智能控制整理
AI技术在智能家居中的智能化收纳与整理
AI技术在智能家居中的智能化收纳与整理智能家居是近年来科技发展的产物，其引入了人工智能（AI）技术，使得家居变得更加智能化和便利化。
在智能家居中，智能化收纳与整理是一个重要的应用领域。
本文将探讨AI技术在智能家居中的智能化收纳与整理，并讨论其带来的优势和挑战。
一、智能化收纳技术的发展随着科技的不断发展，智能化收纳技术正在逐渐成熟。
传统的收纳和整理方式常常需要人工操作，费时费力。
而AI技术的应用可以大大简化这一过程。
通过智能感知、智能控制和智能分析等技术手段，智能化收纳系统可以自动识别、分类和整理物品，提高整体的收纳效率。
二、AI技术在智能化收纳中的应用1.智能识别和分类通过AI技术，智能化收纳系统可以识别不同物品，并进行相应的分类。
例如，在智能衣柜中，系统可以通过图像识别技术识别不同的衣物，并根据衣物的用途、颜色、季节等进行分类，从而方便用户的选取和整理。
2.智能整理和存储AI技术还可以实现智能整理和存储功能。
在智能书架中，系统可以通过语音识别技术识别书籍的名称和作者，并自动将书籍归类整理，用户只需通过语音指令即可找到所需的书籍。
同时，智能化收纳系统还可以根据用户的使用习惯自动调整物品的存放位置，提高整理的效率和便利性。
3.智能推荐和提醒通过对用户行为和偏好的分析，AI技术可以智能地推荐相应的整理和收纳方案。
例如，在智能垃圾桶中，系统可以通过对垃圾的分析和识别，推荐用户进行垃圾分类，并提醒用户定期清空垃圾桶。
这样不仅节约了用户的时间和精力，还促进了环保。
三、AI技术在智能化收纳中的挑战虽然AI技术在智能化收纳中具有广阔的应用前景，但也面临一些挑战。
其中包括以下几个方面：1.准确性AI技术的准确性是智能化收纳的关键。
对于图像识别、语音识别等技术，需要具备较高的准确性，以保证物品的正确分类和整理。
然而，在实际应用中，由于环境干扰、光线条件和声音质量等因素，识别的准确性可能存在一定的误差，这需要不断地进行算法优化和模型训练。
智能控制总结
第一章智能控制：具有模拟人类学习和自适应的能力。
智能系统的构成：广义对象包括被控对象和外部环境；传感器；感知信息处理；认知；通信接口；规划和控制；执行器。
智能控制的特点：1结构特点：被控对象描述的混合性；信息处理的层次性；控制器结构的组合性。
2功能特点：学习能力；适应能力；组织能力。
3学科特点：多学科交叉性；理论的薄弱性。
第二章论域：被考虑的对象的所有元素的全体序偶：将不同的事物按一定顺序排列起来，组成一个整体，用以表达它们之间的关系关系：称给定集合X ，Y 直积的一个子集 R 为X 到Y 的二元关系论域 U （论域是精确集合）中的模糊集合 用一个在区间[0,1]上取值的隶属度函数 表示： 第三章模糊控制的特点：无需知道被控对象的数学模型，以控制经验为依据；是一种反映人类智慧思维的智能控制；易被人们所接受；构造容易；鲁棒性好。
模糊控制系统的组成：FLC ：模糊控制器，计算机（DSP ，单片机等）。
输入/输出接口装置：A/D 、D/A 以及必要的电平转换线路。
广义对象：执行机构＋被控对象（可以为具有精确数学模型的，也可为没有精确数学模型）。
传感器：将被控制量转换为电信号，选择精度高且稳定性、好的传感器。
模糊控制器的功能：模糊化接口：精确量－－模糊量；模糊推理：由知识库和推理决策完成；精确化：模糊量－－精确量与传统控制系统的区别：控制器采用了模糊控制器模糊控制器的基本结构：1．模糊化接口（主要是模糊集的设计）功能：测量输入变量的值，将精确的测量数据转换为模糊集合的隶属度。
2.知识库：a.数据库－－为模糊控制器提供必要的定义。
包含：论域的离散化、量化、输入空间的划分、隶属度函数的定义b.规则库－－控制规则的集合。
根据：控制目的和控制策略、由语言变量描述、由专家或自学习产生。
3.推理决策逻辑4.精确化过程（为什么要精确化?1通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合2在模糊控制中,必须要有一个确定的值才能去控制或驱动执行机构）精确化方法：平均最大隶属度法；最大隶属度取最小值法；最大隶属度取最大值法；重心法；加权平均法；面积平分法查表法思想：离线计算获得一模糊控制表，将表放在计算机内存中。
智能控制工作总结
智能控制工作总结智能控制是指利用先进的技术和方法，通过对系统进行感知、分析和决策，从而实现对系统的自动化控制。
在工业生产、交通运输、能源管理等领域，智能控制已经得到了广泛的应用，并取得了显著的成果。
