什么是智能控制

神经网络控制包括系统识别和控制两个主要步骤。神经网络具有通用逼近能力，能够捕捉复杂系统的动态特性。神经网络的模型结构决定了系统的容量，包括层数、神经元数量和激活函数等。根据问题和资源情况，可选择前馈神经网络、卷积神经网络等不同的网络架构。

贝叶斯控制利用卡尔曼滤波器和粒子滤波器等算法作为状态空间估计器，估计控制器中使用的变量。贝叶斯方法需要推导出将状态变量与传感器测量值联系起来的系统模型和测量模型。

强化学习控制通过与环境的交互来学习最优策略，使用奖励信号来评估行为的好坏。智能体通过试错不断优化决策，以期获得最大的累积奖励。

其他智能控制系统的组成部分还包括模糊控制、神经模糊控制、专家系统和遗传控制等。随着新的智能行为模型和计算方法的不断涌现，这些组成部分也在持续发展中。

神经网络控制是智能控制的一个重要应用场景。神经网络被证明具有通用近似能力，已被用于解决许多领域的问题。通过训练神经网络模型，可以对复杂系统进行建模和控制。

贝叶斯控制使用贝叶斯概率算法（如卡尔曼滤波和粒子滤波）作为先进控制系统中的状态空间估计器。设计贝叶斯控制器需要推导系统模型和测量模型。贝叶斯方法可以有效处理不确定性和噪声，在复杂环境下实现精确控制。

强化学习控制展现出控制复杂系统的能力。智能体通过与环境的交互，不断尝试和学习，以获得最佳控制策略。强化学习在机器人控制、游戏AI等领域有着广泛应用。

智能控制还包括诸如模糊控制、神经模糊控制、专家系统和遗传控制等应用场景。随着新的智能行为模型和计算方法不断涌现，智能控制技术正在持续发展并应用于越来越多的领域。

智能控制技术广泛采用了人工智能计算方法，如神经网络、贝叶斯概率、模糊逻辑、机器学习、强化学习、进化计算和遗传算法等。而传统控制方法则不依赖于这些基于人工智能的技术。

智能控制系统能够从数据中自主学习和适应，而传统控制系统通常使用预编程的控制算法，这些算法在运行时不会发生变化。

智能控制系统能够更好地处理不确定性和不完整信息。例如，贝叶斯控制使用卡尔曼滤波和粒子滤波等算法，根据传感器测量估计系统状态变量。

总的来说，智能控制凭借人工智能技术，与传统控制技术相比，能够实现对复杂系统更加自适应、灵活和稳健的控制。