融合多种智能技术的智能系统
大数据与物联网的融合构建智能生态系统
大数据与物联网的融合构建智能生态系统智能生态系统是指通过大数据与物联网的融合，将各种智能设备、传感器和互联网平台相互连接，并通过数据分析和智能算法实现高效的信息交互和智能化管理的生态系统。
随着大数据和物联网技术的快速发展，智能生态系统已经逐渐改变了我们的生活和工作方式。
本文将探讨大数据与物联网的融合，以及它们对构建智能生态系统的意义和影响。
一、大数据与物联网的融合1.1 大数据技术大数据技术是指处理和分析海量数据的一种技术，它包括数据采集、存储、处理和分析等环节。
大数据技术可以帮助我们从庞大的数据中挖掘出有价值的信息，用于决策和优化业务流程。
例如，通过对用户消费数据进行分析，可以帮助企业了解用户的偏好，并提供个性化的产品和服务。
1.2 物联网技术物联网技术是指通过无线传感器、RFID技术、互联网等技术手段实现对物品和环境的感知、感知、交换和互联的技术。
物联网技术可以将各种设备和物品连接到互联网上，实现对它们的实时监测和控制。
例如，通过智能家居系统，我们可以通过手机远程控制家中的灯光、温度和安防设备。
1.3 大数据与物联网的融合大数据和物联网的融合是指将大数据技术应用于物联网系统中，从而实现对海量数据的采集、存储和分析。
通过大数据技术，我们可以将从物联网设备中采集的数据进行存储和分析，以便提供更精确、实时的信息和服务。
例如，在智能交通系统中，通过采集车辆和道路的数据，并结合大数据分析，可以实现交通拥堵的实时预测和优化。
二、大数据与物联网融合的意义2.1 提升数据的价值大数据和物联网融合可以将物联网设备所产生的海量数据与其他数据源进行整合和分析，从而挖掘出更有价值的信息。
通过分析这些数据，可以进行消费者行为预测、市场趋势分析等，为企业决策提供更精准和可靠的数据支持。
2.2 提高运营效率和降低成本大数据和物联网的融合可以实现对物联网设备的实时监测和预测，提高设备的运行效率和可靠性。
通过对设备数据的分析，可以及时发现故障和异常，并进行预警和维修。
基于多模态融合的智能视频监控系统
基于多模态融合的智能视频监控系统随着科技的发展，智能视频监控系统在公共安全领域的应用越来越广泛。
其中，基于多模态融合的智能视频监控系统以其强大的功能和准确的识别能力受到了广泛的关注。
本文将深入探讨该系统的原理、技术和应用。
一、多模态融合的智能视频监控系统概述多模态融合的智能视频监控系统是一种结合了视频分析、图像识别、语音识别等多种技术的智能监控系统。
通过融合不同模态的数据和信息，该系统可以更全面、准确地分析和判断现场情况，并及时采取相应的措施。
二、多模态融合的智能视频监控系统原理1. 视频分析技术多模态融合的智能视频监控系统首先需要对视频进行分析，包括目标检测、目标跟踪、行为识别等。
这些技术可以通过分析视频中的像素、颜色、纹理等视觉特征，来实现对不同目标和行为的识别和判断。
2. 图像识别技术除了视频分析，多模态融合的智能视频监控系统还需要进行图像识别。
通过图像识别，可以对现场中的人员、车辆等进行准确的识别和记录。
这些识别结果可以与数据库中的信息进行比对，从而实现对可疑人员或车辆的检测和预警。
3. 语音识别技术多模态融合的智能视频监控系统还可以采用语音识别技术，对现场的声音进行分析和识别。
通过语音识别，可以检测到异常声音或关键词，如破碎声、爆炸声等。
这些信息可以与视频分析和图像识别的结果进行比对，进一步提高识别和预警的准确性。
三、多模态融合的智能视频监控系统的技术挑战1. 视频质量问题智能视频监控系统受到视频质量的限制，如画质模糊、光线不足等。
这些问题会影响系统的识别和监测能力，因此需要在技术上改进，提高对低质量视频的处理和分析能力。
2. 多模态数据融合问题多模态融合涉及的数据类型多样，如视频、图像、声音等。
