偏倚及其控制

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流行病学中常见的偏倚及其控制

误差（error）对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。包括随机误差、系统误差随机误差：指随机抽样所得的均值与总体参数的差异，也称抽样误差。只能减少，不能避免。

随机误差的两个特点

1、样本的观察值都在平均值上下分布，从许多无偏倚样本中得到的观察值均数，假如数量较大，总是趋向于接近总体值；

2、随机误差的范围可以用可信区间估计，当保持随机方法而加大样本时，样本均值逐渐向总体均值接近。

系统误差：当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时，所得均值与总体间的真实性也会产生误差，如果误差向量的方向一致或基本一致时，这种误差称为系统误差。

随机误差和系统误差的区别

1、假设一项研究可以将样本量增至无穷大，如果研究样本无穷大能使误差减小到零，则此误差为随机误差。系统误差不受样本量增加的影响，因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系统误差；

2、适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机误差，但不能减少系统误差。

偏倚（bias）：指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量系统地偏离了目标人群中该变量的真实值，使得研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差，这是由系统误差造成的。

选择偏倚（selection bias ）：指被选入到研究中的研究对象与没有被选入者特征上的差异所造成的系统误差。主要产生于研究的设计阶段，在各类流行病学研究中均可能发生，以在病例对照研究与现况研究中为常见。

常见的选择偏倚

1、入院率偏倚（admission rate bias）亦称伯克森偏倚（Berkson’s bias）,是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时，由于入院率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。

用住院病例进行研究时可能没有包括：

1)抢救不及时死亡的病例

2)距离医院远的病例

3)无钱住院的病例

4)病情轻的病例

2、现患-新发病例偏倚（Prevalence-incidence bias）又称奈曼偏倚（Neyman bias）,凡因现患病例与新病例的构成不同，只调查典型病例或现患病例的暴露状况，致使调查结果出现的系统误差都属于本类偏倚。

3、无应答偏倚和志愿者偏倚（non-respondent bias and volunteer bias）无应答者指调查对象中那些因为各种原因不能回答调查研究工作所提出的问题的人。一项研究工作的无应答者可能在某些重要特征或暴露上与应答者有所区别。如果无应答者超过一定比例，就会使研究结果产生偏倚，即无应答偏倚。

4、检出征候偏倚（detection signal bias）亦称为揭露伪装偏倚（unmasking bias），指某因素与某疾病在病因学上虽无关联，担由于该因素的存在而引起该疾病症状或体征的出现，从而使患者及早就医，接受多种检查，导致该人群较高的检出率，以致得出该因素与该病相关联的错误结论。

5、易感性偏倚（susceptibility bias）有些因素可能直接或间接影响观察人群或对照人群对所研究疾病的易感性，导致某因素与某疾病间的虚假联系，由此产生的偏倚称为易感性偏倚。

6、排除偏倚（exclusive bias）在研究对象的确定过程中，没有按照对等的原则或标准，而自观察组或对照组中排除某些研究对象，这样导致因素与疾病之间联系的错误估计，称为排除偏倚。

选择偏倚的控制

1、研究者应充分了解该项研究工作中各种可能的选择偏倚来源，并在研究设计过程中尽量避免；

严格掌握研究对象的纳入与排除标准，使研究对象能较好地代表其所出自的总体；

2、为了避免存活因素的影响，在进行病例对照研究时，如果病例组选择新诊断的病人，则对照组不应由慢性病病人组成；如果对照所患的慢性病严重地影响暴露，则更不应作为对照；

信息偏倚（information bias ）又称观察偏倚（observational bias），指研究中有关研究对象的或来自研究对象的信息是错误的，会产生系统误差。信息偏倚的表现是使研究对象的某种特征被错误分类如暴露于某因素者被错误地认为是非暴露者，某病的患者被认为是非患者。

常见的信息偏倚

1、回忆偏倚（recall bias）指在回忆过去的暴露史或既往史时，因研究对象的记忆失真或回忆不完整，使其准确性或完整性与真实情况间存在的系统误差。

2、报告偏倚（reporting bias）与回忆偏倚不同，报告偏倚是指研究对象因某种原因故意夸大或缩小某些信息而导致的偏倚，因此也称说谎偏倚。

3、诊断怀疑偏倚（diagnostic suspicion bias）如果研究者事先了解研究对象对研究因素的暴露情况，怀疑其已经患某病，或在主观上倾向于应该出现某种阳性结果，于是在作诊断或分析时，倾向于自己的判断。如对暴露者或实验组进行非常细致的检查，而对非暴露者或对照组则不然，从而使研究结果出现偏差。

