋势，制定个性化的治疗计划；在智能交通领域，人工智能技术通常用于路况预测、交通状况实时监测、智能导航等；在智能金融领域，人工智能技术可以用于风险管理、股票预测、信用评估等领域。
人工智能自动控制的理论与应用随着科技的不断更新和进步，人工智能自动控制已经成为了一种趋势。
人工智能技术的应用范围越来越广泛，不仅局限于工业生产领域，还在包括医疗、金融、教育、交通等方面得到了广泛的应用。
本文将从理论与应用两个方面进行探讨。
一、理论（一）人工智能自动控制的定义所谓人工智能自动控制，是指建立在参数自适应控制技术基础之上，利用人工智能技术实现的自动控制系统。
它通过对系统内部的参数进行自适应调节，使得系统在外界变化的情况下仍能保持稳定运行。
（二）人工智能自动控制的原理人工智能自动控制的原理在于建立了控制系统模型，并将其与人工智能算法相结合，通过偏差反馈来实现自动调节控制。
此外，还可以利用神经网络模型来进行精准控制和数据分析。
（三）人工智能自动控制的算法人工智能自动控制技术的算法有很多种，比较常用的有模糊控制、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、神经网络算法等等。
这些算法在不同的场景下都可以发挥其独特的优势，从而提高自动控制的效率和精度。
二、应用（一）工业生产人工智能自动控制技术在工业生产中应用最为广泛，它可以通过对机器设备进行自动控制和参数调节，从而提高工厂生产效率和产品质量。
另外，在生产过程中还可以利用人工智能技术对数据进行分析，从而实现工艺流程的优化和改进。
（二）医疗应用人工智能自动控制技术在医疗应用中也有着广泛的应用。
例如，利用神经网络模型来对医学影像进行分析，可以实现对医学影像的快速识别和诊断；再例如，通过对患者生命体征数据的实时监测和分析，可以实现自动报警和提醒，以便医护人员尽可能快地做出响应。
（三）金融应用人工智能自动控制技术在金融应用中也有着非常重要的作用。
可以利用其高效的风险控制能力，对股票、债券等重要资产进行自动化投资和风险管理。
此外，它还可以利用大数据分析技术对金融市场的走向进行预测和判断，为投资者提供有效的投资决策依据。
三、总结人工智能自动控制技术的发展将会带来极其深远的影响。
人工智能在自动控制系统中的应用随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经逐渐渗透到了我们的生活的方方面面。
其中一个领域就是自动控制系统。
自动控制系统是一种在无人干预的情况下自动地完成特定任务的系统。
它能够根据预设的条件和规则来获取信息、分析数据、作出判断并执行相应的操作。
人工智能的引入为自动控制系统带来了新的机遇和挑战。
首先，人工智能技术在自动控制系统中的应用可以提高系统的智能化和自适应性。
传统的自动控制系统主要依靠事先设定的规则和算法来完成任务，而人工智能技术可以使系统具备学习和适应的能力。
例如，利用机器学习和深度学习算法，自动控制系统可以根据不同的输入数据自主地学习和调整控制策略，从而更好地适应不同的工作环境和任务要求。
这种智能化的控制系统能够实时感知环境变化，迅速作出反应，并根据经验不断优化和改进，从而提高了系统的性能和效果。
其次，人工智能技术在自动控制系统中的应用可以提升系统的安全性和可靠性。
自动控制系统在很多关键领域发挥着重要的作用，例如飞行器、核电站、工业生产线等。
在这些领域，系统的安全性是至关重要的，一旦出现错误或故障可能会导致灾难性后果。
人工智能技术可以通过自主决策、智能感知和自我修复等功能来提前发现和处理潜在的风险因素，并做出相应的应对措施，从而保障系统的安全运行。
同时，人工智能还可以通过对大量实时数据的实时监测和分析，预测潜在的故障隐患，主动采取措施进行维护和修复，提高系统的可靠性和稳定性。