如何将这些不同类型的数据进行有效的融合，提高系统的整体性能是一个技术上的挑战。
3. 高精度实时处理问题智能视频监控系统需要在实时性要求高的情况下进行数据处理和分析，以及产生快速准确的预警结果。
人机物智能融合技术
人机物智能融合技术
人机物智能融合技术指的是将人类、计算机和物联网技术结合起来，形成一个相互协作、智能化的系统。
这种融合能够创造更智能、更高效、更便捷的环境和服务。
以下是一些人机物智能融合技术的例子：
1.物联网（ IoT）：将各种物理设备、传感器和其他实体连接到互联网，使它们能够相互通信和共享数据。
这使得人们能够通过计算机系统监控和控制各种设备，从而实现智能化的环境管理。
2.人机交互技术：包括语音识别、手势识别、虚拟现实（VR）和增强现实（ AR）等技术，使人与计算机系统之间的交互更加自然和直观。
例如，通过语音命令控制智能家居设备，或使用手势在虚拟空间中进行操作。
3.人工智能 AI）：利用机器学习和深度学习等技术，使计算机系统能够模拟人类智能，进行复杂的数据分析、决策和问题解决。
在智能融合中，AI可以用于优化系统性能、个性化服务以及实时决策支持。
4.边缘计算：将计算能力推向物联网设备所在的边缘，减少对中心服务器的依赖。
这有助于提高响应速度和降低通信延迟，使物联网系统更加高效。
5.区块链技术：提供安全、透明和不可篡改的分布式数据库，用于存储和管理物联网设备产生的数据。
这有助于确保数据的完整性和安全性。
6.机器人技术：将机器人引入日常生活和工作环境，使其能够与人类协同工作。
这包括服务机器人、协作机器人和工业自动化中的机器人等。
7.自动化技术：利用自动化技术对各种过程进行自动化，提高效率并减少人工干预。
这可以应用于制造业、交通系统、农业和其他领域。
人机物智能融合技术的发展旨在创造更智能、更便捷、更可持续的生活和工作环境，促进科技的创新和社会的发展。
基于多网融合技术的智能城市安防系统
基于多网融合技术的智能城市安防系统智能城市是运用先进的信息通信技术和物联网技术，以提高城市运行效率、改善居民生活质量为目标的城市发展模式。
智能城市安防系统作为智能城市的重要组成部分，旨在通过多网融合技术来实现对城市的全面安全监控和应急响应。
一、多网融合技术在智能城市安防系统中的意义多网融合技术是指将不同网络技术相互融合，通过共享资源和信息，提高安全监控的效果和响应速度。
在智能城市安防系统中，多网融合技术的应用可以充分利用各种传感器和监控设备，实现对城市各个角落的全面监控和实时响应。
1. 整合不同网络技术智能城市安防系统需要同时支持有线和无线网络，以应对不同场景下的需求。
有线网络通常稳定可靠，适用于固定安装的监控摄像头等设备；无线网络可以实现设备的灵活布置和移动性，适用于移动监控设备、无人机等。
多网融合技术可以将有线和无线网络整合起来，形成一个相互补充的网络系统。
2. 提高安全监控效果多网融合技术可以实现不同传感器和监控设备之间的信息共享和协同工作。
通过多网融合，可以将视频监控、智能分析、人脸识别等多种技术结合起来，提高安全监控的准确性和及时性。
例如，多个监控摄像头可以通过多网融合技术实时共享监控画面，形成全方位的监控覆盖，有效防范各类安全威胁。
3. 实现安全响应及时性在智能城市安防系统中，及时响应突发事件至关重要。
多网融合技术可以将各类传感器和监控设备的数据集成到同一个平台上，通过智能分析算法实时监测和预警。
当发生安全事件时，可以快速进行警报和应急响应，提高安全防护能力。
二、多网融合技术在智能城市安防系统中的应用基于多网融合技术的智能城市安防系统可以实现全面、高效的安全监控与应急响应。
下面将从监控系统、预警系统和应急响应系统三个方面介绍多网融合技术的具体应用。