4、暴露怀疑偏倚（exposure suspicion bias）研究者若事先了解研究对象的患病情况或某种结局，主观上认为某病与某因素有关联时，在病例组和对照组中采用不同的方法或使用不同深度和广度的调查方法探索可疑的致病因素，从而导致错误的研究结论，由此引起的偏倚称为暴露怀疑偏倚。

5、检出偏倚（detection bias）实验过程中由于实验的仪器和试剂质量不好及操作人员的操作误差造成的偏倚称为检出偏倚。

6、诱导偏倚（inducement bias）在调查过程中，调查者询问技术不当，或者为取得阳性结论，诱导调查对象做某一倾向性的回答，从而使调查到的结果偏离真实情况，由此产生的偏倚称诱导偏倚。

信息偏倚的控制

1、研究者对拟进行的研究要制定明细的资料收集方法和严格的质量控制方法；

2、尽可能采用“盲法”收集资料；

3、尽量采用客观指标的信息；

4、严格调查设计和研究人员的科学态度。

混杂偏倚指在流行病学研究中，由于一个或多各潜在的混杂因素的影响，掩盖或夸大了研究因素与疾病之间的联系，从而使两者之间的真正联系被错误地估计。

混杂因素：称外来因素，指与研究因素和研究疾病均有关，若在比较的人群中分布不均，可歪曲研究因素与疾病之间真正联系的因素。

混杂因素的基本特征

1、必须是所研究疾病的独立危险因素，如果不找出或不避开，所得的研究结果可能不是研究因素造成的；

2、必须与所研究的暴露因素存在统计学联系；

3、一定不是研究因素与研究疾病因果链上的一个环节或中间变量。

混杂的控制

1、限制:针对某一或某些可能的混杂因素，在设计时对研究对象的入选条件予以限制。控制已知的混杂因素，不能控制未知的混杂因素。

利：对研究对象针对潜在的混杂因素实行限制后，可得到同质的研究对象，从而可以防止某些混杂偏倚，有利于对研究因素与疾病之间的关系作出较为准确的估计弊：研究对象对总体的代表性可能会受到影响，因而研究结论的外推会受到一定的限制2、匹配:在为研究对象选择对照时，使其针对一个或多个潜在的混杂因素与研究对象相同或接近，从而消除混杂因素对研究结果的影响。

