智能電腦網路控制系統

『壹』 智能化網路控制系統是什麼

隨著社會經濟水平的發展，現在人們的生活追求個性化、自動化，追求快節奏，追求充滿樂趣的生活方式，家裝要求的檔次越來越高，生活家居要求一種人性化、智能化。智能電子技術在現實生活中的智能家居電子產品中得到廣泛應用。而計算機網路與通訊技術的應用，給人們的家居生活帶來了全新的感受。智能家居正在日漸興起，家居智能化成為一種趨勢。

智能家居控制系統是從上世紀80年代興起於歐美和日本，並在90年代末進入國內，經過十餘年的孕育與發展，特別是伴隨住宅產業的進步，小區智能化系統在中國已經顯現出風雨欲來的徵候。

近幾年以來，伴隨著房地產業的火爆，給國內智能領域帶來了發展的機遇。眾所周知，中國人口眾多，城市住宅建設也多選擇密集型的住宅小區方式，因此很多房地產商會站在整個小區的角度來看智能化，也就出現了目前一統天下、無所不包的「智能小區」的模式。

「智能小區」是一個多功能的系統，每個功能子系統都可以單獨使用。諸多功能子系統還要具有協同配合的能力。這些系統包括：小區對講系統、門禁系統、小區周界防範系統、監控系統、背景音樂系統、停車場系統、自動抄表系統等等。所有的這些系統很大的一部分是為整個小區的公共部分提供服務的。而實際生活當中，小區住戶內部能夠使用到的智能化系統只佔很小一部分。這時，專門針對家庭智能化的系統應運而生，這就是「智能家居」。

「智能家居」是以住宅為平台，集系統、結構、服務、管理、控制於一體，利用先進的網路通訊技術、電力自動化技術、計算機技術、無線電技術，將與居家生活有關的各種設備有機地結合起來，通過網路化的綜合管理家中設備，來創造一個優質、高效、舒適、安全、便利、節能、健康、環保的居住生活環境空間。

智能家居在保持了傳統的居住功能的基礎上，擺脫了被動模式，成為具有能動性智能化的現代工具。它不僅提供了全方位的信息交換功能，還優化了人們的生活方式和居住環境，幫助人們有效地安排時間、節約各種能源，實現了家電（如空調、熱水器等）控制、照明控制、室內外遙控、窗簾自控、防盜報警、定時控制及電話遠程式控制制、計算機控制等。

智能化家居就是給您創造一個簡便的生活方式、舒適的生活環境、經濟實用的家居控制手段……這樣一個智能化家庭生活平台。這個智能化家庭生活平台採用X10智能家居網路技術，操作非常簡便，您使用一個手持無線遙控器、牆上開關、定時器，甚至任何一個電話及計算機就能控制您家中所有的燈、家電，調節室內溫度，設置不同時間的窗簾開關控制。甚至您在外出的汽車上、在遙遠的外地都能通過這個系統達到您想控制家中的任何系統的目的。

智能家居控制系統採用先進的電力線載波通訊技術，其產品部件安裝時無須對您家中已有的居住環境進行大幅度的改造，無需復雜的布線及添置新的設備材料，只要將產品模塊接入您家中的220V電力線網路既可形成控制系統。該系統採用模塊式設計，使用簡單的編碼指令，可輕松進行擴展。您先以低廉的價格安裝了基本系統後，再根據您的需要擴展增置更多的功能設置，進行系統功能添加，以達到您的需求。該系統擴充性非常強大。

智能家居是住宅智能化的核心部分。嚴格意義上講，智能家居系統也是智能小區系統中的一部分。與智能小區相似，智能家居在住戶內部同樣也是一個多功能的系統，諸多子系統可協同配合使用。目前最為流行，同時也比較實用的功能子系統有：智能照明系統、智能電器控制系統、電動窗簾系統、家庭安防系統等等。