1. 监控系统多网融合技术可以将不同类型的监控设备连接到同一个监控平台上，实现监控画面的实时共享和协同分析。
通过网络视频监控、红外监测、声音识别等多种监测手段的综合运用，可以对城市中各种威胁进行及时监测和预警。
智能锁的工作原理
智能锁的工作原理智能锁是一种集成为了现代科技和智能化技术的安全门锁系统。
它通过融合密码技术、指纹识别、人脸识别、声音识别、无线通信等多种技术，实现了对门锁的智能化管理和控制。
智能锁的工作原理主要包括以下几个方面：1. 电子识别技术：智能锁采用了多种电子识别技术，如密码识别、指纹识别、人脸识别等。
用户可以通过设置密码、录入指纹或者进行人脸识别来验证身份，从而实现开锁操作。
2. 通信技术：智能锁内置了无线通信模块，可以通过与手机、电脑等设备的连接，实现远程控制和管理。
用户可以通过手机APP、网页等方式，远程开锁、查询开锁记录、设置暂时密码等操作。
3. 电池供电：智能锁普通采用电池供电，具有低功耗特点。
锁体内部配备了电池盒和电池管理电路，可以实现长期的使用。
当电池电量不足时，智能锁会通过声音或者手机APP提醒用户更换电池。
4. 安全性保障：智能锁采用了多种安全措施，保障用户的安全。
例如，密码输入错误多次后会自动锁定，避免密码被破解；指纹和人脸识别技术具有较高的准确性，难以被冒用；通信过程中采用了加密技术，保证数据的安全传输。
5. 硬件结构：智能锁的硬件结构包括锁体、锁舌、电子控制板等。
锁体和锁舌采用优质合金材料制成，具有较高的防撬和防锯能力。
电子控制板是智能锁的核心部份，负责各种电子识别技术的处理和控制。
6. 功能扩展：智能锁还可以与其他智能家居设备进行联动，实现更多的功能扩展。
例如，可以与门禁系统、视频监控系统、家庭自动化系统等进行连接，实现安全防护、远程监控、智能化控制等功能。
总结起来，智能锁的工作原理是通过电子识别技术、通信技术、电池供电、安全性保障、硬件结构和功能扩展等多个方面的协同作用，实现对门锁的智能化管理和控制。
它为用户提供了更加便捷、安全、智能的门锁使用体验。
基于信息融合的多智能体协同决策技术
基于信息融合的多智能体协同决策技术随着科技的不断发展，多智能体系统在现实生活中的应用越来越广泛，如智能交通、智能建筑、智能制造等领域中，多个基于不同技术的智能体之间需要进行协同决策，以实现整体最优化目标。
而信息融合作为基于传感器数据的决策和控制领域中的重要技术，可用于提高多智能体系统的决策效率与性能，但也面临着一系列技术挑战和应用难点。
一、信息融合及其应用信息融合是利用多源数据集集成和处理技术，融合不同数据源的信息以提供更准确、全面、及时的信息。
在多智能体系统中，由于各智能体拥有不同的传感器、控制器、感知器等，因此会产生大量不同类型、不同精度、甚至冲突的数据和信息，信息融合技术可以有效地解决这些问题。
信息融合技术应用广泛，如军用目标跟踪、交通控制、智能建筑等领域。
二、多智能体协同决策多智能体系统是由多个智能体联合组成的系统，智能体间通过通信、共享信息、协调等方式完成任务。
多智能体系统的协同决策是指在多智能体之间协调和合作，寻求全局最优解。
多智能体协同决策技术应用广泛，如智能交通系统中的交通调度、战场作战中的战术决策等。
三、基于信息融合的多智能体协同决策技术基于信息融合的多智能体协同决策技术是结合多智能体协同决策和信息融合技术的一种新型决策方法。
该技术通过将多智能体的感知信息进行融合，得到更全面、更准确的环境感知，从而实现多智能体协同决策的优化。
信息融合技术可以对感知信息进行处理，提高信息的准确性、可靠性和可用性，同时可以利用信息融合模型对多智能体系统中的信息进行推断，提高决策的可靠性和有效性。
四、应用难点与技术挑战基于信息融合的多智能体协同决策技术存在着一系列应用难点和技术挑战。