利：对某一因素进行匹配可以消除掉该因素可能的混杂作用，提高统计效率

弊：失掉了对这一因素进行分析的机会，既不能分析其作为研究疾病危险因素的作用，也不能分析该因素与其他因素间的交互作用，造成信息丢失

3、随机化:指以随机化原则使研究对象以等同的几率被分配在各处理组中，从而使潜在的混杂因素在各组间分布均衡。

4、统计处理:混杂偏倚在资料分析阶段也可以通过一定的统计处理方法予以控制。如分层分析、使用回归模型等。

现况研究中常见的偏倚

选择偏倚

无应答偏倚

幸存者偏倚

报告偏倚

回忆偏倚

测量偏倚

病例对照研究中常见的偏倚

入院率偏倚

现患病例-新发病例偏倚

检出症候偏倚

时间效应偏倚

回忆偏倚

调查偏倚

混杂偏倚

队列研究中常见的偏倚

选择偏倚

失访偏倚

信息偏倚

偏倚及其控制

流行病学中常见的偏倚及其控制 误差（error）对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。包括随机误差、系统误差 随机误差：指随机抽样所得的均值与总体参数的差异，也称抽样误差。只能减少，不能避免。随机误差的两个特点 1、样本的观察值都在平均值上下分布，从许多无偏倚样本中得到的观察值均数，假如数量较大，总是趋向于接近总体值； 2、随机误差的范围可以用可信区间估计，当保持随机方法而加大样本时，样本均值逐渐向总体均值接近。 系统误差：当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时，所得均值与总体间的真实性也会产生误差，如果误差向量的方向一致或基本一致时，这种误差称为系统误差。 随机误差和系统误差的区别 1、假设一项研究可以将样本量增至无穷大，如果研究样本无穷大能使误差减小到零，则此误差为随机误差。系统误差不受样本量增加的影响，因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系统误差； 2、适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机误差，但不能减少系统误差。 偏倚（bias）：指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量系统地偏离了目标人群中该变量的真实值，使得研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差，这是由系统误差造成的。 选择偏倚（selection bias ）：指被选入到研究中的研究对象与没有被选入者特征上的差异所造成的系统误差。主要产生于研究的设计阶段，在各类流行病学研究中均可能发生，以在病例对照研究与现况研究中为常见。 常见的选择偏倚 1、入院率偏倚（admission rate bias）亦称伯克森偏倚（Berkson’s bias）,是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时，由于入院率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。 用住院病例进行研究时可能没有包括： 1)抢救不及时死亡的病例 2)距离医院远的病例 3)无钱住院的病例 4)病情轻的病例 2、现患-新发病例偏倚（Prevalence-incidence bias）又称奈曼偏倚（Neyman bias）,凡因现患病例与新病例的构成不同，只调查典型病例或现患病例的暴露状况，致使调查结果出现的系统误差都属于本类偏倚。 3、无应答偏倚和志愿者偏倚（non-respondent bias and volunteer bias）无应答者指调查对象中那些因为各种原因不能回答调查研究工作所提出的问题的人。一项研究工作的无应答者可能在某些重要特征或暴露上与应答者有所区别。如果无应答者超过一定比例，就会使研究结果产生偏倚，即无应答偏倚。 4、检出征候偏倚（detection signal bias）亦称为揭露伪装偏倚（unmasking bias），指某因素与某疾病在病因学上虽无关联，担由于该因素的存在而引起该疾病症状或体征的出现，从而使患者及早就医，接受多种检查，导致该人群较高的检出率，以致得出该因素与该病相关联的错误结论。 5、易感性偏倚（susceptibility bias）有些因素可能直接或间接影响观察人群或对照人群对所研究疾病的易感性，导致某因素与某疾病间的虚假联系，由此产生的偏倚称为易感性偏倚。 6、排除偏倚（exclusive bias）在研究对象的确定过程中，没有按照对等的原则或标准，而自观察组或对照组中排除某些研究对象，这样导致因素与疾病之间联系的错误估计，称为排除

偏倚及其控制修订稿

偏倚及其控制 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-

流行病学中常见的偏倚及其控制 误差（error）对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。包括随机误差、系统误差 随机误差：指随机抽样所得的均值与总体参数的差异，也称抽样误差。只能减少，不能避免。 随机误差的两个特点 1、样本的观察值都在平均值上下分布，从许多无偏倚样本中得到的观察值均数，假如数量较大，总是趋向于接近总体值； 2、随机误差的范围可以用可信区间估计，当保持随机方法而加大样本时，样本均值逐渐向总体均值接近。 系统误差：当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时，所得均值与总体间的真实性也会产生误差，如果误差向量的方向一致或基本一致时，这种误差称为系统误差。 随机误差和系统误差的区别 1、假设一项研究可以将样本量增至无穷大，如果研究样本无穷大能使误差减小到零，则此误差为随机误差。系统误差不受样本量增加的影响，因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系统误差； 2、适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机误差，但不能减少系统误差。 偏倚（bias）：指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量系统地偏离了目标人群中该变量的真实值，使得研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差，这是由系统误差造成的。 选择偏倚（selection bias ）：指被选入到研究中的研究对象与没有被选入者特征上的差异所造成的系统误差。主要产生于研究的设计阶段，在各类流行病学研究中均可能发生，以在病例对照研究与现况研究中为常见。 常见的选择偏倚 1、入院率偏倚（admission rate bias）亦称伯克森偏倚（Berkson’s bias）,是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时，由于入院率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。 用住院病例进行研究时可能没有包括： 1)抢救不及时死亡的病例 2)距离医院远的病例 3)无钱住院的病例 4)病情轻的病例 2、现患-新发病例偏倚（Prevalence-incidence bias）又称奈曼偏倚（Neyman bias）,凡因现患病例与新病例的构成不同，只调查典型病例或现患病例的暴露状况，致使调查结果出现的系统误差都属于本类偏倚。