另外，人工智能技术在自动控制系统中的应用可以提高系统的灵活性和适应性。
传统的自动控制系统往往需要事先明确规定所有的控制策略和算法，一旦出现新的情况就需要人工进行调整和更新。
而人工智能技术可以通过对大量的数据进行学习和分析，从中发现隐藏的模式和规律，根据实际情况做出决策和调整。
这种自适应性的自动控制系统能够适应不断变化的环境和任务需求，灵活地应对各种复杂的情况，提高了系统的适应性和灵活性。
电气自动化控制中人工智能技术的应用随着人工智能技术的不断发展，越来越多的应用场景出现在各个领域中，其中包括了电气自动化控制领域。
人工智能技术的应用可以提高电气自动化控制系统的精准度和效率，从而进一步提升电气自动化控制领域的发展水平和应用领域。
本文将从人工智能识别技术、智能控制技术、智能优化技术等几个方面来分析电气自动化控制中人工智能技术的应用。
在电气自动化控制领域中，人工智能识别技术的应用非常广泛。
目前电气自动化控制系统中存在的一些问题需要经过人工智能识别技术的支持来解决。
例如，判断系统故障原因和系统异常信息的分析等，都需要通过人工智能识别技术来实现。
通常使用的方法是将机器学习算法和数据挖掘技术应用到电气自动化控制系统中的数据中，来实现系统故障的自动识别和异常信息的获取和分析。
电气自动化控制系统中的控制需求非常多样化，可通过人工智能技术实现更加智能化的控制。
在智能控制技术中，可采用基于模糊逻辑控制和神经网络控制等技术实现更为智能化的控制。
采用人工智能技术实现电气自动化控制系统中的的智能控制，可提高控制的精确度和效率，也有助于降低人工干预的成本和不稳定性。
在电气自动化控制系统中，存在大量需要进行优化的参数。
传统的优化方法无法解决这些问题，而智能优化技术却可以很好的实现。
智能优化技术可以使用人工神经网络、粒子群算法等方法来优化系统参数。
同时，智能优化技术还可以用于电气自动化控制系统中的自适应控制，在控制模型的动态调整中有着重要的应用价值。
总的来说，人工智能技术在电气自动化控制领域中有着广泛的应用价值。
通过采用人工智能技术可实现更加智能化、可靠化和高效化的控制，从而进一步提高电气自动化控制领域的发展水平和应用范围。
人工智能在自动控制中的应用随着科技的不断发展，人工智能也在逐渐地成为了我们生活中不可或缺的一部分。
在自动化控制方面，人工智能也有着广泛的应用，能够在许多领域中发挥重要的作用。
本文将讨论人工智能在自动控制中的应用，并探讨其在未来的发展趋势。
首先，人工智能在自动控制中的应用可以分为多个方面。
其中，最为常见的是机器人控制方面的应用。
在工业制造中，机器人已经成为了生产线上的重要工具。
而人工智能技术的引入，更是让机器人的控制和操作变得更加高效和精确。
通过深度学习和神经网络等技术的应用，机器人能够更好地完成各种工作，例如生产和装配等。
其次，人工智能在自动控制中的应用还体现在自动驾驶方面。
自动驾驶技术是近年来发展最迅速的领域之一，也是人工智能应用的一个重点领域。
通过运用人工智能的图像识别、语音识别、控制理论等技术，自动驾驶车辆能够自主感知周围环境，自动完成车辆的控制和导航，为我们的出行带来了更加便捷和安全的选择。
除此之外，人工智能还在诸如能源控制、智能家居和医疗健康等领域得到广泛应用。
例如，通过智能能源管理系统，能够更加高效地管理和利用各种能源，为节能减排做出贡献。
同时，人工智能的应用也正在改变我们的居住方式。
随着智能家居技术的走进千家万户，我们的生活也变得更加便利和舒适。
而在医疗健康方面，人工智能也正在逐步改变医疗行业的面貌。
例如，在疾病诊断方面，人工智能的应用已经取得了重要的进展。
然而，人工智能在自动控制中的应用也面临着一些挑战。
首先，人工智能技术仍处于快速发展阶段，尚需进一步提高其成熟度和可靠性。
此外，在自动控制领域，安全性、稳定性和可靠性等方面也是人工智能技术需要解决的重要问题。