在过去的一段时间里，我参与了一些智能控制工作，通过总结与反思，我对智能控制工作有了一些新的认识和体会。
首先，智能控制工作需要充分的数据支持。
数据是智能控制的基础，只有通过大量的数据采集和分析，才能建立准确的系统模型和预测模型，从而实现对系统的精确控制。
在我的工作中，我发现了数据质量对于智能控制的重要性，只有确保数据的准确性和完整性，才能保证智能控制系统的稳定和可靠性。
其次，智能控制工作需要不断的创新和优化。
随着科技的不断发展，智能控制的方法和技术也在不断更新和演进。
在我的工作中，我积极学习新的智能控制算法和技术，不断进行创新和优化，以提高系统的性能和效率。
通过不断的改进和优化，我成功地提升了系统的控制精度和响应速度，取得了良好的效果。
最后，智能控制工作需要团队的合作和协调。
智能控制系统涉及到多个领域的知识和技术，需要多方面的专业人才共同合作，才能完成系统的设计、开发和实施。
在我的工作中，我与团队成员密切合作，共同解决了许多技术难题，取得了良好的成果。
通过团队的合作和协调，我们成功地完成了多个智能控制项目，得到了客户的认可和赞扬。
总的来说，智能控制工作是一项具有挑战性和前景广阔的工作。
通过总结与反思，我深刻认识到了智能控制工作的重要性和复杂性，也积累了丰富的经验和技能。
我相信，在未来的工作中，我会继续努力，不断提升自己的专业水平，为智能控制工作做出更大的贡献。
智能控制解决方案
智能控制解决方案
《智能控制解决方案》
在当前科技快速发展的时代，智能控制解决方案成为了许多行业面临的挑战和需求。
从工业生产到家庭生活，智能控制技术正在改变我们的生活方式和工作方式。
智能控制解决方案可以在各种环境中实现自动控制和监测，从而提高效率、减少浪费和降低成本。
在工业领域，智能控制系统可以实现自动化生产，提高生产效率和产品质量。
在建筑领域，智能控制系统可以实现智能家居，提供智能能源管理和安全监控。
在交通领域，智能控制系统可以实现智能交通管理，提高交通流畅度和安全性。
智能控制解决方案的核心技术之一是人工智能，通过机器学习和深度学习算法，智能控制系统可以不断优化自身的性能和适应环境的变化。
另外，物联网技术也是智能控制系统的重要组成部分，通过将各种物理设备连接到互联网，实现设备之间的互联互通，建设智能城市和智能工厂。
然而，智能控制解决方案也面临一些挑战，例如数据安全和隐私保护等问题。
如何确保智能控制系统的安全性和可靠性，是当前的一个热点问题。
同时，由于智能控制系统的复杂性和高成本，智能控制解决方案在一些中小企业和个人用户中的普及和应用也面临一定的困难。
总的来说，智能控制解决方案将为我们的生活和工作带来巨大
的影响和变革。
随着技术的不断进步和应用的不断普及，智能控制系统将成为未来的主流发展方向。
智能控制实施方案
智能控制实施方案智能控制是指利用先进的传感器技术、网络通信技术和智能算法，对各种设备、设施和系统进行自动化监控、调节和控制的方法。
实施方案如下：1. 选择合适的传感器和网络通信技术：根据实际需求和应用场景，选择适合的传感器技术，如温度、湿度、压力、光照、二氧化碳浓度等传感器，并选用合适的通信技术，如无线通信、以太网通信等。
2. 硬件搭建：根据所选的传感器和通信技术，搭建相应的硬件平台。
可以选择模块化的硬件平台，如Arduino、Raspberry Pi 等，或者自行设计开发硬件平台。
3. 开发控制算法：根据实际需求，开发相应的控制算法。
可以使用传统的控制算法，如PID控制，也可以使用更高级的智能算法，如神经网络、模糊控制等。
4. 配置通信网络：根据实际需求，配置通信网络。
可以使用无线通信，如WiFi、蓝牙等，也可以使用有线通信，如以太网、RS485等。
5. 数据采集和处理：搭建数据采集平台，将传感器采集到的数据传输到控制中心。
在控制中心对采集到的数据进行处理和分析，提取关键信息进行决策和控制。
6. 控制策略优化：根据实际应用需求，对控制策略进行优化。
可以根据历史数据和实时数据，不断调整控制参数，提高控制效果和能效。
7. 实时监控和远程控制：利用云平台和移动通信技术，实现对控制系统的实时监控和远程控制。
可以通过手机、平板电脑等移动设备，随时随地对系统进行监控和控制。
8. 安全保护和故障处理：在实施智能控制系统的过程中，要注意安全保护措施。
例如，设置合理的访问权限，加密通信数据，防止系统被黑客攻击。
同时，建立故障处理机制，及时处理可能出现的故障，保证系统的正常运行。
9. 培训和维护：为用户提供培训和技术支持，使其能够熟练使用和维护智能控制系统。