第十一章常见偏倚及其控制教案

常见偏倚及其控制 （Biases and Their Control） 流行病学研究结果的真实性（validity）是极其重要的问题，研究的真实性直接关系到能否获得正确的结论。进行流行病学研究时，不论采用任何研究方法，有许多因素可影响其准确性，使研究结果与真实值情况存在偏差，有时相去甚远。造成这种偏差的原因，归纳起来有两个方面：一是随机误差（random error），二是系统误差（systematic error）即偏倚（bias）。因此，研究者应尽可能地采取措施减少这两类误差的发生，减少随机误差以提高研究的精确性（精确度）（precision），减少或避免偏倚以提高研究的真实性（validity）。随机误差难以避免，可通过研究设计和统计学方法予以减少与评价。偏倚是随机误差以外的，可导致研究结果与真实情况差异的系统误差，其可发生于研究的各个环节，有方向性，理论上可以避免。偏倚的种类很多，一般将其分为三类，即选择偏倚（selection bias）、信息偏倚（information bias）和混杂偏倚（confounding bias）。 【案例一】 某研究者计划研究恶性黑色瘤同高血脂的关系，恶性黑色瘤病例取自医院，同时，他从医院某病区随机抽取相应人数的骨折患者作为对照。 在某人群中，发现恶性黑色瘤患者共6000例，骨折患者也是6000例，在恶性黑色瘤患者或骨折患者中各有20%的人同时患有高血脂。并假定恶性黑色瘤、骨折、高血脂三者之间无任何关联，三者的入院率是相对独立。 恶性黑色瘤和骨折相对于高血脂：χ2=0，P>0.05；OR=1200×4800/1200×4800=1.0 表明人群中恶性黑色瘤、骨折、高血脂三者之间并无关联。 若该人群患恶性黑色瘤、骨折和高血脂的患者入院率分别为60%、25%、40%，那么以入院病人作为对象来研究恶性黑色瘤与高血脂和骨折与高血脂的关系，就可以得出以下的调查结果。 恶性黑色瘤和骨折相对于高血脂：χ2=81.25，P=0.0000；OR=912×1200/660×2880=0.58 表明人群中高血脂是恶性黑色瘤的保护因素，而对骨折是一个危险因素。 【问题的提出】 一、流行病学中的偏倚及其种类？

智能控制综述

智能控制综述 摘要：本文首先介绍了智能控制的发展和智能控制系统的结构和特点以及与传统控制的关系。然后，综述几种智能控制研究的主要内容。 关键词：智能控制、自动控制、研究内容 1、智能控制的发展 任何一种科学技术的发展都由当时人们的生产发展需求和知识水平所决定和限制，控制科学也不例外。1948年，美国著名的控制论创始人维纳（N.Wiener）在它的著作《控制论》中首次将动物与机器相联系。1954年钱学森博士在《工程控制论》中系统的阐明了控制论对航空航天和电子通讯等领域的意义及影响，1965年傅京孙（K.S.Fu）教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，又于1971论述了人工智能与自动控制的交集关系，成为国际公认的智能控制的先行者和奠基人[1]。 20世纪60年代，随着航海技术，空间技术的发展，控制领域面临着人们对其性能要求愈来愈高和被控对象的复杂性和不确定性，被控对象的复杂性和不确定性主要表现在被控对象的非线性和不确定性，以及分散的传感元件与执行元件，复杂的信息网络和庞大的数据量。而传统控制在解决这些问题时存在三方面的问题：一、由于传统控制理论是建立在以微积分为工具的精确模型上，所以无法对高度复杂和不确定的被控对象进行描述；二、传统控制理论中的自适应控制和Robust控制虽可克服系统中所包含的的不确定性，达到优化控制的目的，但这些方法只适用于缓慢变化的情况。三、传统控制系统输入较单一，而面对海量信息（视觉的、听觉的、触觉的等）的复杂环境，智能控制应运而生。 智能控制是对传统控制的补充和发展，是自动控制发展的高级阶段，而传统控制是智能控制产生的基础。 国内对智能控制的研究今年来也十分活跃。从八十年代人工智能与系统科学相结合到863计划的实施，智能控制在我国的发展已有稳固的基础。 2、智能控制结构与特点 智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、系统论、信息论、仿生学、和计算机等多种学科的高度结合，是一门新兴的边缘交叉学科。它不仅包含了自动控制、人工智能、系统理论和计算机科学，而且还涉及到生物学，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科[2]。 （1）智能控制具有明显的跨学科、多元结构特点。至今，智能控制方面的专家已提出二元结构、三元结构、四元结构等三种结构，它们可分别以交集的形式表示如下： IC=AI∩AC (1) IC=AI∩CT∩OR (2) IC=AI∩CT∩ST∩OR (3) 上式中，各子集的含义为 AI——人工智能；AC——自动控制；CT——控制论； OR——运筹学；ST——系统论；IC——智能控制。 智能控制的二元交集结构、三元交集结构和四元交集结构分别由傅京孙、萨克迪斯（G.N.Saridis）和蔡自兴于1971,1977和1986年提出的[3]，以上的交集表达式也可表示成如下图1、2、3的形式：

智能控制技术综述

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20世纪20年代,在建立了以频域法为主的经典控制理论的基础上,智能控制技术逐步发展。随着信息技术的进步,许多新方法和新技术进入工程化、产品化阶段。这对自动控制理论技术提出了新的挑战,促进了智能理论在控制技术中的应用。在智能控制技术比较的基础上,较详细地阐述了智能控制技术主要方式的特点及优化算法,并举例说明。智能控制技术将不断地发展和充实。 关键词：自动化；智能控制；应用