如多智能体的异构性、不确定性、动态性等问题，会对信息的融合和协同决策造成影响。
同时，多智能体系统的数据安全与隐私保护也是一个需要考虑的问题。
为了解决这些技术挑战，需要在算法设计、模型优化、系统架构等方面进行深入研究，开发出具有高效、可靠性和灵活性的信息融合技术和多智能体协同决策技术。
工业机器人的智能化发展与人工智能技术融合
工业机器人的智能化发展与人工智能技术融合随着科技的不断进步，工业机器人已经成为现代制造业不可或缺的一部分。
然而，传统的工业机器人在某些方面存在限制，如缺乏智能化、反应速度慢、无法适应复杂环境等。
为了克服这些问题，工业机器人的智能化发展变得尤为重要。
同时，人工智能技术的蓬勃发展为实现工业机器人的智能化提供了广阔的发展空间。
本文将探讨工业机器人的智能化发展与人工智能技术的融合。
一、工业机器人的智能化发展工业机器人的智能化发展可以追溯到上世纪50年代，当时的工业机器人主要以执行简单重复任务为主。
随着计算机技术的进步，工业机器人逐渐具备了一些智能化的功能，如感知、定位和导航能力等。
然而，这些功能还远远不能满足现代制造业对工业机器人的要求。
为了实现工业机器人的智能化发展，研究者们提出了许多关键技术。
其中之一是机器视觉技术。
通过使用摄像头和图像处理算法，工业机器人可以实现视觉感知，识别和定位物体，从而更好地完成任务。
此外，自主导航技术也是实现智能化的重要手段。
工业机器人搭载激光或红外传感器，可以感知周围环境，自主规划路径，并避开障碍物。
另一个重要的智能化技术是自适应控制。
传统的工业机器人在应对不同的工作场景时无法灵活调整，而具备自适应控制功能的工业机器人可以根据不同的工况和需求进行自主调整和优化。
例如，在紧急情况下，工业机器人可以自动停止并避免危险。
二、人工智能技术对工业机器人的融合人工智能技术的蓬勃发展为工业机器人的智能化发展提供了广阔的发展空间。
其中，深度学习技术是人工智能技术中的重要组成部分。
通过大量的数据训练，工业机器人可以学习到复杂任务的解决方案，并根据情况做出智能化的决策。
另一个重要的人工智能技术是自然语言处理。
通过自然语言处理技术，工业机器人可以与人类进行更加智能、自然的交流。
这有助于提高工业机器人在复杂工作环境中的适应性和灵活性。
此外，强化学习技术也被广泛应用于工业机器人领域。
通过强化学习，工业机器人可以在执行任务的过程中不断调整自身策略，逐渐提高任务效率和成功率。
基于多智能体系统的协同感知与决策技术研究
基于多智能体系统的协同感知与决策技术研究概述在现代社会中，随着科技的不断进步和应用领域的扩展，多智能体系统的概念得到了广泛的应用。
多智能体系统是由多个智能体组成的，并通过相互协作和通信实现共同的目标。
协同感知与决策技术作为多智能体系统中的重要组成部分，对于解决实际问题具有重要意义。
一、协同感知技术协同感知技术是指将多个智能体的感知能力进行整合和融合，使得整个系统能够获取更全面、准确的环境信息。
在协同感知技术中，通信是关键的环节。
智能体之间需要及时地共享感知的信息，以便协同进行决策。
同时，协同感知技术还需要考虑信息的冗余性和可靠性，避免因为信息错误或者缺失而导致决策错误。
为了实现协同感知技术，可以采用分布式感知算法和分布式信息融合算法，通过智能体之间的合作，完成感知任务的分工和数据的整合。
二、协同决策技术协同决策技术是指在多个智能体中进行决策，并通过相互协作和协商达成最优的决策结果。
在协同决策中，需要考虑诸多因素，包括智能体之间的相互协作关系、决策的目标函数、约束条件等。
为了实现协同决策技术，可以采用集体智能算法、博弈论等方法。
集体智能算法可以通过模拟群体行为、学习机制等实现智能体之间的协同决策，而博弈论可以通过建立各个智能体之间的博弈模型进行决策。