为了真正实现人工智能技术的大规模应用，需要通过持续的技术研究和不断完善创新的方案和解决方案来克服这些挑战。
最后，人工智能在自动控制领域的发展前景十分广阔。
随着人工智能技术的不断提升和普及化，我们可以预见，未来自动控制的应用领域还将呈现出更加多样化和复杂化的趋势。
人工智能在自动化控制中的应用随着科技的不断发展，人工智能的应用越来越广泛，其中在自动化控制领域中的应用也越来越受到关注。
自动化控制的目的是将人类的劳动力替换掉，使工作更加高效、精准以及自动化。
而人工智能作为自动化控制的创新技术，可以更好地提升自动化的能力，发挥更大的作用。
一、人工智能在自动化控制中的应用人工智能在自动化领域中的应用主要可以分为两个方面：一是通过机器学习的方法，对一些复杂的数据进行分析和处理，以此提高系统的响应能力和处理能力；二是通过人工智能的方法，实现自动化控制的系统优化。
1. 机器学习的应用机器学习是指通过新的算法和工具，让计算机能够自己学习和适应新的数据模型，预处理和特征提取，通过模型拟合来完成相关任务。
在自动化控制系统中，机器学习主要用于分析大量的数据，包括传感器、测量仪器等。
通过对这些数据的分析，可以预测设备的运行状况，提高问题预警的能力。
此外，机器学习还可以帮助设备进行自我维护和优化，增强系统的容错能力，减少机械故障的发生。
2. 人工智能的应用通过人工智能的方法，可以优化自动化控制系统的控制策略和电子技术的实现。
常见的人工智能技术包括神经网络和模糊逻辑控制等。
其中，神经网络可以模拟人脑的神经元和突触工作方式，实现复杂的控制系统；而模糊逻辑控制则可以处理大量的不确定信息，并在保证安全的前提下，建立复杂的控制策略。
二、人工智能在自动化控制中的优点相比较传统的自动化控制方式，人工智能在自动化控制中的优点主要体现在以下几方面：1. 人工智能处理速度更快人工智能系统能够快速分析和处理大量的数据，而传统的自动化控制方式需要手动处理和设置相关参数，速度较慢。
因此，人工智能在自动化控制中可以大幅度提高系统的响应速度和处理效率，提高生产制造的效率。
2. 人工智能系统更智能化传统的自动化控制系统需要人为设置相关规则和参数，但在不确定情况下容易出现控制系统失效等问题。
而人工智能系统则能够通过数据学习和模型预测，自主推断控制策略，提高系统的智能化水平，降低出错几率。
人工智能技术在自动控制系统中的应用随着科技的不断进步和发展，人工智能技术已经成为了当今最热门和最具前景的领域之一。
无论是在医疗、交通、金融还是军事等各个领域，人工智能技术都在发挥着越来越重要的作用。
其中，在自动控制系统领域中，人工智能技术的应用正在得到越来越广泛的关注和应用。
一、人工智能技术在自动控制系统中的应用概述自动控制系统是指通过一系列自动化设备和系统实现对工业过程、生产流程或系统内部各种参数、物料、工艺等的自动化控制和监测的系统。
在自动控制系统中，需要实时对诸多参数进行监控和控制，包括温度、湿度、压力、流量、速度等各种变量。
传统的自动控制系统主要依靠预设规则和规律进行控制和运作，如果出现特殊环境和情况，往往难以进行有效的应对和调整。
而在这种情况下，人工智能技术的应用就能发挥出更加重要和实用的作用。
二、人工智能技术在自动控制系统中的具体应用在众多的应用场景中，人工智能技术可以在自动控制系统中扮演的角色也是多种多样的，这里笔者就结合实际案例来具体阐述：1. 机器人自动控制目前各类机器人已经广泛应用于各种工业生产领域，而在机器人运作过程中，人工智能技术可以通过机器人的视觉识别和学习能力，让机器人持续地优化自己的运行方式和策略，以达到更好的自适应和自我优化能力。
机器人的自动控制依赖于其内部控制系统实时监控环境情况和自身状态进行调整，而人工智能技术可以通过智能化算法优化机器人的自动控制能力和参数调控。