摘要............................................................. I 1 绪论.. (1) 1.1 智能控制技术简介 (1) 1.2 智能控制技术研究的领域及应用 (1) 1.2.1模糊逻辑控制 (1) 1.2.2神经网络控制 (1) 1.3 智能控制技术的应用现状 (1) 1.4 本论文的主要工作 (1) 2 智能控制理论概述 (2) 2.1 智能控制的基本概念 (2) 2.2 智能控制技术的主要方法 (2) 2.2.1 模糊控制 (2) 2.2.2 专家控制 (2) 2.2.3 神经网络控制 (3) 2.2.4 集成智能控制 (3) 2.3 智能控制技术常用的优化算法 (3) 2.3.1 遗传算法 (3) 2.3.2 蚁群算法 (3) 3 模糊控制及其应用 (4) 3.1 模糊控制理论提出 (4) 3.1.1 模糊控制理论的概念 (4) 3.1.2 模糊控制理论与传统控制相比的优势 (4) 3.2 模糊控制理论在制冷领域的应用情况 (4) 3.3 模糊控制理论在磨煤机控制系统领域的应用情况 (4) 4 神经网络控制及其应用 (5) 4.1 神经网络控制理论提出 (5) 4.1.1 神经网络控制理论的概念 (5) 4.1.2 神经网络控制理论与传统控制相比的优势 (5)

智能控制技术实验报告

《智能控制技术》实验报告书 学院： 专业： 学号： 姓名：

实验一：模糊控制与传统PID控制的性能比较 一、实验目的 通过本实验的学习，使学生了解传统PID控制、模糊控制等基本知识，掌握传统PID控制器设计、模糊控制器设计等知识，训练学生设计控制器的能力，培养他们利用MATLAB进行仿真的技能，为今后继续模糊控制理论研究以及控制仿真等学习奠定基础。 二、实验内容 本实验主要是设计一个典型环节的传统PID控制器以及模糊控制器，并对他们的控制性能进行比较。主要涉及自控原理、计算机仿真、智能控制、模糊控制等知识。 通常的工业过程可以等效成二阶系统加上一些典型的非线性环节，如死区、饱和、纯延迟等。这里，我们假设系统为：H(s)=20e0.02s/(1.6s2+4.4s+1) 控制执行机构具有0.07的死区和0.7的饱和区，取样时间间隔T=0.01。 设计系统的模糊控制，并与传统的PID控制的性能进行比较。 三、实验原理、方法和手段 1.实验原理： 1)对典型二阶环节，根据传统PID控制，设计PID控制器，选择合适的PID 控制器参数k p、k i、k d； 2)根据模糊控制规则，编写模糊控制器。 2.实验方法和手段：

1)在PID控制仿真中，经过仔细选择，我们取k p=5，k i=0.1，k d=0.001； 2)在模糊控制仿真中，我们取k e=60，k i=0.01，k d=2.5，k u=0.8； 3)模糊控制器的输出为：u= k u×fuzzy(k e×e, k d×e’)－k i×∫edt 其中积分项用于消除控制系统的稳态误差。 4)模糊控制规则如表1-1所示： 在MATLAB程序中，Nd用于表示系统的纯延迟（Nd=t d/T）,umin用于表示控制的死区电平，umax用于表示饱和电平。当Nd=0时，表示系统不存在纯延迟。 5)根据上述给定内容，编写PID控制器、模糊控制器的MATLAB仿真程序，并记录仿真结果，对结果进行分析。 表1-1 FC的模糊推理规则表 四、实验组织运行要求 根据本实验的综合性、设计性特点以及要求学生自主设计MATLAB仿真程序的要求以及我们实验室的具体实验条件，本实验采用以学生自主训练为主的开

