第一篇：“當(dāng)代政務(wù)禮儀前沿”講座通訊稿

我院舉辦“當(dāng)代政務(wù)禮儀前沿”專題講座

通訊員 20114227 陳卓

為進一步增強我院學(xué)生對政務(wù)活動中禮儀規(guī)范的了解，10月12日下午,管理系邀請知名國際標(biāo)準(zhǔn)禮儀專家楊金波來學(xué)院為同學(xué)們作了題為“當(dāng)代政務(wù)禮儀前沿”專題講座。講座由管理系主任趙劍民主持，管理系全體教師和學(xué)生積極參加。

政務(wù)禮儀是指國家工作人員在工作場合所應(yīng)恪守的有關(guān)人際交往的行為規(guī)范。楊老師首先從形象、著裝禮儀角度著眼，強調(diào)了儀容、儀態(tài)和儀表的重要性。接著，楊老師從說話水準(zhǔn)、迎客送客、握手、遞接名片等方面為大家講述了待人接物的規(guī)范。在政務(wù)禮儀中成為一個受歡迎的人，是在一系列人際交往的細節(jié)中實現(xiàn)的，細節(jié)展示修養(yǎng)，細節(jié)決定成敗。隨后楊老師介紹了在餐桌、會議、國際和外交等不同場合的座次禮儀。在我國，會議座談是中國禮儀，會餐是國際禮儀。會議座次卑尊五個字：前、后、左、右、中。多排以前為尊，一排以中為尊，以左為尊，客餐是國際禮儀，一般總結(jié)為四句話：面門為上，居中為上，以右為上，以遠為上，面門為上。

講座深入淺出，內(nèi)容豐富，不僅幫助同學(xué)們掌握了具體的政務(wù)禮儀，更使同學(xué)們深刻認識到“禮儀”是一個人的思想水平、文化修養(yǎng)、交際能力的外在表現(xiàn)，對于推動文明校風(fēng)建設(shè)具有重要意義。

第二篇：禮儀講座通訊稿

文明禮儀講座培養(yǎng)個人魅力

（通訊員：蒙斯敏）11月16號晚，湖北師范學(xué)院機電與控制工程學(xué)院的禮儀講座在湖北師范學(xué)院自控大樓舉辦。到場人員有我院學(xué)生會秘書長，學(xué)生會主席，團學(xué)組織的各部門干事，外國語學(xué)院禮儀隊以及全機電學(xué)院的女生。

講座的第一項是關(guān)于大學(xué)生日常禮儀的要求，講座談到大學(xué)生日常該如何處理自己的儀容儀表與控制自己的談吐舉止，以及怎樣以一個大方得體的形象出現(xiàn)。講座的第二項是化妝與盤發(fā)教程。這一項是外院禮儀隊的兩位成員為學(xué)員講解?，F(xiàn)場以一種互動緊密的交流方式進行，學(xué)員們都基本學(xué)會了化妝與盤發(fā)的小竅門，由此可見女生對化妝與盤發(fā)感興趣不容小視的的天性，此時也將講座氣氛推向了最高潮。

據(jù)悉：本次活動的主要目的第一是加強我院學(xué)生對文明禮儀的認識，讓機電學(xué)院的同學(xué)們以一個更具個人魅力與個人素養(yǎng)的形象出現(xiàn)在學(xué)校。第二是為我院準(zhǔn)備組建屬于自己院的禮儀隊作準(zhǔn)備活動，為我院出一份力。

第三篇：政務(wù)禮儀講座設(shè)計

政務(wù)禮儀講座設(shè)計

導(dǎo)入部分

以兩個案例做為禮儀的導(dǎo)入。1.薩科齊與默克爾 2.接待時不喝茶

講案例時，第一個可以詳細些，第二個只講案例只做以后內(nèi)容的鋪墊，先不做解釋，留在后面解答。展開部分 講授目錄

一、禮儀的概念

二、著將禮儀

二、電話禮儀

四、電梯禮儀。當(dāng)前的一個新聞（廣西大學(xué)生）

課間休息。休息下課前，舉個接待的案例（揚州稅院接站案例），請大家思考。休息期間可以播放音樂，或短片。開始上課前。播放一個小游戲或都用一個智力圖片把大家注意辦集中過來。