2. 无人车自动驾驶随着无人驾驶技术的不断发展和完善，无人车也已经成为了当今越来越热门的自动控制系统领域。
在无人车的自动驾驶过程中，需要通过对环境的识别和情况的预判实现自动控制，而人工智能技术可以通过将感知数据与路况数据和地图数据进行整合处理，实现更加高效和精确的自动驾驶能力。
3. 生产线监控在多种生产线的生产过程中，需要对产品质量和流量等诸多参数进行实时监测和控制。
利用人工智能技术，可以实现对生产线的自动监控和自动调整，比如在生产过程中，通过对可能出现障碍的环境和工艺进行预判性处理，可以在事故发生之前避免产生过大的损失。
人工智能在自动控制领域的应用研究自动控制领域是一个充满机遇和挑战的领域，它涵盖了多个领域，如工业自动化、机器人技术、交通自动化等。
随着近年来人工智能技术的迅速发展，越来越多的自动控制系统开始引入人工智能技术，以提高自动控制的效率和智能化水平。
一、人工智能在自动控制领域的应用现状1. 工业自动化传统的工业自动化系统多依赖于固定的控制逻辑和规则，限制了自动控制系统的智能化程度。
而人工智能技术可以通过学习和演化等方法自适应、自我优化，不仅可以实现更加精确的预测和控制，还可以优化生产线的整体效率。
比如，利用机器学习算法来搭建预测模型，可以精准预测设备故障，进而提前进行维护和保养，避免故障对生产造成的损失。
2. 机器人技术机器人技术是自动控制领域中应用最为广泛的领域之一，而人工智能技术的应用则可以使机器人更加具备智能化和自主化。
利用深度学习算法，机器人可以学习不同环境下复杂的运动规律，使得其具备更高的运动准确度和反应速度。
此外，人工智能还可以使得机器人更加智能化，如通过图像识别技术实现自主导航能力。
3. 交通自动化交通自动化是一个极具发展潜力的领域，人工智能技术正是推动交通自动化发展的重要推手之一。
利用人工智能技术，可以构建智能交通控制系统，实现实时调度和智能路径规划，同时通过数据分析和建模，可以预测交通拥堵情况，从而优化交通流量，提升城市的通行效率。
二、人工智能技术在自动控制领域的优势1. 提高系统的高效性和准确性传统的自动控制系统往往依赖于规则库、专家经验等方法，但这些方法难以应对实际应用场景中的复杂因素，而人工智能技术具有强大的学习和适应性能力，可以从海量数据中学习并优化，从而提高自动控制系统的高效性和准确性。
2. 增加系统的自主性和智能化水平传统的自动控制系统往往需要人工干预，难以实现真正的自主化。
而人工智能技术可以使得自动控制系统获得更高的自主性和智能化水平，使其具备更高的自主决策能力和自我优化能力。
电气自动化控制中人工智能技术的应用
电气自动化控制中，人工智能技术的应用越来越广泛。
人工智能技术通过模拟人的智
能思维和学习能力，为电气自动化控制系统提供了更加智能化和高效的解决方案。
以下是
人工智能技术在电气自动化控制中的一些应用。
人工智能技术在电气自动化控制系统中可以实现智能优化。
通过使用专家系统、遗传
算法和模糊控制等技术，可以对电气自动化控制系统进行优化设计，提高系统的性能指标。
在电力系统中，可以利用人工智能技术对电力负荷进行精确预测，从而优化电力的调度和
分配，提高电力系统的效率和可靠性。
人工智能技术在电气自动化控制系统中可以实现智能感知和决策。
通过使用机器学习、模式识别和数据挖掘等技术，可以对电气自动化控制系统的工作环境和运行状态进行智能
感知和分析，实时获取和处理大量的数据信息。
基于这些数据信息，可以利用人工智能技
术进行智能决策，实现系统的自主学习和优化控制。
在智能电网中，可以利用人工智能技
术对电力设备和用户的行为进行智能感知和分析，从而实现电力的智能调度和优化供应。
人工智能在自动控制和辅助决策中的应用随着科技的不断发展和进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）逐渐成为当今社会的热门话题。