第九章 常见偏倚及其控制

第九章常见偏倚及其控制(Biases and Their Control） 第一节研究结果的变异性 1、研究结果的变异性（Variability）数据（指标）的变动或波动。它可存在于不同水平，包括个体水平，群体水平和样本（研究）水平。 2、变异性的来源：⑴生物学（真实）变异和测量变异：物学变异反映真实的客观变异，测量变异反映测量过程的误差。⑵随机变异和系统变异：随机变异（误差）的绝对值和方向（符号）交错变化，并呈有界范围的正态分布。系统变异（误差）的绝对值和方向保持恒定。测量误差分为随机误差和系统误差。 3变异的水平：⑴个体水平的变异性：指某个体特征测量值的变化，它可以是个体真值随时间的改变，也可以是由 于测量误差引起的变化 ⑵群体水平的变异性：可以看成是各个体的累计变异，因为构成群体的各个体具有不同的遗传素质 并受到不同的环境影响。群体的变异程度常常大于个体的变异。也受到测量 误差的影响。 ⑶样本水平的变异性：指通过不同样本的研究所得结果的差异性。 第二节研究的真实性 一、概述 研究真实性或效度（Validity）指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。 研究误差是研究真实性的反面。 研究误差的两种常见类型：随机误差(random error) 系统误差(systematic error) 随机误差(random error)：指随机抽样所得统计量与总体参数的差异 ?由抽样（机遇）所致，通常与测量过程及其它变量的影响无关，无方向性 ?可通过统计学方法估计和评价 ?是不可避免的，但通过合理的设计、正确的抽样（加大样本量等）可使之减小 系统误差(systematic error) ?随机误差以外的误差，任何研究都有发生的可能 ?在流行病学调查研究中系统误差又叫偏倚（bias） ?可以通过严格的设计、实施、分析来尽可能地控制 ?重复试验及增加样本含量并不能减小系统误差 研究的可靠性或信度（reliability）亦称精确度（precision），就是反映研究结果中随机误差大小的程度，随机误差小则研究信度高。 二、内部真实性 内部真实性internal validity指研究结果与实际研究对象真实情况的符合程度,它回答一个研究本身是否真实或有效。 改善措施：限制研究对象的类型和研究的环境条件。 三、外部真实性 外部真实性（external validity）研究结果与推论对象真实情况的符合程度，又称为普遍性（generalizability）。它回答一个研究能否推广应用到研究对象以外的人群。

智能控制技术(第三章) 答案

3-1 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？ 答：模糊控制系统的主要部件是模糊化过程、知识库（数据库和规则库）、推理决策和精确化计算。 1、模糊化过程 模糊化过程主要完成：测量输入变量的值，并将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某一限定码的序数。 2、知识库 知识库包括数据库和规则库。 1）、数据库 数据库提供必要的定义，包含了语言控制规则论域的离散化、量化和正规化以及输入空间的分区、隶属度函数的定义等。 2）、规则库 规则库根据控制目的和控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或自学习产生的控制规则的集合。它包括：过程状态输入变量和控制输出变量的选择，模糊控制系统的建立。 3、推理决策逻辑 推理决策逻辑是利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出适合的控制量。（它是模糊控制的核心）。 4、精确化过程 在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程称为精确化过程。 {模糊控制器采用数字计算机。它具有三个重要功能： 1） 把系统的偏差从数字量转化为模糊量（模糊化过程、数据库两块）； 2） 对模糊量由给定的规则进行模糊推理（规则库、推理决策完成）； 3）把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量（精确化接口）。 3-2 模糊逻辑控制器常规设计的步骤怎样？应该注意哪些问题？ 答：常规设计方法设计步骤如下： 1、 确定模糊控制器的输入、输出变量 2、 确定各输入、输出变量的变化范围、量化等级和量化因子 3、 在各输入和输出语言变量的量化域内定义模糊子集。 4、 模糊控制规则的确定 5、 求模糊控制表 3-3 已知由极大极小推理法得到输出模糊集为： 0.30.810.50.1 12345 C =++++-----.试用重心法计算出此推理结果的精确值z 。 重心法 重心法 是取模糊隶属度函数的曲线与横坐标围城面积的重心为模糊推理最终输出值。 连续：0()()v V v V v v dv v v dv μμ= ?? 离散：101 () () m k v k k m v k k v v v v μμ=== ∑∑ 采用离散重心法： 101 () () 0.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)0.30.810.50.1 0.3(1)0.8(2)1(3)0.5(4)0.1(5)2.7 =-2.7407 m k v k k m v k k v v v v μμ=== ?-+?-+?-+?-+?-= ++++?-+?-+?-+?-+?-= ∑∑

智能控制技术专业简介

智能控制技术专业简介 专业代码560304 专业名称智能控制技术 基本修业年限三年 培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握现代电子技术、单片机与接口技术、虚拟仪器技术、传感及测控技术、电气控制技术、PLC 应用技术等基本知识，具备智能控制系统安装、调试、维护和技术服务等能力，从事智能产品及系统的生产、维护、营销、技术管理等工作的高素质技术技能人才。 就业面向 主要面向智能产品生产、应用和集成类企业，从事智能控制产品的生产、装配、测试，智能控制系统的软硬件实现、现场安装、调试、维护和智能控制系统的规划与管理等工作。 主要职业能力 1.具备对新知识、新技能的学习能力和创新创业能力； 2.具备电子电气原理图及接线图识读能力； 3.具备计算机软件和硬件技术应用能力； 4.具备对常见智能控制设备和系统的分析能力； 5.具备常见智能控制系统的安装、调试和维护能力； 6.具备对相关设备产品进行检测、性能分析的能力； 7.具备数据采集与监控系统组态与编程能力； 8.具备智能控制设备选型、构建及系统集成能力； 9.具备对智能成套电气总装等典型生产线岗位操作和生产管理能力。