『貳』 網路控制是什麼意思

你好！網路控制是通過網路來控制，比如一些智能攝像頭、智能插座、智能空調等通過網路可以進行開關機、設置等。

『叄』 什麼是智能控制系統

什麼是智能控制系統

什麼是智能控制系統。智能就是按邏輯運行的自動化。本質上是一種工具，用的得當可以大幅提高效率，提升體驗，以下是我精心為大家整理的什麼是智能控制系統，快來一起看看吧

什麼是智能控制系統1

1、智能化系統是由現代通信與信息技術、計算機網路技術、行業技術、智能控制技術匯集而成的針對某一個方面的應用的智能集合,隨著信息技術的不斷發展，其技術含量及復雜程度也越來越高，智能化的感念開始逐漸滲透到各行各業以及我們生活中的方方面面，相繼出現了智能住宅小區，智能醫院等都以智能化建築為基點生發開來，因此我們通常提到的智能化系統，都說智能化建築系統。

2、裝修里的智能化控制系統一般指住宅智能化系統

住宅小區智能化系統，從其內容上來看可分為小區物業綜合管理系統和家居智能管理系統兩大部分，前者包括：社區安防、信息服務、計量收費三部分，後者包括家居安防、家居信息服務、家居智能化控制等。

什麼是智能控制系統2

智能控制（intelligent controls）

在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。對許多復雜的系統，難以建立有效的數學模型和用常規的控制理論去進行定量計算和分析，而必須採用定量方法與定性方法相結合的控制方式。定量方法與定性方法相結合的目的是，要由機器用類似於人的智慧和經驗來引導求解過程。因此，在研究和設計智能系統時，主要注意力不放在數學公式的表達、計算和處理方面，而是放在對任務和現實模型的描述、符號和環境的識別以及知識庫和推理機的開發上，即智能控制的關鍵問題不是設計常規控制器，而是研製智能機器的模型。此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高 層控 制 是 對實際環境或過程進行組織、決策和規劃，以實現問題求解。為了完成這些任務，需要採用符號信息處理、啟發式程序設計、知識表示、自動推理和決策等有關技術。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的「智能」。

智能控制與傳統的或常規的控制有密切的關系,不是相互排斥的、 常規控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常規控制的方法來解決「低級」的控制問題,力圖擴充常規控制方法並建立一系列新的理論與方法來解決更具有挑戰性的復雜控制問題、

什麼是智能控制系統3

什麼是智能控制技術？

智能控制是具有智能信息處理、智能信息反饋和智能控制決策的控制方式，是控制理論發展的高級階段，主要用來解決那些用傳統方法難以解決的復雜系統的控制問題。智能控制研究對象的主要特點是具有不確定性的數學模型、高度的非線性和復雜的任務要求。

智能控制的思想出現於20世紀60年代。當時，學習控制的研究十分活躍，並獲得較好的應用。如自學習和自適應方法被開發出來，用於解決控制系統的隨機特性問題和模型未知問題；1965年美國普渡大學傅京孫K．S．Fu、教授首先把AI的啟發式推理規則用於學習控制系統；1966年美國門德爾J．M．Mendel、首先主張將AI用於飛船控制系統的設計。

定義

智能控制的定義一： 智能控制是由智能機器自主地實現其目標的過程。而智能機器則定義為，在結構化或非結構化的，熟悉的或陌生的環境中，自主地或與人交互地執行人類規定的任務的一種機器。

定義二： K、J、奧斯托羅姆則認為，把人類具有的直覺推理和試湊法等智能加以形式化或機器模擬，並用於控制系統的分析與設計中，使之在一定程度上實現控制系統的智能化，這就是智能控制。他還認為自調節控制，自適應控制就是智能控制的低級體現。

定義三： 智能控制是一類無需人的干預就能夠自主地驅動智能機器實現其目標的自動控制，也是用計算機模擬人類智能的一個重要領域。

定義四： 智能控制實際只是研究與模擬人類智能活動及其控制與信息傳遞過程的規律，研製具有仿人智能的工程式控制制與信息處理系統的一個新興分支學科。

技術基礎

智能控制以控制理論、計算機科學、人工智慧、運籌學等學科為基礎，擴展了相關的理論和技術，其中應用較多的有模糊邏輯、神經網路、專家系統、遺傳演算法等理論，以及自適應控制、自組織控制和自學習控制等技術。

