智能控制理论方法中的模糊逻辑与神经网络如何实现优化?

1、模糊控制：模糊集合和隶属函数的理论基础，模糊逻辑推理以及模糊控制器的设计。神经网络控制：神经网络结构、训练方法以及在控制系统中的应用。遗传算法：优化算法的一种，用于解决复杂问题的搜索策略。尽管智能控制带来诸多优势，但也面临着理论与实践结合、复杂系统建模等问题。

2、模糊控制算法是智能控制中常见的一种算法。它基于模糊逻辑，通过模仿人类的决策过程来进行控制。模糊控制器接收不确定或不精确的信息作为输入，并根据这些信息进行推理，然后输出控制信号。这种算法特别适用于那些难以建立精确数学模型的系统。

3、逻辑模糊神经网络： 这种类型的网络特点是其权系数具有模糊性，或者输入信号本身就是模糊的。学习过程中的关键在于权系数的优化，这通常通过基于误差的监视学习算法来实现，如常见的误差调整过程。 算术模糊神经网络： 这种网络采用的运算方法更为精确，例如模糊BP算法或遗传算法。

什么是“模糊控制”?

模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。

模糊控制技术是利用模糊控制算法控制变频器的电压和频率的一种技术，通过模糊控制技术可使被控电动机的升速时间得到控制，以避免升速过快对电动机使用寿命的影响以及升速过慢而影响工作效率。

模糊控制相对应的是精确控制，精确控制我们都知道是发出指令，然后系统完成。而模糊控制就是不发出详细指令，由系统自己识别完成，这就是模糊控制。打个比方，冰箱，冰箱有冷冻，保鲜，冷藏等，我们可以选择把分别食物放入，但这个选择是我们做的，我们发出了明确的指令。

模糊控制

1、模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用。

2、模糊控制系统通过AND、OR等逻辑连接词，构建复杂的控制规则，如温度偏差和变化与阀位变化之间的关系。模糊化过程赋予输入变量模糊值，推理步骤采用最大最小推理法，最终通过去模糊化找到最优决策。

3、最小化误差法：该方法通过计算误差的加权和来选择最佳的控制量。误差越小，控制量越接近于该误差对应的模糊集的中心值。最大隶属度法：该方法选择隶属度最大的模糊集作为控制量。这种方法适用于具有多个模糊集的情况，因为它可以确保选择的控制量在所有可能的模糊集中具有最高的隶属度。

4、海尔全自动洗衣机中它的智能模糊控制的洗衣机在清洗衣物时能够自动的判断出水温、水位、衣物的质量和衣物的脏污情况，同时它还能决定洗涤剂的投放剂量选择最佳的洗涤程序。

5、【答案】：当输入量的模糊化、模糊控制规则和输出量的精确化都是通过查表的方法来实现时，称为查表法；当模糊推理是用硬件实现时，称为专用硬件模糊控制器；当模糊控制过程中的输入量模糊化、模糊规则推理、输出清晰化和知识库这四部分都用软件来实现时称为软件模糊推理法。

6、模糊逻辑控制（Fuzzy Logical Control）简称模糊控制（Fuzzy Control），是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的关键所在，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。