核心课程与实习实训 1.核心课程 电工基础、工程制图、自动检测与转换技术、虚拟仪器技术、电气控制技术、PLC 应用技术、单片机与接口技术、C 语言编程技术、电气 CAD、电子CAD、自动控制系统应用、变频器应用技术、工控组态及现场总线技术、计算机控制技术等。 2.实习实训 在校内进行电工、电子、电子智能产品制作与调试、单片机与接口技术、组态与现场总线技术、PLC 应用技术、电气控制技术、智能控制系统集成综合等实训。 在智能产品生产、用应和集成企业进行实习。 职业资格证书举例 维修电工可编程序控制系统设计师无线电装接工 衔接中职专业举例 计算机应用计算机网络技术 接续本科专业举例 自动化电子信息工程

自动化专业 ---智能控制技术综述

智 能 控 制 技 术 综 述 院系：自动化工程学院 姓名：** 班级：** 学号：*****

智能控制技术综述 ?摘要?：本文综述了智能工程和控制技术的发展历程及基本问题。文 中着重论述了许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制 技术提出的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的 方法难以解决的复杂系统的控制问题。 ?英文摘要?：With the development of information technology, many new methods and technology into engineering, product phase, this control technology proposed Guang new challenges, promoting intelligent control theory in the application of technology to solve difficult using traditional methods complex system of control. ?关键词?：自动化智能控制应用 ?正文?： 随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对 自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以 解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。 一、智能控制的主要方法 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控 制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算 法等。 1、神经网络控制 神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法. 它能 表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性 运算、自我组织、学习或自学习等. 这些特性是人们长期追求和期望的系 统特性. 它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等 控制方面具有独特的能力. 神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复 杂对象的控制,但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入 多输出系统的多变量控制. 在模糊逻辑表示的SIMO 系统和MIMO 系统中, 其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现.模糊 神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网络作为智能控制的 主要技术已被广泛应用. 两者既有相同性又有不同性. 其相同性为：两者 都可作为万能逼近器解决非线性问题,并且两者都可以应用到控制器设计 中. 不同的是：模糊逻辑可以利用语言信息描述系统,而神经网络则不行; 模糊逻辑应用到控制器设计中,其参数定义有明确的物理意义,因而可提

智能控制概述及其发展

智能控制概述及其发展 学号： 姓名： 专业：09级自动化

智能控制概述及其发展 摘要: 本文介绍了智能控制的涵义，发展历史与现状, 智能控制的主要方法与当前的研究热点以及智能控制的发展前景等. 关键词: 智能控制专家控制神经网络模糊控制遗传算法 1引言 智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、信息论、系统论、仿生学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。智能控制是当今国内、外自动化学科中的一个十分活跃和具有挑战性的领域，代表着当今科学和技术发展的最新方向之一。它不仅包含了自动控制、人工智能、系统理论和计算机科学的内容，而且还从生物学等学科汲取丰富的营养，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科。 2智能控制的内涵 对于人的智能行为, 特别是创造性思维的理解行为, 是一个长期研究的科学理论问题. 智能控制是通过应用人工智能的方法来扩展传统控制方法, 解决传统控制的局限性. 通常人们把自动识别和记忆信号( 图像、语言、文字) 会学习、能推理、有自动决策能力的自动控制系统称之为智能控制系统. 对智能控制的理解, 不同的研究者从不同的侧面出发, 阐述各自的观点. 斯坦福大学人工智能研究中心的Nilsson 教授认为: 人工智能是关于知识的科学，是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学；MIT的Winston教授指出:人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才做的智能性工作.一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力, 即称为智能控制系统. 智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的, 人脑是一个超级智能控制系统, 具有实时推理、决策、学习和记忆等功能, 能适应各种复杂的控制环境；Saridis认为智能控制系统是通过驱动自主智能机来实现其目标而无需操作人员参与的系统；傅京孙把智能控制概括为自动控制( AC, Automatic Control) 和人工智能( AI, Artificial Intelligent) 的交集, 即: IC= AIH AC；萨里迪斯( Saridis) 等人于1977 年从机器智能的角度出发, 对傅的二元交集论进行了扩展, 提出三元交集的智能控制概念, 即把智能控制看作为人工智能、自动控制和运筹学的交点. 即: IC= AI H CTH OR 式中, CT 为控制论( CyberneticsTheory) , OR为运筹学 ( Operation Research) . 表达了智能增加而精度降低这一著名原则. 3智能控制的主要方法 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。 3.1 模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验