開始上課。先講解休息前留的案例。

五、接待禮儀 1.名片禮儀 2.座次禮儀

（1）會議主席臺座次（2）宴席座次（3）儀式的座次（4）乘車的座次 3．迎接禮儀接待來訪 4.宴會禮儀

5.飲酒禮儀（孔子的三段論）6.會議禮儀 7.拍照禮儀

8.外事禮儀原則簡介 結(jié)束語

第四篇：前沿講座

計算機視覺學(xué)科前沿知識

計算機視覺就是用計算機來模擬人的視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)人的視覺功能，通常是指用攝像機和計算機代替人眼對目標(biāo)進行識別、跟蹤和測量等，從而實現(xiàn)對客觀的三維世界的識別。人與其他動物一樣，視覺、聽覺、觸覺等感官功能的產(chǎn)生，首先在于進化過程中生存的需要。根據(jù)美國心理學(xué)家Gibson的理論，人的視覺不管有多少用處，但主要功能可概括為適應(yīng)外界環(huán)境和控制自身的運動?？吹狡嚊_過來，你會趕快回避；看到前面有激流，你不會冒然趟過去?！斑m應(yīng)外界環(huán)境和控制自身的運動”還是比較抽象的概念。事實上，為了適應(yīng)外界環(huán)境和控制自身的運動，視覺系統(tǒng)需要能識別物體（可想而知，一個人連親戚、同事、朋友都不認識，會怎樣生活），能判斷物體的運動以及確定物體的形狀和方位（否則，無法抓取物體）。所以，物體識別、物體定位、物體三維形狀恢復(fù)和運動分析，就構(gòu)成了計算機視覺的主要研究內(nèi)容。

隨著自動化水平不斷的提高，機器視覺在自動化行業(yè)中應(yīng)用也是越來越多，而機器視覺在我國可以說處于剛起步發(fā)展階段，機器人視覺是一門新興的發(fā)展迅速的學(xué)科，八十年代以來, 機器人視覺的研究已經(jīng)歷了從實險室走向?qū)嶋H應(yīng)用的發(fā)展階段。從簡單的二值圖象處理到高分辨率多灰度的圖象處理,從一般的二維信息處理到三維視覺機理以及模型和算法的研究都取得了很大的進展。而計算機工業(yè)水平的飛速提高以及人工智能、并行處理和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等學(xué)科的發(fā)展,更促進了機器人視覺系統(tǒng)的實用化和涉足許多復(fù)雜視覺過程的研究。

目前，機器人視覺系統(tǒng)正在廣泛地應(yīng)用于視覺檢測、機器人的視覺引導(dǎo)和自動化裝配領(lǐng)域中。在現(xiàn)代化的大生產(chǎn)之中，視覺檢測往往是不可缺少的環(huán)節(jié)。比如，汽車零件的外觀，藥品包裝的正誤，IC字符印刷的質(zhì)量，電路板焊接的好壞等等，都需要眾多的檢測工人，通過肉眼或結(jié)合顯微鏡進行觀測檢驗。大量的人工檢測不僅影響工廠效率，而且?guī)聿豢煽康囊蛩?，直接影響產(chǎn)品質(zhì)量與成本。另外，許多檢測的工序不僅僅要求外觀的檢測，同時需要準(zhǔn)確獲取檢測數(shù)據(jù)，比如零件的寬度，圓孔的直徑，以及基準(zhǔn)點的坐標(biāo)等等，這些工作則是很難靠人眼快速完成。近年來發(fā)展迅猛的機器視覺技術(shù)解決了這一問題。機器視覺系統(tǒng)一般采用CCD照相機攝取檢測圖象并轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，再采用先進的計算機硬件與軟件技術(shù)對圖象數(shù)字信號進行處理，從而得到所需要的各種目標(biāo)圖象特征值，并由此實現(xiàn)模式識別，坐標(biāo)計算，灰度分布圖等多種功能。然后再根據(jù)其結(jié)果顯示圖象，輸出數(shù)據(jù)，發(fā)出指令，配合執(zhí)行機構(gòu)完成位置調(diào)整，好壞篩選，數(shù)據(jù)統(tǒng)計等自動化流程。與人工視覺相比較，機器視覺具有精確，快速，可靠，和易數(shù)字化等優(yōu)點。