定期进行系统维护，更新软件和升级硬件，保持系统的稳定性和性能。
通过以上实施方案，可以使智能控制系统能够实现对各种设备、设施和系统的自动化监控、调节和控制，提高效率、节能、减少人工干预，提升生产和服务质量。
智能控制基本原理(精选)
智能控制的发展前景
智能控制作为一门新兴控制技术，目前还处于发展初期。 基于遗传算法的智能控制，基于Petri网理论的智能控制，遗 传算法、神经网络和模糊控制相结合的综合优化控制等新的智 能控制理论和方法在不断涌现和发展之中。
可以预见，随着系统论、人工智能理论和计算机技术的发 展，智能控制将会有更大的发展空间，并在实际中得到更加广 泛的应用。
（3）采用传统控制方法时，必须遵循一些苛刻的线性化 假设，否则难以达到预期控制目标的复杂系统的控制问题；
（4）采用传统控制方法时，控制成本高、可靠性差或控 制效果不理想的复杂系统的控制问题。
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智能控制的研究内容
根据智能控制基本研究对象的开放性、复杂性、多层次和 信息模式的多样性、模糊性、不确定性等特点，其研究内容主 要包括以下几个方面。 （1）智能控制基本机理的研究
智能控制的二元结构
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智能控制的基本概念
以上关于智能控制结构理论的不同见解中，存在着以下几 点共识：
（1）智能控制是由多种学科相互交叉而形成的一门新兴 学科；
（2）智能控制是自动控制发展到新阶段的产物，它以人 工智能和自动控制的相互结合为主要标志；
（3）智能控制在发展过程中不断地吸收着控制论、信息 论、系统论、运筹学、计算机科学、模糊数学、心理学、生理 学、仿生学等学科的思想、方法以及新的研究成果，目前仍在 发展和完善之中。
精品文档
智能控制的基本概念
人工智能产生于20世纪50年代，它是控制论、信息论、系 统论、计算机科学、神经生理学、心理学、数学以及哲学等多 种学科相互渗透的结果，也是电子计算机出现并广泛应用的结 果。
智能控制的提出和发展历程，一直伴随着人工智能的发展 而发展，人工智能作为智能控制的基础和重要组成部分，它的 每一个研究成果都对智能控制的发展起到了积极的推动作用。
智能控制的主要控制方法
智能控制的主要控制方法一、模糊控制。
1.1 模糊控制的基本概念。
模糊控制啊，就像是一种“差不多”的控制方法。
它不追求精确到小数点后多少位的数值，而是用一些模糊的概念，像“大”“小”“快”“慢”之类的。
比如说，要控制房间的温度，它不会精确到25.5度，而是大概分为“冷”“合适”“热”这么几个模糊的状态。
这就很符合咱们日常生活中的思维方式，咱们人在判断很多事情的时候，也不是用特别精确的数字，而是靠这种模糊的感觉。
就像咱们常说的“差不多得了”，模糊控制就是这么个意思。
1.2 模糊控制的应用。
在实际生活中，模糊控制的应用可不少呢。
像洗衣机的控制，它不知道衣服到底有多脏，但是可以根据衣物的重量、材质等大概的因素，来确定洗涤的时间和强度。
这就好比一个有经验的主妇，虽然不能精确测量污垢的含量，但是凭借经验就能把衣服洗得差不多干净。
还有汽车的自动变速器，它根据车速、油门踏板的位置等模糊的信息，来决定换挡的时机，不需要精确计算每一个瞬间的动力需求。
二、神经网络控制。
2.1 神经网络控制的原理。
神经网络控制就像是模拟人的大脑神经工作方式。
它有很多的神经元节点，这些节点之间相互连接，就像大脑里的神经细胞一样。
每个节点都能接收和处理信息，然后把处理后的结果传递给其他节点。
这就好比一个庞大的信息传递网络，大家互相协作。
这有点像咱们常说的“众人拾柴火焰高”，众多的神经元一起工作，来实现对系统的控制。
2.2 神经网络控制的实例。
比如说在图像识别方面，神经网络控制就大显身手了。
它可以识别出照片里是猫还是狗，或者是其他的物体。
就像人的眼睛和大脑的结合一样，神经网络通过对图像的大量特征进行分析，就像咱们看东西的时候会注意到动物的耳朵、眼睛、尾巴等特征，它也是这么去判断的。
再比如在股票市场预测中，虽然不能做到百分百准确，但是它可以根据历史数据等众多因素，像公司的业绩、市场的趋势等，来对股票价格的走势做出一个大致的预测。
三、遗传算法控制。
智能控制基础总结-PPT
0.09 0.6 0.4 0.84 0.49
1.0
NS
ZE
3.3231
0.7
0.3
u
0
2
4
6
u=3.32
27
人工神经网络
❖ 人工神经网络就是模拟人脑细胞的分布式工作特 点和自组织功能，且能实现并行处理、自学习和 非线性映射等能力的一种系统模型。