三、协同感知与决策的应用领域协同感知与决策技术在许多领域具有广泛的应用前景。
以下是一些典型的应用领域：1.智能交通系统：在智能交通系统中，协同感知与决策技术可以帮助实现车辆之间的协同驾驶、交通流量的优化管理等目标。
通过实时获取交通状况、分析和决策，可以提高交通系统的效率和安全性。
2.环境监测与保护：协同感知与决策技术可以应用于环境监测与保护领域，通过多智能体系统对环境进行感知和决策，可以实现对污染源的定位、环境异常的检测等任务。
3.无人机系统：协同感知与决策技术可以应用于无人机系统中，实现多架无人机之间的协同飞行和任务分工。
通过智能体之间的通信和决策，可以实现目标搜索、救援等任务。
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第十六章融合多种智能技术的智能系统第一节概述当前在智能系统中应用的人工智能技术主要有专家系统(ES),人工神经网络(NN),遗传算法(GA),模糊系统(FZ),它们各有其长处及局限性,现简要归纳如下:(1) ESES是以专家知识为基础,模仿人类专家推理过程的逻辑推理系统,其优点包括: 可以清晰可读的类自然语言方式表达无法用数学模型表达的专家知识,便于理解及知识库维护;能在特定领域内模仿专家工作,处理非常复杂的情况,包括异常情况;在已知其基本规则的情况下,无需输入大量细节数据,即可运行;能对系统的结论做出解释。
其不足之处有: 知识获取费时费力,成为瓶颈问题;规则提取,知识库建立需要领域专家与知识工程师的密切合作,但有时很难找到合适的,能够清楚表达领域知识的专家;推理不能适应变化的环境; 由于产生式的串行结构,随着知识库规模的加大,推理效率可能急剧下降,在单机上很难提高运行速度,当规则量很大时,进行并行处理也很困难;开发周期长,一般需要八至十二个月。
(2) NNNN是模拟人脑组织结构和人类认知过程的信息处理系统,主要优点有:信息以分布方式存储于整个网络中,即使网络局部受损,也不会对整个网络造成很大影响, 还可根据不完整或模糊的信息联想出完整的信息,导出正确的输出;具有自适应、自组织、自学习能力; 可通过训练样本, 根据周围环境来不断改变自己的网络,并根据变化的信息,调整自身的结构; 具有并行处理特征,在完成训练样本后,运行速度很快; 能从训练样本中自动获取知识。
NN的主要局限有: 难以表达结构化知识;需要大量实例进行训练,且训练时间可能很长, 可能陷入局部最小;难以处理事先未训练的异常情况;系统以"黑箱"方式运行,解释系统的结论比较困难。
(3) GAGA是基于自然选择和遗传机制,在计算机上模拟生物进化机制的寻优搜索算法。
它能在复杂而庞大的搜索空间中自适应地搜索,寻找出最优或准最解优,且算法简单,适用,鲁棒性强, 适于并行处理,已广泛用于组合优化问题求解,自适应控制,自动程序生成,机器学习, 人工生命等领域。
遗传算法目前的主要局限是其理论尚不够成熟,需进一步研究探索,计算量大, 对大规模复杂工程问题的求解还有一定困难。
(4) FZFZ是以模糊的人类语言变量为基础, 模仿人类的模糊思维方式和认知过程进行推理的近似推理系统,已广泛应用于各种智能系统,特别是智能控制系统中。
FZ的基本特点有: 能以包含模糊性的人类自然语言或数学表达式表达知识,易于知识获取,表达,理解和维护;系统设计以获取的专家模糊知识为基础,无需知道系统的数学模型;系统建造容易,成本低,在实时性要求不高的情况下,可在微机环境通过模糊控制软件实现。
FZ系统的主要不足在于:到目前为止, 还没有系统化的方法来确定隶属度函数及规则库, 系统参数的确定往往要通过手工或试凑方法进行,这给大型,复杂系统的设计带来很大困难; 通常的模糊推理在隶属度函数固定的情况进行,很难适应时刻变化着的推理环境。
综上所述,为了构造性能较好的应用智能系统,需要综合应用(集成)ES,NN,GA,FZ 这几种技术。