人工智能的应用范围非常广泛，其中包括自动控制和辅助决策。
本文将探讨人工智能在自动控制和辅助决策中的应用。
首先，让我们深入了解人工智能在自动控制领域的应用。
自动控制是一种基于反馈控制原理的技术，旨在通过将感知和决策的能力引入机器，并使其能够根据外部环境的改变自主地调整行为。
人工智能为自动控制系统提供了更高级别的智能和学习能力。
例如，人工智能可以用于自动驾驶汽车中的感知和决策过程。
通过利用大量的传感器数据和强大的算法，人工智能使得车辆能够实时感知周围的环境，并做出相应的决策，如转弯、变道或停车。
此外，人工智能在工业自动化中也有广泛的应用。
例如，利用人工智能技术可以实现工厂的智能化控制，提高生产效率和质量。
其次，让我们来讨论人工智能在辅助决策中的应用。
决策是每个组织和个人日常工作中不可或缺的一部分。
然而，由于决策的复杂性和不确定性，常常需要借助技术工具来辅助决策过程。
人工智能提供了一种强大的决策支持系统，能够处理和分析大量的数据，并提供准确、有针对性的决策建议。
例如，在医疗领域，人工智能可以用于辅助医生进行诊断和治疗决策。
通过分析患者的病历数据、实验室结果和医学文献，人工智能可以提供针对个体患者的个性化治疗方案。
此外，人工智能还可以用于金融领域的投资决策和风险管理。
通过分析市场数据和公司财务报表，人工智能可以帮助投资者做出明智的投资决策，降低风险。
人工智能在自动控制和辅助决策中的应用带来了许多好处。
首先，人工智能能够提高生产效率和质量。
在自动控制领域，利用人工智能技术可以实现设备和系统的智能控制，从而提高生产线的效率。
在辅助决策领域，人工智能可以帮助人们更快速地获取和分析大量的数据，做出更准确的决策，避免人为错误。
其次，人工智能还可以降低成本和风险。
浅谈自动控制理论在人工智能中的应用作者：焦建霖来源：《现代营销·理论》2020年第01期摘要：近来，自动控制理论在人工智能工程实践中迅速发展，本文综合分析了自动控制理论和人工智能的概念、研究方法、发展方向及二者间的关系，进一步举例分析了自动控制理论在人工智能的应用，如软件流程自动化技术（RPA）和机器人行为控制技术。
通过上述分析能够理清二者间各自的发展脉络及相互交叉，从而有助于从事控制理论和人工智能的科研人员进行参考和研究，进一步发展交叉学科的应用。
关键词：自动控制理论; 人工智能; 软件流程自动化; 机器人行为控制技术; RPA随着人工智能的快速发展，自动控制理论在人工智能中的应用日趋广泛，逐渐形成了一门自动控制和人工智能交叉的智能控制学科。
无论是神经网络的发展，还是机器人的开发应用都需要自动控制理论的理论基础。
因此本文尝试对自动控制理论和人工智能的结合进行总结，从而牵引出自动控制理论在人工智能中的应用。
一、自动控制理论简述1.自动控制概念自动控制理论是指在没有人直接参与的情况下，利用外加的设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。
自动控制理论是以反馈控制为基础的自动调节理论，使受控制的对象按照预期的规律进行变化。
为了实现多样化的控制目的，首先将被控对象和控制装置有机地结合起来形成一个整体，这个整体称为自动控制系统。
在这个系统中，输出量是要求被严格控制的物理量，一般要求它保持在一定误差限内，如角速度、迎角;而控制装置是对输出量施加控制的机构，可以采用多种方式、不同原理进行控制。
2.自动控制理论发展历程随着生产力的不断进步，自动控制技术也在不断发展，尤其是自动控制在人工智能中的应用，更是反向推动着自动控制理论的更新换代。
自动控制理论的发展可概括为以下三段：（1）经典控制理论：主要研究线性定常系统，利用线性常微分方程来分析系统稳定性，一般只研究系统的外部特性即单输入单输出特性。
具有代表性的研究方法是频率分析法和根轨迹法;（2）现代控制理论：在原有经典控制的基础上进一步研究多输入多输出问题，一般使用状态空间的时域分析法。
