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（一）模糊邏輯。其主要是對人類大腦推理思維方式等加以有效模仿，這是一種針對模型無法確定性甚至是未知的智能化表達系統(tǒng)，其作為控制對象具有非線性的特點，利用模糊邏輯規(guī)則進行相應的推導運算，從而獲得相應的表述定性或過渡性經(jīng)驗，良好地模擬了人類思維，采取綜合模糊判斷處理方法難以處理規(guī)則性質(zhì)相對模糊規(guī)定信息。對于模糊邏輯而言，適合的是針對不清界限的定性認知與經(jīng)驗，借助模糊集合區(qū)分、模糊關(guān)系處理，對我們大腦的規(guī)則推理進行模擬，進而處理由于存在“排中律”的邏輯破缺而產(chǎn)生的一系列不確定問題。
（二）遺傳算法。具有明顯的“電子束搜索”搜索特征，通過反復交叉，基因算法等方式，模擬事物對于環(huán)境變化的適應性與內(nèi)部多樣性和，能夠有效防止進入到局部極小點中，在實現(xiàn)全局快速收斂的基礎(chǔ)上，將大量的信息引入全局性的系統(tǒng)運算之中。憑借相應的算法優(yōu)勢，發(fā)揮硬件的可進化功能，利用這樣的技術(shù)能生成強于設計人員能力以及現(xiàn)階段模型技術(shù)能力的一種新電路，尤其是 GA 具備的優(yōu)化全局優(yōu)性能，可實現(xiàn)發(fā)揮自適應、自學習、自組織等能力，這樣能在無人空間擴展大規(guī)模、自動綜合以及并行處理、有效調(diào)用以 EPGA 為基礎(chǔ)的函數(shù)級 EHW。

（三）專家系統(tǒng)。專家經(jīng)驗與知識的有效收集，針對專家提出的解決問題及處理知識模式有效模擬，編制智能化計算機系統(tǒng)。通過這樣的途徑，能夠有效地利用人機互動收集相應數(shù)據(jù)信息，即時地根據(jù)反饋數(shù)據(jù)，開展規(guī)則性的數(shù)據(jù)及模型處理，從而實現(xiàn)獨立處理或者控制系統(tǒng)的功能。專家系統(tǒng)兼具透明以及靈活的特性，能夠減少由于外部條件影響而產(chǎn)生的誤差，精準無誤、高效率其不知疲倦地達成任務目標，無論在知識廣博性還是問題解決能力方面均超越了相關(guān)專家，并且能夠有效避免由于人類疏漏、失誤、健忘等主觀因素而導致的數(shù)據(jù)誤差與操作失誤，在未來的智能化發(fā)展領(lǐng)域中，專家系統(tǒng)必然會創(chuàng)造巨大的綜合效益。
（四）模式識別。這種智能化的決策技術(shù)與方法，具備類似于人類的具象，根據(jù)對象的幾何成像規(guī)律，進行相應的辨別與后續(xù)的智能化處理，其主要運用在科研生產(chǎn)領(lǐng)域，其具有重大價值 [3]。
（五）小波分析。依托形象角度進行分析，其主要指的是以人們當前能力，可以觀察到簡單的正負同等，而且存在衰減性特征的振蕩波；基于數(shù)學角度，其函數(shù) f (t) 是一個窗口函數(shù)，能夠?qū)⑿盘栍陬l域?qū)用?、時域?qū)用嫠憩F(xiàn)的局部性特性清楚刻畫，全部信息也可以完整保留，針對在瞬時形成的高頻信號，它的時間窗口較為較窄。針對小波分析能反映事物世界整體和局部多層次呈現(xiàn)的辯證關(guān)系，和事物世界的波粒二重性，當中矚目的一個特點則是在多尺度近似能力以及時頻定位，例如在魯棒、自適應以及非線性操控、智能系統(tǒng)、進程識別等范圍內(nèi)都獲得了出色的進步。分形及混沌可以說是屬于相一致的兩大方面。以混沌事件為例，于存在差異性特征的時間表體現(xiàn)較為類似的變化模式。重點考量對象為繁復及發(fā)散的環(huán)節(jié)，能夠分別構(gòu)建起基于混沌運動進行再現(xiàn)的對應幾何形象信息。在實際的操控及運用過程中，分形混沌及小波分析的融合，一方面具有深度哲理性另一方面具備相對豐富的內(nèi)涵，能夠為自動組裝材料分、對象結(jié)構(gòu)分析等相應精準化科學測量工作供應相應的設備，還能夠為儀器儀表的智能化發(fā)展創(chuàng)造出廣闊前景。
（六）粗糙集理論。在其測量過程中通過歸一化離散處理獲得的數(shù)據(jù)集合而且也是一種數(shù)學運算，其運算素材與運算結(jié)果中包含著大量關(guān)鍵取值類的信息，并能夠通過在一定程度上基于基礎(chǔ)運算過程掌握核心數(shù)據(jù)，并依照設計需求獲得細部決策算加以應用，信息空間這樣能減少相應的屬性數(shù)量。在一定程度上能對樣本數(shù)量與化網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)進行簡化，屬于智能科技當中現(xiàn)實意義的分析方式。在未來智能化、自動化儀器儀表發(fā)展領(lǐng)域，粗糙集理論必將發(fā)揮出更大的作用。