❖ 神经网络系统研究主要有三个方面的内容，即神 经元模型、神经网络结构和神经网络学习方法。
相等：对于所有的u∈U ，均有μA(u)＝μB(u)。记作A=B。 包含：对于所有的u∈U ，均有μA (u) ≤μB(u)。记作AB。 空集：对于所有的u∈U ，均有μA(u) ＝0 。记作：A＝ 。 全集：对于所有的u∈U ，均有μA(u) ＝1。
14
交、并、补
交集：对于所有的u∈U ，均有
μC(u)=μA∧μB=min{μA(u),μB(u)} 则称C为A与B的 交集，记为 C=A∩B 。
28
人工神经元模型
❖ 神经元模型是生物神经元的抽象和模拟。可看 作多输入/单输出的非线性器件 。
xi 输入信号，j=1,2,…,n;
wij 表示从单元uj 到单元ui 的
连接权值;
i
si 外部输入信号；
ui 神经元的内部状态；
θi 阀值；
yi 神经元的输出信号；
Neti wij x j si i , ui f(Neti ), yi g(ui ) j ❖ 通常假设yi=f(Neti)，而f为激励函数。
8
智能控制的三元结构
❖ AC：动态反馈控制。
❖ AI：一个知识处理系 统，具有记忆、学习、 信息处理、形式语言、 启发式推理等功能。
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第一章：1、传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制。
2、智能控制的研究对象具备以下的一些特点：不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。
3、IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学)4、AC：描述系统的动力学特征，是一种动态反馈。
AI ：是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。
OR：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。
5、智能控制：即设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境信息的变化作出适应性，从而实现由人来完成的任务。
6、智能控制的几个重要分支为模糊控制、神经网络控制和遗传算法。
7、智能控制的特点：1，学习功能2，适应功能3，自组织功能4，优化功能8、智能控制的研究工具：1，符号推理与数值计算的结合2，模糊集理论3，神经网络理论4，遗传算法5，离散事件与连续时间系统的结合。
9、智能控制的应用领域，例如智能机器人控制、计算机集成制造系统、工业过程控制、航空航天控制和交通运输系统等。
第二章：10、专家系统：是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。
11、专家系统的构成：由知识库和推理机（知识库由数据库和规则库两部分构成）12、专家系统的建立：1，知识库2，推理机3，知识的表示4，专家系统开发语言5，专家系统建立步骤。
13、专家控制：是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。
所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。
14、专家控制的基本结构：15、专家控制与专家系统的区别：1，专家控制能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进行独立的、实时的自动决策。
专家控制比专家系统对可靠性和抗干扰有着更高的要求2，专家系统处于离线工作方式，而专家控制要求在线获取反馈信息，即要求在线工作方式。
16、按专家控制在控制系统中的作用和功能，可将专家控制器分为以下两种类型：1，直接型专家控制器2，间接型专家控制器《优化，适应，协调，组织》17、专家控制的关键技术：1，知识的表达方式2，从传感器中识别和获取定量的控制信号3，将定性知识转化为定量的控制信号4，控制知识和控制规则的获取。
18、专家控制的特点：灵活性、适应性和鲁棒性。
第四章：19、模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法。
，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。