在此阶段，计算机的发展和应用为现代控制理论打下了应用的基础，满足了分析复杂问题的严格要求。
具有代表性的研究方法是动态规划理论、极大值原理和多变量最优理论，状态空间方法的核心部分就是最优化理论;（3）智能控制理论：是近年发展起来的人工智能与自动控制理论的结合，它主要针对现实环境中被控对象、控制任务和各项参数的复杂性，核心是利用人工智能的成果指导和解决控制系统中的复杂问题，比如模型的不确定性、传递函数的高度非线性、参数的庞杂性等。
具有代表性的方法是模糊控制、神经网络控制和专家系统控制。
3.自动控制理论发展现状与前景随着科学技术的发展，自动控制理论已经广泛应用于机械、化工、电力、航空航天等领域，并逐步向医学、环境、经管等其他社会领域扩展，给各个学科的相互交叉打下了坚实的基础。
自动控制理论的发展和应用不仅给生产过程带来自动化、解放了人类的双手，从而进一步提高了劳动生产率，改善了劳动条件，极大地促进了社会的发展;而且给人类社会进一步发展人工智能、航空航天等高端科技奠定了基础。
二、人工智能简述1.人工智能概念人工智能是研究、开发用于模拟、延申和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能作为计算机科学的一个重要分支，目的是分析人类智能和一些思维过程的性质并通过机器模拟人类智能和思维，从而达到像人类一样思考的目的，甚至可能超过人的智能。
人工智能虽然是计算机科学的分支，却远远超出了其范围，因而逐步发展成一个独立的学科。
人工智能涉及计算机科学、心理学、语言学和哲学等广泛学科，它和思维科学是实践与应用的关系，处于思维科学的技术应用层面。
目前人工智能在机器人、政治经济决策、控制系统和仿真系统中得到广泛应用。
2.人工智能主要研究方法2.1大脑模拟（The human brain simulation）使用数学分析方法和计算机模拟技术对神经系统进行研究和模擬，从研究神经元的物理模型、交互关系和神经网络的学习，到脑组织和神经类型的量化计算等，从而阐明心理历程的神经机制。
主要研究问题有：神经活动的基本过程：研究神经元离子通道及其调控、突触传递及其调控、神经元受体及信号转导、神经活动的同步机理;学习和记忆的神经机制：神经系统因活动和环境等因素的作用而在结构和功能上发生改变，这种改变是学习和记忆等高级脑功能的基础。
研究产生这种可塑性、特别是神经突触的可塑性的机制以及学习规则。
研究神经元回路信息编码及加工机理。
2.2子符号法（sub-symbol method）由于上世纪八十年代人工智能的停滞不前，研究者开发了子符号法来解决符号系统无法模仿人类智能的特定问题。
研究者提出在人工智能中引入控制理论，否定了符号人工智能而专注于机器人移动等工程问题。
子符号法主要包括神经网络、模糊控制和进化计算等方法。
2.3联结主义（connectionism）联结主义的指导性启示和主要灵感来自大脑或神经系统，它把认知看成是网络的整体活动。
网络是个动态的系统，它由类似于神经元的基本单元和结点构成，每个单元都有不同的活性。
随着时间的衰减，外部输入和其他单元的活性传递都会使一个单元的静息活性发生动态的改变。
联结主义赋予网络以核心性的地位，采纳分布表征和并行加工理论，强调的是网络的并行分布加工，注重的是网络加工的数学基础。
联结主义的中心原则是：心理现象可以用简单且单位一致的互联网络来描述。
连接和单元的形式对于不同的模型可以是不同的。
例如，网络中的单位可以代表神经元，而连接可以代表人类大脑中的突触3.人工智能发展现状与前景第四次工业革命正在来临，人工智能已经从科幻走向现实。
随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。
