智能控制与常规控制

智能控制是在常规控制理论与技术基础上的进一步发展与提高，目的是在非结构化、不确定性与控制对象有强相互作用的环境中实现过程任务（追求目标）的闭环自动控制。虽然传统人工智能方法应用于实际控制问题有很大困难，但是把对复杂环境建模的严格数学方法研究同人工智能中新兴学派思想的研究紧密结合起来，有可能导致新的智能控制体系结构的产生和发展。这种研究将会在＂自上而下＂和＂自下而上＂两个方向的交汇处取得重大突破。

网络集成制造(WIM)构建企业智能自动化的理想平台

当前正在迅速发展的网络集成制造（ＷＩＭ）技术，它将为企业实现智能自动化和智能信息处理提供理想的硬件平台与高效的软件支持。

粘结漏钢预报技术的现状与动向

介绍了近年来国内外漏钢预报技术的发展概况和粘接漏钢形成的原因，讨论了现有几种漏钢检测方法的优劣。指出逻辑漏钢预报系统只有漏钢机理研究获得突破性进展，才有可能提高漏钢预报的准确率，并认为神经元网络漏钢预报技术的研究有望取得突破。

基于漏钢预报的连铸拉速模糊控制

利用模糊控制器和神经元网络的优点，基于漏钢预报较成熟的热电偶方法，设计出一种基于漏钢预报的连铸拉速模糊控制系统，在保证不产生漏钢的前提下尽可能提高铸坯的拉速，从而提高钢产量。离线模拟结果证明了该方法的有效性。

智能控制研究中的几个问题

在回顾智能控制形成与发展进程的基础上,通过对当前研究现状的分析和思考,根据作者的研究体会,就智能控制研究中的一些现象和问题阐述了看法,提出并讨论了有关智能控制研究方面的7个关键性问题.

动态过程辨识的一种BP鲁棒算法

针对BP算法在进行系统辨识时存在着速度慢、非平滑内插、受噪声影响很大、逼近精度不高，特别是对强干扰不具有鲁棒性等问题，提出一种BP网络的鲁棒算法，该算法直接利用样本点对样本点的分布特征进行估计，并采用带有损失因子的与误差分布有关的二次型能量函数，并用于动态系统辨识，仿真结果表明了算法不仅对白噪声具有鲁棒性，而且对强干扰也具有鲁棒性．