20、模糊控制理论具有一些明显的特点：1，模糊控制不需要被控对象的数学模型2，模糊控制是一种反映人类智慧的智能控制方法3，模糊控制易于被人们接受4，构造容易5，鲁棒性和适应性好。
21、模糊控制器的组成：22、模糊逻辑中有哪些运算？(列出5种)为什么模糊输出向量要进行解模糊计算？1相等2包含3并运算4交运算5补运算因为所获得的推理结果是一个模糊矢量，不能直接用来作为控制量，还必须进行一次转换，求得清晰的控制量输出，即为解模糊计算。
23、Zadeh近似推理方法包含正向推理和逆向推理两类。
24、模糊控制器的设计步骤：1，确定模糊控制器的结构2，定义输入输出模糊集3，定义隶属函数4，建立模糊控制规则5，建立模糊控制表6，模糊推理7，反模糊化25、模糊控制系统可划分为单变量模糊控制和多变量模糊控制。
第六章：26、神经网络的发展经历了4个阶段：启蒙期、低潮期、复兴期和新连接机制时期。
27、神经元由四部分构成：细胞体、树突、轴突、突触。
28、从生物控制论的观点来看，神经元具有以下功能和特性：兴奋与抑制、学习与遗忘和结构可塑性。
29、神经网络的分类：1，前向网络2，反馈网络3，自组织网络30、神经网络特征：1，能逼近任意非线性函数2，信息的并行分布式处理与存储3，可以多输入，多输出4，便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现，或用现有的计算机技术实现5，能进行学习，以适应幻境的变化。
31、神经网络三要素：神经元的特性、神经元之间相互连接的拓扑结构、为适应幻境而改善性能的学习规则。
32、神经网络的研究领域：1，机遇神经网络的系统辨识2，神经网络控制器3，神经网络与其他算法相结合4，优化算法第七章：33、BP神经网络是一种单向传播的多层前向网络。
34、BP网络特点：1，BP网络是一种多层网络，包括输入层、隐层和输出层2，层与层之间采用全互连方式，同一层神经元之间不连接3，权值通过&学习算法进行调节4，神甲激发函数为S函数5，学习算法由正向转播和反向传播组成6，层与层的连接是单向的，信息的传播是双向的。
35、BP网络的逼近：BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。
在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐层逐层处理，并传向输入层，每层神经元（节点）的状态只影响下一层神经元的状态。
如果在输出层不能的到期望的输出，则转至反向传播，将误差信号（理想输出与实际输出之差）按连接通路反向计算，有梯度下降法调整各层神经元的权值，使误差信号减小。
36、BP网络的优缺点：优点：1只要有足够多的隐层和隐层节点，BP网络可以逼近任意的非线性映射关系；2 BP网络的学习算法属于全局逼近算法，具有较强的泛化能力；3 BP网络输入输出之间的关联信息分布地储存在网络的连接权中，个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响，因而BP网络具有较好的容错性。
缺点：1待寻优的参数多，收敛速度慢；2 目标函数存在多个极值点，按梯度下降方法进行学习，很容易陷入局部极小值；3 难以确定隐层及隐层节点的数目。
目前，如何根据特定的问题来确定具体的网络结构尚无很好的方法，仍需根据经验来试凑。
37、RBF神经网络的特点：由于BP网络是全局逼近网络，每一次样本学习都要重新调整网络的所有权值，收敛速度慢，易于陷入局部极小，很难满足控制系统的高度实时性要求。
RBF网络是一种3层前向网络，有输入到输出的映射是非线性的，而隐层空间到输出空间的映射是线性的，而且RBF网络是局部逼近的神经网络，因而采用RBF网络课大大加快学习速度并避免局部极小问题，适合于实时控制的要求。
采用RBF网络构成神经网络控制方案，可有效提高系统的精，鲁棒性和自适应性。
38、RBF神经网络与BP网络的区别：实用不同的作用函数。
BP网络中隐层实用的是Sigmoid函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络而RBF网络中的作业函数是高斯基函数，其值在输入空间中有限范围内为非零值，因而RBF网络是局部逼近的神经网络。
第九、第十章：39、神经网络控制的结构:1，神经网络监督控制2，神经网络直接逆控制3，神经网络自适应控制4，神经网络内膜控制5，神经网络预测控制6，神经网络自适应评判控制7，神经网络混合控制40、函数优化遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的常用算例。