專家系統是利用專家知識對專門的或困難的問題進行描述的控制系統。盡管專家系統在解決復雜的高級推理中獲得了較為成功的應用，但是專家系統的實際應用相對還是比較少的。

模糊邏輯用模糊語言描述系統，既可以描述應用系統的定量模型，也可以描述其定性模型。模糊邏輯可適用於任意復雜的對象控制。

遺傳演算法作為一種非確定的擬自然隨機優化工具，具有並行計算、快速尋找全局最優解等特點，它可以和其他技術混合使用，用於智能控制的參數、結構或環境的最優控制。

神經網路是利用大量的神經元，按一定的拓撲結構進行學習和調整的自適應控制方法。它能表示出豐富的特性，具體包括並行計算、分布存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習。這些特性是人們長期追求和期望的系統特性。神經網路在智能控制的'參數、結構或環境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力。

智能控制的相關技術與控制方式結合、或綜合交叉結合，構成風格和功能各異的智能控制系統和智能控制器，這也是智能控制技術方法的一個主要特點。

研究對象

智能控制研究的主要目標不再是被控對象，而是控制器本身。控制器不再是單一的數學模型解析型，而是數學解析和知識系統相結合的廣義模型，是多種學科知識相結合的控制系統。智能控制理論是建立被控動態過程的特徵模式識別，基於知識、經驗的推理及智能決策基礎上的控制。一個好的智能控制器本身應具有多模式、變結構、變參數等特點，可根據被控動態過程特徵識別、學習並組織自身的控制模式，改變控制器結構和調整參數。

智能控制的研究對象具備以下的一些特點：

1、 不確定性的模型

智能控制的研究對象通常存在嚴重的不確定性。這里所說的模型不確定性包含兩層意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的結構和參數可能在很大范圍內變化。

2、 高度的非線性

對於具有高度非線性的控制對象，採用智能控制的方法往往可以較好地解決非線性系統的控制問題。

3、 復雜的任務要求

對於智能控制系統，任務的要求往往比較復雜。

目前智能控制在伺服系統應用中較多的，主要包括專家控制、模糊控制、學習控制、神經網路控制、預測控制等控制方法。

特點

智能控制與傳統控制的主要區別在於傳統的控制方法必須依賴於被控制對象的模型，而智能控制可以解決非模型化系統的控制問題。與傳統控制相比．

智能控制具有以下基本特點：

1、智能控制的核心是高層控制．能對復雜系統如非線性、快時變、復雜多變數、環境擾動等、進行有效的全局控制．實現廣義問題求解．並具有較強的容錯能力。

2、智能控制系統能以知識表示的非數學廣義模型和以數學表示的混合控制過程，採用開閉環控制和定性決策及定量控制結合的多模態控制方式。

3、其基本目的是從系統的功能和整體優化的角度來分析和綜合系統．以實現預定的目標。智能控制系統具有變結構特點，能總體自尋優．具有自適應、自組織、自學習和自協調能力。

4、智能控制系統具有足夠的關於人的控制策略、被控對象及環境的有關知識以及運用這些知識的能力。

5、智能控制系統有補償及自修復能力和判斷決策能力。

應用

智能控制的具體應用主要表現在以下幾個方面：

1、生產過程中的智能控制

生產過程中的智能控制主要包括局部級智能控制和全局級智能控制。

局部級智能控制是指將智能引入工藝過程中的某一單元進行控制器設計。研究熱點是智能PID控制器，因為其在參數的整定和在線自適應調整方面具有明顯的優勢，且可用於控制一些非線性的復雜對象。

全局級的智能控制主要針對整個生產過程的自動化，包括整個操作工藝的控制、過程的故障診斷、規劃過程操作處理異常等。

2、先進製造系統中的智能控制

智能控制被廣泛地應用於機械製造行業。在現代先進製造系統中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數據來解決難以或無法預測的情況，人工智慧技術為解決這一難題提供了一些有效的解決方案。