集成的基本思路是:根据被求解问题的需要把系统分为若干个模块,每个模块, 分别用专家系统,神经网络,模糊系统,遗传算法技术实现,再以某种方式集成来形成主体系统结构, 也可采用串接、嵌入或变换模块的方法来取长补短,构造功能完善的应用系统。
第二节ES与NN的结合一．ES与NN的结合概述专家系统是以逻辑推理为基础模拟人类思维的符号主义人工智能方法。
设计一个专家系统要经历知识获取,知识表示,推理机设计,知识库维护等阶段, 需要较长的时间。
人工神经网络是以连接结构为基础, 通过模拟人类大脑结构来模拟人类形象思维的一种非逻辑非语言的人工智能途径。
它能够从捕获的大量事件中,迅速做出所容许的精确响应。
专家系统和人工神经网络代表了两种相互补充的方法。
把二者结合起来可以更好地发挥各自的特长, 以解决单独使用专家系统或人工神经网络所无法解决的问题。
Sherald 认为,专家系统和人工神经网络的协同作用类似于人的左脑和右脑的协同作用。
专家系统(左脑) 的优势在于利用可用文字清楚表达的规则, 导出符合逻辑的正确输出, 并对系统的推理过程作出解释。
人工神经网络(右脑)的优势在于模式识别,问题诊断,学习,决策等方面。
人工神经网络在决策方面优于专家系统, 就像人的右脑利用判断和直觉来作决定一样, 它依据的是经验, 而不是一组规则。
在缺乏清楚表达的规则或精确的数据时,利用人工神经网络可产生合理的输出结果。
专家系统和人工神经网络结合使用可以互相取长补短, 构造功能更强的实用化人工智能应用系统。
这可体现在以下方面:1.专家系统可用来训练人工神经网络。
神经网络的训练需要大量训练实例(输入/期望输出对); 花费相当长的时间,特别是在微机上以反向传播算法训练时, 所耗费时间往往达几十个小时; 在训练期间,需要操作人员实时监控训练过程,选择各种参数。
为了解决这个困难, 可利用专家系统帮助神经网络进行训练, 辅助操作人员选择网络结构、结点数目、隐层结点数; 调节改变参数的策略等。
这样, 可以使神经网络训练期间人的干预减到最小, 基本上不需人的实时监控。
Ichael Lee Steib 1991 发表的“引导多层感知机反向传播训练的专家系统”一文, 系统地论述用专家系统帮助神经网络训练的有关问题, 并介绍了他研制的一个软件系统Neural Study。
该系统有三个程序,分别可在并行计算机、连接机及微机上运行, 用来辅助基于多层感知机的神经网络的训练。
Stan C. Kwasny 也把专家系统用于自然语言分析神经网络的训练。
2.人工神经网络用作专家系统的前端处理机。
利用人工神经网络对传感器的输出数据进行预处理, 使其表示为更适合专家系统有效利用的形式。
M. E. Ulug1989年提出了组合人工智能与神经网络技术的混合型专家系统, 并用于原子反应设备的故障诊断中。
该系统的主体是一个基于规则的专家系统,并建造了一个小型神经网络, 对反映系统状态的曲线进行识别分类。
神经网络的分类结果送给专家系统作进一步的处理和决策。
由于充分发挥了专家系统和神经网络各自的长处, 获得了较理想的性能。
该系统在VAX11/785 计算机上运行, 反应速度为毫秒级。
3.专家系统作为多个神经网络的控制器,控制信息在神经网络间的流动。
例如,这种专家系统能解释系统如何工作, 并引导出有助于决策的输入, 把有关数据传送到相应的神经元网络作进一步的决策处理。
M. L. Smith开发的汽车紧急刹车平衡系统中, 包含两个专家系统和五个神经网络。
第一个专家系统负责人机对话, 接收用户输入的信息, 并将来自刹车平衡分析器的数据同时加到五个神经网络, 进行识别和分类。
神经网络的输出再送到第二个专家系统进行分析,诊断,并做出相应决策。
4.专家系统用作神经网络的推理解释器。