機器視覺系統(tǒng)的輸入裝置可以是攝像機、轉(zhuǎn)鼓等，它們都把三維的影像作為輸入源，即輸入計算機的就是三維管觀世界的二維投影。如果把三維客觀世界到二維投影像看作是一種正變換的話，則機器視覺系統(tǒng)所要做的是從這種二維投影圖像到三維客觀世界的逆變換，也就是根據(jù)這種二維投影圖像去重建三維的客觀世界。機器視覺系統(tǒng)主要由三部分組成：圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示。將近80%的工業(yè)視覺系統(tǒng)主要用在檢測方面，包括用于提高生產(chǎn)效率、控制生產(chǎn)過程中的產(chǎn)品質(zhì)量、采集產(chǎn)品數(shù)據(jù)等。產(chǎn)品的分類和選擇也集成于檢測功能中。例如生產(chǎn)線上的單攝像機視覺系統(tǒng)，它的視覺系統(tǒng)用來檢測生產(chǎn)線上的產(chǎn)品，決定產(chǎn)品是否符合質(zhì)量要求，并根據(jù)結(jié)果，產(chǎn)生相應(yīng)的信號輸入上位機。圖像獲取設(shè)備包括光源、攝像機等；圖像處理設(shè)備包括相應(yīng)的軟件和硬件系統(tǒng)；輸出設(shè)備是與制造過程相連的有關(guān)系統(tǒng)，包括過程控制器和報警裝置等。數(shù)據(jù)傳輸?shù)接嬎銠C，進行分析和產(chǎn)品控制，若發(fā)現(xiàn)不合格品，則報警器告警，并將其排除出生產(chǎn)線。機器視覺的結(jié)果是CAQ系統(tǒng)的質(zhì)量信息來源，也可以和CIMS其它系統(tǒng)集成。

由于沒有通用的機器視覺照明設(shè)備，所以針對每個特定的應(yīng)用實例，要選擇相應(yīng)的照明裝置，以達到最佳效果。過去，許多工業(yè)用的機器視覺系統(tǒng)用可見光作為光源，這主要是因為可見光容易獲得，價格低，并且便于操作。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。但是，這些光源的一個最大缺點是光能不能保持穩(wěn)定。以日光燈為例，在使用的第一個100小時內(nèi)，光能將下降15%，隨著使用時間的增加，光能將不斷下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持穩(wěn)定，是實用化過程中急需要解決的問題。另一個方面，環(huán)境光將改變這些光源照射到物體上的總光能，使輸出的圖像數(shù)據(jù)存在噪聲，一般采用加防護屏的方法，減少環(huán)境光的影響。由于存在上述問題，在現(xiàn)今的工業(yè)應(yīng)用中，對于某些要求高的檢測任務(wù)，常采用X射線、超聲波等不可見光作為光源。但是不可見光不利于檢測系統(tǒng)的操作，且價格較高，所以，目前在實際應(yīng)用中，仍多用可見光作為光源。

機器視覺系統(tǒng)中，視覺信息的處理技術(shù)主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內(nèi)容。經(jīng)過這些處理后，輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng)程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。圖像的增強用于調(diào)整圖像的對比度，突出圖像中的重要細節(jié)，改善視覺質(zhì)量。通常采用灰度直方圖修改技術(shù)進行圖像增強。圖像的灰度直方圖是表示一幅圖像灰度分布情況的統(tǒng)計特性圖表，與對比度緊密相連。圖像的數(shù)據(jù)編碼和傳輸，數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量是相當(dāng)龐大的，一幅512*512個像素的數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量為256 K字節(jié)，若假設(shè)每秒傳輸25幀圖像，則傳輸?shù)男诺浪俾蕿?2.4M比特/秒。高信道速率意味著高投資，也意味著普及難度的增加。因此，傳輸過程中，對圖像數(shù)據(jù)進行壓縮顯得非常重要，數(shù)據(jù)的壓縮主要通過圖像數(shù)據(jù)的編碼和變換壓縮完成。圖像邊緣銳化處理主要是加強圖像中的輪廓邊緣和細節(jié)，形成完整的物體邊界，達到將物體從圖像中分離出來或?qū)⒈硎就晃矬w表面的區(qū)域檢測出來的目的。圖像分割是將圖像分成若干部分，每一部分對應(yīng)于某一物體表面，在進行分割時，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量。圖像的識別過程實際上可以看作是一個標(biāo)記過程，即利用識別算法來辨別景物中已分割好的各個物體，給這些物體賦予特定的標(biāo)記，它是機器視覺系統(tǒng)必須完成的一個任務(wù)。