1、利用模糊數學、神經網路的方法對製造過程進行動態環境建模，利用感測器融合技術來進行信息的預處理和綜合。

2、採用專家系統為反饋機構，修改控制機構或者選擇較好的控制模式和參數。

3、利用模糊集合決策選取機構來選擇控制動作。

4、利用神經網路的學習功能和並行處理信息的能力，進行在線的模式識別，處理那些可能是殘缺不全的信息。

3、電力系統中的智能控制

電力系統中發電機、變壓器、電動機等電機電器設備的設計、生產、運行、控制是一個復雜的過程，國內外的電氣工作者將人工智慧技術引入到電氣設備的優化設計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。

用遺傳演算法對電器設備的設計進行優化，可以降低成本，縮短計算時間，提高產品設計的效率和質量。

應用於電氣設備故障診斷的智能控制技術有模糊邏輯、專家系統和神經網路。

智能控制在電流控制PWM技術中的應用是具有代表性的技術應用方向之一，也是研究的新熱點之一。

近年來，智能控制技術在國內外已有了較大的發展，已進入工程化、實用化的階段。作為一門新興的理論技術，它還處在一個發展時期。隨著人工智慧技術、計算機技術的迅速發展，智能控制必將迎來它的發展新時期。

『肆』 電腦網路智能控制開關忘記密碼了怎麼辦

這是我從得得系統看到的，你也可以去他們網站看原文

一、最簡單的方法

開機到歡迎界面時，出現輸入用戶名密碼的提示框，按Ctrl+Alt+Delete，跳出帳號窗口，輸入用戶名：「administrator」，回車即可。

如果這個「administrator」帳號也有密碼，那就這樣，在win7系統啟動時按F8，選「帶命令行的安全模式」在選「Administrator」跳出「Command Prompt」窗口，增加用戶：「net user asd/add」，升管理員：「net localgroup administrators asd /add」。最後重啟，選asd進入控制面板--用戶帳號--忘記密碼的用戶--刪除密碼。

除了以上這種情況，以下還有倆種經常會忘記win7系統密碼的狀況：

二、忘記密碼，但系統已經登錄

其實這種狀況很簡單，首先在開始菜單中的搜索框中輸入」mmc.EⅩE」或按住Win+R，打開運行窗口輸入「mmc.EⅩE」，單擊確定進入控制台。依次打開文件-添加/刪除管理單元，在左側可用管理單元中找到「本地用戶和組」，依次單擊「添加」-完成，再單擊「確定」。展開控制台根據點中的本地用戶組，選中「用戶」，在右側用戶名上單擊右鍵，設置密碼，這里無須輸入原密碼。