人工智能未来发展的五大趋势：自主事物使用AI来执行传统意义上人类才能執行的事务，如无人机、自动驾驶车辆等;大数据分析使用自动算法来探索和挖掘数据，实现数据任务的自动化，从而给现实决策提供指导;人工智能驱动开发将AI嵌入到应用程序中并使用AI作为开发过程中创建AI驱动的工具、技术和方法，如专家系统、测试系统和设计系统等;智能空间是将科学技术集成于日常生活中，并结合商业、工业等对智能城市进行设计;量子计算是一种非经典计算，它基于亚原子粒子的量子态，它将信息表示为量子位或“量子位”的元素，从而获得远超常规计算机的计算能力。
三、基于自动控制理论的人工智能应用1.软件流程自动化技术（RPA）RPA，即Robotic Process Automation（软件流程自动化），是指用自动控制理论代替在各个行业中本来是由人工操作计算机完成的工作。
它让软件机器人自动处理大量重复的、基于某种设定规则的工作流程任务。
比如：在企业的业务流程中，通常有纸质文件录入、证件票据验证、从电子邮件和文档中提取数据、跨系统数据迁移、企业IT应用自动操作等......软件机器人能准确快速完成这些工作，能减少人工错误、确保零失误、提高效率、大幅度降低运营成本。
RPA依靠先进的自动化技术，极大减少了开发成本和开发周期，实现了企业内部跨系统及工作流程的自动化工作，在提高生产效率的同时降低了成本。
RPA软件自动化脚本类似于软件自动化测试的脚本，软件自动化测试的脚本在操作应用出现异常时只要记录错误信息并截屏。
RPA的脚本则要求进行反馈处理，针对流程中所有可能出现的异常情况进行一定的反馈，从而提高流程运行的稳定性。
此外，RPA还要添加更多的检查点，以确保每个流程执行无误。
RPA脚本应用在成熟的系统之上，一旦构建完成且稳定运行，就可以做到尽量不修改。
RPA中自动控制理论的应用还包括对象识别，通过对象直接操作元素，从而达到避免用图像识别的目的，因为图像识别的脚本不易维护。
但有时由于RPA应用类型多样化，采用对象识别有时不能在所有的应用上工作，而且工作后一般不修改，所以这时采用图像识别的较好。
2.机器人行为控制技术以自动控制理论在机器人机械手位置控制的应用为例。
在工程实际中，上位机一般采用的是PC机，其作用是实现对关节运动轨迹的规划、命令传输以及信息反馈;下位机一般采用的是MCS96单片机，其作用是定位机械手关节位置。
微处理器控制系统的作用是与PC机进行信息交换，进而接受移动关节的指令，并进行即时进行反馈。
此外，这一系统还能够对关节的运动进行控制。
该系统采用模糊控制方法，不仅能够减小控制系统的误差，还能够提升系统的稳定性。
另外，还有一种机器人由连杆和滚轮构成，其在移动过程中，主要依靠的是后补的两条滚轮。
在这里自动控制理论的应用就能够很好地体现其价值，并在工程实际中减少系统误差。
此外，行为控制技术在应用过程中，还能够实现对机器人行为计划的有效操控。
例如，在某个十字路口，若要对多个机器人的行为进行控制，难免会存在冲突与协调的问题。
在实现这一目标的过程中，自动控制理论为其提供了分布式和集中式两种行为模式。
分布式行为模式一般过程是：首先对机器人所遇到的不同问题进行系统设置，然后设计机器人的行动规则，采用分布式行为模式，控制机器人在行为过程中面对冲突区域采取避让的方式，从而达到合理、有效地操控机器人行为计划地目的。
四、结束语总而言之，随着自动控制理论的深入发展，其在人工智能领域的应用也越来越广。
自动控制理论不仅可以应用于机器人行为控制、人工智能驱动，还可以应用于其他人工智能领域的方方面面。
自动控制理论不仅能够提高人工智能产业的准确度和精度，还能够实现机器人的智能化、自动化。
但是目前自动控制理论还未普遍应用于人工智能。
因此，未来应加大自动控制理论在人工智能中的研究和应用。
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