在本世紀(jì)四、五十年代發(fā)展起來的線性濾波器以其完善的理論基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)處理方便，易于采用FFT和硬件實現(xiàn)等優(yōu)點，一直在圖像濾波領(lǐng)域占有重要地位，其中以WIENER濾波器理論和卡爾曼濾波理論為代表。但是線性濾波器存在著計算復(fù)雜度高，不便于實時處理等缺點。雖然它對高斯噪聲有良好的平滑作用，但對脈沖信號干擾和其它形式的噪聲干擾抑制效果差，信號邊緣模糊。為此，1971年，著名學(xué)者TUKEY提出非線笥濾波器——中值濾波器，即把局部區(qū)域中灰度的中值作為輸出灰度，并將其與統(tǒng)計學(xué)理論結(jié)合起來，使用迭代方法，比較理想地將圖像從噪聲中恢復(fù)出來，并且能保護圖像的輪廓邊界，不使其變模糊。近年來，非線性濾波理論在機器視覺、醫(yī)學(xué)成像、語音處理等領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用，同時，也反過來促使該理論的研究向縱深方向發(fā)展。

第五篇：前沿講座

智能控制及其應(yīng)用

院 － 系： 信息工程與自動化學(xué)院 專 業(yè)： 模式識別與智能系統(tǒng) 年 級： 2011 級 學(xué)生姓名： 朱 丹 學(xué) 號： 2011204082 任課教師： 楊承志、馮麗輝、萬舟

2011年11月

摘要

智能控制是自動控制發(fā)展的高級階段，是人工智能、控制論、信息論、系統(tǒng)論、仿生學(xué)、進化計算和計算機等多種學(xué)科的高度綜合與集成，是一門新興的邊緣交叉學(xué)科。智能控制的主要方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制與專家系統(tǒng)，為解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題提供了有效的理論和方法。目前，智能控制已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)、軍事航空等眾多領(lǐng)域，具有廣闊的發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞： 智能控制 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊控制 專家系統(tǒng)

ABSTRACT

Intelligent automatic control is the advanced stage of development of automatic control．It is comprehensive and integrated subject of artificial intelligence, cybernetics, information theory, system theory, bionics, evolutionary computation, computer and so on.It is a new edge of the overlapping subject.The main method of intelligent control are following：artificial neural network , fuzzy control and expert system.In order to solve the complex control problem which is difficult to solve by the traditional methods.It provides effective theory and method.At present, the intelligent control has been widely used in industry, agriculture, services, military aviation, etc, and has a broad development prospects.Keywords: intelligent automatic control artificial neural network fuzzy control expert system

引言

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，許多新方法和技術(shù)進入工程化、產(chǎn)品化階段，這對自動控制技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)，促進了智能控制理論在控制技術(shù)中的應(yīng)用，以解決用傳統(tǒng)的方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。智能控制不僅包含了自動控制、人工智能、系統(tǒng)理論和計算機科學(xué)的內(nèi)容，而且還從生物學(xué)等學(xué)科汲取豐富的營養(yǎng)，正在成為自動化領(lǐng)域中最興旺和發(fā)展最迅速的一個分支學(xué)科。

一、智能控制的基本概念和特點

傳統(tǒng)的控制方法是建立在被控對象的精確數(shù)學(xué)模型之上的，而智能控制是針對系統(tǒng)的復(fù)雜性、非線性、不確定性等提出來的。IEEE控制系統(tǒng)協(xié)會把智能控制歸納為：智能控制系統(tǒng)必須具有模擬人類學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力。一個智能控制系統(tǒng)一般應(yīng)具有以下一些特點：

1.智能控制具有混合控制特點，系統(tǒng)能以知識表示非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)表示的混合控制過程，采用開閉環(huán)控制和定性決策及定量控制相結(jié)合的多模態(tài)控制方式；