三 、忘記密碼，無法登錄系統

1.找個PE盤啟動電腦

2.進入PE後 到c：\windows\system32下

a 更改Magnify.EⅩE 和cmd.EⅩE 的所有者為：administrators

b 更改Magnify.EⅩE 和cmd.EⅩE 的許可權 administrators為完全控制

c 改名Magnify.EⅩE 為Magnify.EⅩE1 改名cmd.EⅩE為Magnify.EⅩE

『伍』 智能控制的類型

分級遞階智能控制是在自適應控制和自組織控制基礎上，由美國普渡大學Saridis提出的智能控制理論.分級遞階智能控制（Hierarchical Intelligent Control）主要由三個控制級組成，按智能控制的高低分為組織級，協調級，執行級，並且這三級遵循伴隨智能遞降精度遞增原則。
組織級（organization level）：組織級通過人機介面和用戶（操作員）進行交互，執行最高決策的控制功能，監視並指導協調級和執行級的所有行為，其智能程度最高.
協調級（Coordination level）：協調級可進一步劃分為兩個分層：控制管理分層和控制監督分層.
執行級（executive level）：執行級的控制過程通常是執行一個確定的動作. 專家指的是那些對解決專門問題非常熟悉的人們，他們的這種專門技術通常源於豐富的經驗，以及他們處理問題的詳細專業知識.
專家系統主要指的是一個智能計算機程序系統，其內部含有大量的某個領域專家水平的知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的經驗方法來處理該領域的高水平難題.它具有啟發性，透明性，靈活性，符號操作，不一確定性推理等特點.應用專家系統的概念和技術，模擬人類專家的控制知識與經驗而建造的控制系統，稱為專家控制系統.
專家系統是利用專家知識對專門的或困難的問題進行描述. 用專家系統所構成的專家控制，無論是專家控制系統還是專家控制器，其相對工程費用較高，而且還涉及自動地獲取知識困難、無自學能力、知識面太窄等問題. 盡管專家系統在解決復雜的高級推理中獲得較為成功的應用，但是專家控制的實際應用相對還是比較少。 神經網路是指由大量與生物神經系統的神經細胞相類似的人工神經元互連而組成的網路；或由大量象生物神經元的處理單元並聯互連而成.這種神經網路具有某些智能和仿人控制功能.
學習演算法是神經網路的主要特徵，也是當前研究的主要課題.學習的概念來自生物模型，它是機體在復雜多變的環境中進行有效的自我調節.神經網路具備類似人類的學習功能.一個神經網路若想改變其輸出值，但又不能改變它的轉換函數，只能改變其輸人,而改變輸人的唯一方法只能修改加在輸人端的加權系數.
神經網路的學習過程是修改加權系數的過程，最終使其輸出達到期望值，學習結束.常用的學習演算法有：Hebb學習演算法，widrow Hoff學習演算法，反向傳播學習演算法一BP學習演算法，Hopfield反饋神經網路學習演算法等。
神經網路是利用大量的神經元按一定的拓撲結構和學習調整方法. 它能表示出豐富的特性：並行計算、分布存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習等. 這些特性是人們長期追求和期望的系統特性. 它在智能控制的參數、結構或環境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力. 神經網路可以和模糊邏輯一樣適用於任意復雜對象的控制，但它與模糊邏輯不同的是擅長單輸入多輸出系統和多輸入多輸出系統的多變數控制. 在模糊邏輯表示的SIMO 系統和MIMO 系統中，其模糊推理、解模糊過程以及學習控制等功能常用神經網路來實現.模糊神經網路技術和神經模糊邏輯技術：模糊邏輯和神經網路作為智能控制的主要技術已被廣泛應用. 兩者既有相同性又有不同性. 其相同性為：兩者都可作為萬能逼近器解決非線性問題，並且兩者都可以應用到控制器設計中. 不同的是：模糊邏輯可以利用語言信息描述系統，而神經網路則不行；模糊邏輯應用到控制器設計中，其參數定義有明確的物理意義，因而可提出有效的初始參數選擇方法；神經網路的初始參數（如權值等） 只能隨機選擇. 但在學習方式下，神經網路經過各種訓練，其參數設置可以達到滿足控制所需的行為. 模糊邏輯和神經網路都是模仿人類大腦的運行機制，可以認為神經網路技術模仿人類大腦的硬體，模糊邏輯技術模仿人類大腦的軟體. 根據模糊邏輯和神經網路的各自特點，所結合的技術即為模糊神經網路技術和神經模糊邏輯技術. 模糊邏輯、神經網路和它們混合技術適用於各種學習方式 智能控制的相關技術與控制方式結合或綜合交叉結合，構成風格和功能各異的智能控制系統和智能控制器是智能控制技術方法的一個主要特點． 所謂模糊控制，就是在被控制對象的模糊模型的基礎上，運用模糊控制器近似推理手段，實現系統控制的一種方法.模糊模型是用模糊語言和規則描述的一個系統的動態特性及性能指標.
模糊控制的基本思想是用機器去模擬人對系統的控制.它是受這樣事實而啟發的：對於用傳統控制理論無法進行分析和控制的復雜的和無法建立數學模型的系統，有經驗的操作者或專家卻能取得比較好的控制效果，這是因為他們擁有日積月累的豐富經驗，因此人們希望把這種經驗指導下的行為過程總結成一些規則，並根據這些規則設計出控制器.然後運用模糊理論，模糊語言變數和模糊邏輯推理的知識，把這些模糊的語言上升為數值運算，從而能夠利用計算機來完成對這些規則的具體實現，達到以機器代替人對某些對象進行自動控制的目的。
模糊邏輯用模糊語言描述系統，既可以描述應用系統的定量模型也可以描述其定性模型. 模糊邏輯可適用於任意復雜的對象控制. 但在實際應用中模糊邏輯實現簡單的應用控制比較容易. 簡單控制是指單輸入單輸出系統（SISO) 或多輸入單輸出系統（MISO) 的控制. 因為隨著輸入輸出變數的增加，模糊邏輯的推理將變得非常復雜。 學習是人類的主要智能之一，人類的各項活動也需要學習.在人類的進化過程中,學習功能起著十分重要的作用.學習控制正是模擬人類自身各種優良的控制調節機制的一種嘗試. 所謂學習是一種過程，它通過重復輸人信號，並從外部校正該系統，從而使系統對特定輸人具有特定響應.學習控制系統是一個能在其運行過程中逐步獲得受控過程及環境的非預知信息，積累控制經驗，並在一定的評價標准下進行估值，分類，決策和不斷改善系統品質的自動控制系統。
（1）遺傳演算法學習控制
智能控制是通過計算機實現對系統的控制，因此控制技術離不開優化技術。快速、高效、全局化的優化演算法是實現智能控制的重要手段。遺傳演算法是模擬自然選擇和遺傳機制的一種搜索和優化演算法，它模擬生物界/生存競爭，優勝劣汰，適者生存的機制，利用復制、交叉、變異等遺傳操作來完成尋優。遺傳演算法作為優化搜索演算法，一方面希望在寬廣的空間內進行搜索，從而提高求得最優解的概率；另一方面又希望向著解的方向盡快縮小搜索范圍，從而提高搜索效率。如何同時提高搜索最優解的概率和效率，是遺傳演算法的一個主要研究方向。遺傳演算法作為一種非確定的擬自然隨機優化工具，具有並行計算、快速尋找全局最優解等特點，它可以和其他技術混合使用，用於智能控制的參數、結構或環境的最優控制。
（2）迭代學習控制
迭代學習控制模仿人類學習的方法、即通過多次的訓練，從經驗中學會某種技能，來達到有效控制的目的。迭代學習控制能夠通過一系列迭代過程實現對二階非線性動力學系統的跟蹤控制。整個控制結構由線性反饋控制器和前饋學習補償控制器組成，其中線性反饋控制器保證了非線性系統的穩定運行、前饋補償控制器保證了系統的跟蹤控制精度。它在執行重復運動的非線性機器人系統的控制中是相當成功的。