神经网络的推理过程实际上是数值计算,很难对其结果用推理过程进行解释。
解决这个问题的一个方法就是利用一个专家系统, 来分析神经网络的输入及输出信息, 通过自动提取规则等手段解释其推理过程, 并以直观形式展示神经网络知识库的内容,以利系统的使用和维护。
二. ES与NN结合的一些方法专家系统与人工神经网络技术相结合的方法可大致分为混合法和功能模拟法两大类,下面分别介绍。
1.混合法根据被求解问题的性质和需求,按照软件工程的原则,把系统划分为若干个模块（或系统）,每个模块分别用专家系统或神经网络或其它技术实现，最后经过系统的组合而得到问题的解答。
显而易见，在混合系统中的主控模块用专家系统实现比较适宜。
混合法又可分为并列协同法，串行相接法及嵌入法。
.并列协同法系统中各个模块并列存在，独立地执行某些预定功能。
在基于混合结构的智能控制系统中，可并列使用神经网络与专家系统。
神经网络用于正常方式过程控制，而专家系统用来处理异常情况的发生。
David A. Handelman 1989年推出的一个智能机器人控制系统, 混合使用了专家系统及人工神经网络。
其中,专家系统分为主从两部分, 主专家系统作为整个系统的控制器,负责系统执行情况的监控,神经网络训练的监督管理, 神经网络任务执行的优化。
专家系统与神经网络并行交替工作, 还负责神经网络训练期间的控制任务; 而神经网络则负责正常情况下的系统控制任务。
系统启动后，先由主专家系统根据知识库规则及算法确定控制目标,然后训练神经网络如何完成控制目标。
训练完成后，神经网络承担正常的对象控制任务，专家系统则连续评估神经网络的性能。
每当由于动态系统的变化引起错误, 或由于环境的改变需要重新训练神经网络时，从专家系统投入运行,承担控制任务，而主专家系统监督神经网络进行重新训练。
由于专家系统与神经网络的协调工作，便该系统达到了较高的性能。
.串行相接法系统中各模块串联相接，独立工作，实现特定的功能。
例如,专家系统1用于帮助神经网络进行训练及复杂人机接口；神经网络用来进行决策、问题求解; 专家系统 2 用来解释神经网络的输出结果，并驱动有关执行机构。
Warren R. Becrapt等1990年开发的过程故障诊断系统集成了神经网络与专家系统技术。
系统中的二级共五个神经网络与一个基于模型的专家系统串行相接工作。
神经网络用来对化学工业过程的故障进行检测、诊断和定位，其输出再送到存储有深层知识的专家系统进行分析，做出精确的结论。
该系统已成功地用于多塔蒸溜设备的故障诊断中。
Fron tier Financial公司利用神经网络对股票市场进行预测, 把预测结果送到专家系统分析并给出相应的建议与决策,这是串行相接法的另一个例子。
.嵌入法在专家系统内嵌入小型神经网络，或在神经网络内嵌入小型专家系统，以改善系统的性能。
A.sartori 1989年研制了一个基于规则的专家系统, 其中嵌套了一个小型神经网络, 用于执行产生式周期中耗费时间最多的模式匹配任务。
他使用多层感知机具体执行匹配任务，并行地比较专家系统工作存储器所有元素与知识库的所有规则。
把匹配规则放入一个冲突集中，再按预定的冲突消解策略及优先规则选择其中一条规则执行。
由于匹配阶段的并行处理，大大加快了专家系统的推理速度。
W.C. chin 等人1991年推出了一个基于规则的动态及反向传播神经网络其中嵌套了一个小型专家系统，用于帮助神经网络自动增减隐结点的数目。
根据知识库中的规则，当连向某一隐结点突触的权过小, 对系统产生的作用不明显时，就自动取消这一结点；如果系统不能满足工作要求时，就自动增加隐结点。
通过这个嵌入的专家系统，增加了神经网络的自适应自组织能力。
2. 功能模拟法此法利用神经网络来模拟专家系统功能，以求所建造专家系统性能的改进与提高。