2.智能控制系統(tǒng)具有足夠的關(guān)于人的控制策略、被控對象及環(huán)境的有關(guān)知識以及運用這些知識的能力；

3.智能控制系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織能力，能從系統(tǒng)的功能和整體優(yōu)化的角度來分析和綜合系統(tǒng)，以實現(xiàn)預(yù)期的控制目標(biāo)； 4.智能控制系統(tǒng)有補償及自修復(fù)能力；

5.智能控制系統(tǒng)能對復(fù)雜系統(tǒng)(如非線性、多變量、時變、環(huán)境擾動等)進行有效的全局控制，并具有較強的容錯能力。

二、智能控制的主要方法 2.1 模糊控制

模糊控制是基于模糊推理和模仿人的思維方法，對難以建立精確數(shù)學(xué)模型的對象實施的一種控制，其成功應(yīng)用的根源在于模糊邏輯本身提供了由專家構(gòu)造語言信息并將其轉(zhuǎn)化為控制策略的一種系統(tǒng)的推理方法，以模糊集合、模糊語言變量與模糊邏輯推理為基礎(chǔ)，以先驗知識和專家經(jīng)驗為控制規(guī)則。其基本思想是用機器模擬人對系統(tǒng)的控制,就是在被控對象的模糊模型的基礎(chǔ)上運用模糊控制器近似推理等手段,實現(xiàn)系統(tǒng)控制。在實現(xiàn)模糊控制時主要考慮模糊變量的隸屬度函數(shù)的確定,以及控制規(guī)則的制定二者缺一不可。

2.2 專家控制

專家控制是智能控制的一個重要部分，它在將人工智能中專家系統(tǒng)的理論和技術(shù)同自動控制的理論和方法有機結(jié)合的基礎(chǔ)上，在未知環(huán)境下模仿專家的智能，實現(xiàn)對系統(tǒng)的有效控制。專家系統(tǒng)一般由知識庫、推理機、解釋機制和知識獲取系統(tǒng)等組成。知識庫用于存儲某一領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗性知識、原理性知識、可行操作與規(guī)則等，可通過知識獲取系統(tǒng)對原有知識進行修改和擴充。推理機根據(jù)系統(tǒng)信息并利用知識庫中知識按一定的推理策略來解決當(dāng)前的問題。解釋機制對找到的知識進行解釋，為用戶提供了一個人機界面。通過對知識的獲取與組織,按某種策略適時選用恰當(dāng)?shù)囊?guī)則進行推理,以實現(xiàn)對控制對象的控制。專家控制可以靈活地選取控制率,靈活性高;可通過調(diào)整控制器的參數(shù),適應(yīng)對象特性及環(huán)境的變化,適應(yīng)性好;通過專家規(guī)則,系統(tǒng)可以在非線性、大偏差的情況下可靠地工作,魯棒性強。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦神經(jīng)元的活動,利用神經(jīng)元之間的聯(lián)結(jié)與權(quán)值的分布來表示特定的信息,通過不斷修正連接的權(quán)值進行自我學(xué)習(xí),以逼近理論為依據(jù)進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,并以直接自校正控制、間接自校正控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制等方式實現(xiàn)智能控制。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究的不斷深入，新的模型不斷推出，在智能控制領(lǐng)域中，應(yīng)用最多的是BP網(wǎng)絡(luò)Hopfield網(wǎng)絡(luò)等。與傳統(tǒng)控制相比，它具有以下重要特性：○1非線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在理論上可以充分逼近任意非線性函數(shù)；○2自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力；○3并行式分布處理機制；○4數(shù)據(jù)融合能力。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號處理、系統(tǒng)辨識和優(yōu)化、模式識別、故障診斷、機器人等多個領(lǐng)域取得成功應(yīng)用，它對智能控制的發(fā)展應(yīng)用將具有重大而深遠的意義。

三、智能控制的應(yīng)用

目前，智能控制已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)、軍事航空等眾多領(lǐng)域，具有廣闊的發(fā)展前景。主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