『陸』 CAN-BUS智能網路控制系統，到底是個什麼東西

Canbus控制器區域網路把車輛上相關的控制器都聯系起來，實現了發動機控制器、變速箱控制器、ABS 控制器、車身控制器、儀表及其他控制器的統一智能化管理。Canbus系統能夠讓全車線束更少，電路布置井然有序，從而減輕了整車的重量，有利於降低油耗，更為重要的是，井井有條的線路布局極大地降低電路故障率。Canbus系統猶如車子的神經系統，可以快速精準地檢測到車的當前狀態、信息、故障等，並迅速地通過儀表盤即時予以顯現，左邊的顯示圓環內是轉速表、水溫表和油量顯示，右邊的則顯示了速度和車輛行車電腦所反映出的即時信息，確保了車主及時了解汽車的各種情況。

『柒』 智能控制系統的介紹

智能控制系統就是在無人干預的情況下能自主地驅動智能機器實現控制目標的自動控制技術。對許多復雜的系統，難以建立有效的數學模型和用常規的控制理論去進行定量計算和分析，而必須採用定量方法與定性方法相結合的控制方式。同時，《智能控制系統》也是王耀南所著的一本書，由湖南大學出版社於2006年出版。

『捌』 什麼是微電腦智能控制系統

實際就是晶元控制電路。