常见智能化科技分析

（一）模糊逻辑。其主要是对人类大脑推理思维方式等加以有效模仿，这是一种针对模型无法确定性甚至是未知的智能化表达系统，其作为控制对象具有非线性的特点，利用模糊逻辑规则进行相应的推导运算，从而获得相应的表述定性或过渡性经验，良好地模拟了人类思维，采取综合模糊判断处理方法难以处理规则性质相对模糊规定信息。对于模糊逻辑而言，适合的是针对不清界限的定性认知与经验，借助模糊集合区分、模糊关系处理，对我们大脑的规则推理进行模拟，进而处理由于存在“排中律"的逻辑破缺而产生的一系列不确定问题。
（二）遗传算法。具有明显的“电子束搜索"搜索特征，通过反复交叉，基因算法等方式，模拟事物对于环境变化的适应性与内部多样性和，能够有效防止进入到局部极小点中，在实现全局快速收敛的基础上，将大量的信息引入全局性的系统运算之中。凭借相应的算法优势，发挥硬件的可进化功能，利用这样的技术能生成强于设计人员能力以及现阶段模型技术能力的一种新电路，尤其是 GA 具备的优化全局优性能，可实现发挥自适应、自学习、自组织等能力，这样能在无人空间扩展大规模、自动综合以及并行处理、有效调用以 EPGA 为基础的函数级 EHW。

（三）专家系统。专家经验与知识的有效收集，针对专家提出的解决问题及处理知识模式有效模拟，编制智能化计算机系统。通过这样的途径，能够有效地利用人机互动收集相应数据信息，即时地根据反馈数据，开展规则性的数据及模型处理，从而实现独立处理或者控制系统的功能。专家系统兼具透明以及灵活的特性，能够减少由于外部条件影响而产生的误差，精准无误、高效率其不知疲倦地达成任务目标，无论在知识广博性还是问题解决能力方面均超越了相关专家，并且能够有效避免由于人类疏漏、失误、健忘等主观因素而导致的数据误差与操作失误，在未来的智能化发展领域中，专家系统必然会创造巨大的综合效益。
（四）模式识别。这种智能化的决策技术与方法，具备类似于人类的具象，根据对象的几何成像规律，进行相应的辨别与后续的智能化处理，其主要运用在科研生产领域，其具有重大价值 [3]。
（五）小波分析。依托形象角度进行分析，其主要指的是以人们当前能力，可以观察到简单的正负同等，而且存在衰减性特征的振荡波；基于数学角度，其函数 f (t) 是一个窗口函数，能够将信号于频域层面、时域层面所表现的局部性特性清楚刻画，全部信息也可以完整保留，针对在瞬时形成的高频信号，它的时间窗口较为较窄。针对小波分析能反映事物世界整体和局部多层次呈现的辩证关系，和事物世界的波粒二重性，当中瞩目的一个特点则是在多尺度近似能力以及时频定位，例如在鲁棒、自适应以及非线性操控、智能系统、进程识别等范围内都获得了出色的进步。分形及混沌可以说是属于相一致的两大方面。以混沌事件为例，于存在差异性特征的时间表体现较为类似的变化模式。重点考量对象为繁复及发散的环节，能够分别构建起基于混沌运动进行再现的对应几何形象信息。在实际的操控及运用过程中，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备相对丰富的内涵，能够为自动组装材料分、对象结构分析等相应精准化科学测量工作供应相应的设备，还能够为仪器仪表的智能化发展创造出广阔前景。
（六）粗糙集理论。在其测量过程中通过归一化离散处理获得的数据集合而且也是一种数学运算，其运算素材与运算结果中包含着大量关键取值类的信息，并能够通过在一定程度上基于基础运算过程掌握核心数据，并依照设计需求获得细部决策算加以应用，信息空间这样能减少相应的属性数量。在一定程度上能对样本数量与化网络结构进行简化，属于智能科技当中现实意义的分析方式。在未来智能化、自动化仪器仪表发展领域，粗糙集理论必将发挥出更大的作用。