3.1機械制造

在現(xiàn)代先進制造系統(tǒng)中,需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來解決難以或無法預(yù)測的情況,人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了有效的解決方案。智能控制隨之也被廣泛地應(yīng)用于機械制造行業(yè),它利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對制造過程進行動態(tài)環(huán)境建模,利用傳感器融合技術(shù)來進行信息的預(yù)處理和綜合。利用模糊集合和模糊關(guān)系的魯棒性,將模糊信息集成到閉環(huán)控制的外環(huán)決策選取機構(gòu)來選擇控制動作。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能和并行處理信息的能力,進行在線的模式識別,處理那些可能是殘缺不全的信息。

3.2 智能儀器

隨著微電子技術(shù)、微機技術(shù)、人工智能技術(shù)和計算機通訊技術(shù)的迅速發(fā)展，自動化儀器正朝著智能化、系統(tǒng)化、模塊化和機電一體的方向發(fā)展，微型計算機或微處理機在儀器中得到廣泛應(yīng)用，已成為儀器的核心組成部件之一。它能夠?qū)崿F(xiàn)信息的記憶、判斷、處理、執(zhí)行以及測控過程的操作、監(jiān)視和診斷，因而這類儀器被稱為”智能儀器”。

3.3 智能機器人

智能機器人是一種能夠代替人類在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下從事危險、復(fù)雜勞動的自動化機器，是集機械學(xué)、力學(xué)、電子學(xué)、生物學(xué)、控制論、計算機、人工智能和系統(tǒng)工程等多學(xué)科知識于一身的高新技術(shù)綜合體。機器人研究者們所關(guān)心的主要研究方向之一是機器人運動的規(guī)劃與控制。一個規(guī)定的任務(wù)出臺之后，設(shè)計人員首先必須作出滿足該任務(wù)要求的運動規(guī)劃；然后，規(guī)劃再由控制來執(zhí)行，該控制足以使機器人適當(dāng)?shù)禺a(chǎn)生所期望的運動。

3.4 智能監(jiān)控

在許多的工業(yè)連續(xù)生產(chǎn)線，其生產(chǎn)過程需要監(jiān)視和控制，以保證高性能和高可靠性。為保持物理參數(shù)具有一定的精度確保產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)，我們已在一些連續(xù)生產(chǎn)線或工業(yè)裝置上采用了有效的智能控制模式。例如，旋轉(zhuǎn)水泥窯的模糊控制、汽車工業(yè)的高級模糊邏輯控制、軋鋼機的神經(jīng)控制、工業(yè)鍋爐的遞階智能控制以及核反器的知識基控制等。

3.5 醫(yī)療過程智能控制

從70年代中葉起，專家系統(tǒng)技術(shù)就被成功的應(yīng)用于各種醫(yī)療領(lǐng)域。醫(yī)用智能過程控制的新例子之一就是一個用于控制手術(shù)過程中麻醉深度的病人平均動脈血壓(MAP)的模糊邏輯控制系統(tǒng)。MAP是衡量麻醉深度的重要參數(shù)。在該控制系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)時，我們采用模糊關(guān)系函數(shù)和語言規(guī)則。本系統(tǒng)已在許多不同的外科手術(shù)中得到成功應(yīng)用。

四、智能控制的發(fā)展前景

智能控制廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)、軍事航空等多個領(lǐng)域，解決了傳統(tǒng)控制無法解決的實際控制問題。但是智能控制仍然只處于開創(chuàng)性階段。就目前智能控制系統(tǒng)的研究和發(fā)展來看，智能控制還有許多問題有待解決，主要有以下幾點： ○1加強理論研究，給出智能控制的穩(wěn)定性、可測性、可控性、魯棒性定義及準(zhǔn)則；○2解決知識獲取和優(yōu)化的瓶頸問題，特別是動態(tài)系統(tǒng)的知識獲取和分類； ○3加強各種智能控制方法結(jié)合的耦合度； ○4加強學(xué)習(xí)問題的研究，進而加快收斂速度，提高實時控制能力； ○5融入更多領(lǐng)域知識，拓寬智能控制的范圍。

智能控制是一門跨學(xué)科、需要多學(xué)科提供基礎(chǔ)支持的科學(xué)，智能控制很難存在普遍、統(tǒng)一的理論體系，因此，建立具有開放性、形式非唯一的集成化智能控制框架是現(xiàn)實的，也是必要的。

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