41、基因遗传算法的运行参数有群体大小、遗传算法的终止进化代数、交叉概率、变异概率4个。
42、神经网络控制是将神经网络与控制理论相结合而发展起来的智能控制方法。
43、遗传算法的概念、基本操作、特点、应用、构成要素？答：概念：遗传算法简称GA，是1962年由美国Michigan大学Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。
基本操作包括复制，交叉，变异。
特点：1）遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参数本身，这就是使得在优化计算过程中可以借鉴生物学中染色体和基因等概念，模仿自然界中生物的遗传和进化等机理。
2）遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信息。
3）遗传算法直接以目标函数作为搜索信息4）遗传算法使用概率搜索技术5) 遗传算法在解空间进行高效启发式搜索，而非盲目地穷举或完全随机搜索6）遗传算法对于待寻优的函数基本无限制，它既不要求函数连续，也不要求函数可微7）遗传算法具有并行计算的特点，因而可通过大规模并行计算来提高计算速度，适合大规模复杂问题的优化。
遗传算法的应用：1、函数优化（主要的）2、机器学习3、组合优化4、生产调度问题5、自动控制6、机器人7、图像处理8、人工生命9、遗传编程遗传算法的构成要素（1）染色体编码方法：基本遗传算法使用固定长度的二进制符号来表示群体中的个体。
（2）个体适应度评价：基本遗传算法与个体适应度评价成正比的概率来决定当前群体中每个个体遗传到下一代群体中的概率多少。
（3）遗传算子（选择、交叉、变异）：遗传算法使用选择运算来实现对群体中的个体进行优胜劣汰操作：适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大；适应度低的个体，被遗传到下一代群体中的概率小。
（4）基本遗传算法的运行参数：M ：种群规模、T ：遗传运算的终止进化代数、Pc ：交叉概率、Pm ：变异概率、二、简答：1、比较智能控制与传统控制的区别。
答：传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决、线性、时不变性等相对简单的控制。
智能控制是控制理论发展的高级阶段，其核心是基于知识进行智能决策，采用灵活机动的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近。
它主要用来解决那些传统控制方法难以解决的复杂系统的控制问题。
2、智能控制系统的结构一般有哪几部分组成，它们之间存在什么关系？答：智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成：人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。
自动控制（AC）：描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。
运筹学（OR）：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。
3、智能控制系统有哪些类型（重要分支），各自的特点是什么？答：1）、专家控制系统专家系统主要指的是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验。
它具有启发性、透明性、灵活性、符号操作、不一确定性推理等特点。
2）、神经控制系统神经网络具有某些智能和仿人控制功能。
学习算法是神经网络的主要特征。
3）、模糊控制系统在被控制对象的模糊模型的基础上，运用模糊控制器近似推理手段，实现系统控制的一种方法模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标。
4）遗传算法遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的，模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法。
4、模糊控制器的组成？5、神经网络分类、特点、区别？答：根据神经网络的连接方式，神经网络可分为：1）前向网络：神经元分层排列，组成输入层、隐含层、输出层。