实习五 偏倚及其控制

实习五偏倚及其控制 【目的】 了解偏倚的类型及常见偏倚的测量与控制方法。 【时间】 ～学时 【内容】 课题一：某研究所采用病例对照研究方法来研究服用缓泻药对风湿性关节炎的影响。选择社区人群病例和住院病例进行的两次研究结果见下表。 不同来源研究对象的病例对照研究结果 社区人群资料医院资料危险因素 风湿性关节炎病例对照合计风湿性关节炎病例对照合计服用缓泻药 未服缓泻药 合计 、如何解释两种不同来源研究对象研究结果的差异？其可能的原因是什么？ 、与以社区人群为研究对象相比，对以医院病例为对象的病例对照研究结果所产生偏倚的大小与方向予以测量。 、在流行病学研究过程中，如何控制该种偏倚？ 课题二：在医院内做病例对照研究，调查大量饮用咖啡者心肌梗死的危险性是否提高，得出大量饮用咖啡对心肌梗死发病并无影响的结论。而队列研究得出，大量饮用咖啡者心肌梗死发病危险性是对照组的倍。问：可能存在何种偏倚影响病例对照研究的结果？分析其产生的原因。应如果控制？ 课题三：德国研究所开展了一项青少年健康状况的调查，共发出家庭问卷份，初步得到反馈问卷份。分析应答人群特征：非德国籍家庭应答率为％，德国籍家庭应答率为％；农村家庭应答率为％，城市家庭应答率为％；德国西部家庭应答率为％，德国东部家庭应答率为％，首都柏林家庭应答率为％。问： 、你认为仅根据应答家庭的资料能否反映真实情况？为什么？ 、在流行病学调查研究过程中，可能产生无应答偏倚的原因有哪些？ 、如何控制与处理无应答偏倚？ 课题四：研究类风湿关节炎家族史的病例对照研究，选择类风湿关节炎病人为病例组时，有家族史者的，的％可信限为～。然而，再从病例家中未患类风湿关节炎的同胞兄弟姐

偏倚及其控制

偏倚及其控制文件编码（GHTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-8968）

流行病学中常见的偏倚及其控制 误差（error）对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。包括随机误差、系统误差随机误差：指随机抽样所得的均值与总体参数的差异，也称抽样误差。只能减少，不能避免。 随机误差的两个特点 1、样本的观察值都在平均值上下分布，从许多无偏倚样本中得到的观察值均数，假如数量较大，总是趋向于接近总体值； 2、随机误差的范围可以用可信区间估计，当保持随机方法而加大样本时，样本均值逐渐向总体均值接近。 系统误差：当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时，所得均值与总体间的真实性也会产生误差，如果误差向量的方向一致或基本一致时，这种误差称为系统误差。 随机误差和系统误差的区别 1、假设一项研究可以将样本量增至无穷大，如果研究样本无穷大能使误差减小到零，则此误差为随机误差。系统误差不受样本量增加的影响，因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系统误差； 2、适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机误差，但不能减少系统误差。 偏倚（bias）：指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量系统地偏离了目标人群中该变量的真实值，使得研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差，这是由系统误差造成的。 选择偏倚（selection bias ）：指被选入到研究中的研究对象与没有被选入者特征上的差异所造成的系统误差。主要产生于研究的设计阶段，在各类流行病学研究中均可能发生，以在病例对照研究与现况研究中为常见。 常见的选择偏倚 1、入院率偏倚（admission rate bias）亦称伯克森偏倚（Berkson’s bias）,是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时，由于入院率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。 用住院病例进行研究时可能没有包括： 1)抢救不及时死亡的病例 2)距离医院远的病例 3)无钱住院的病例 4)病情轻的病例 2、现患-新发病例偏倚（Prevalence-incidence bias）又称奈曼偏倚（Neyman bias）,凡因现患病例与新病例的构成不同，只调查典型病例或现患病例的暴露状况，致使调查结果出现的系统误差都属于本类偏倚。 3、无应答偏倚和志愿者偏倚（non-respondent bias and volunteer bias）无应答者指调查对象中那些因为各种原因不能回答调查研究工作所提出的问题的人。一项研究工作的无应答者可能在某些重要特征或暴露上与应答者有所区别。如果无应答者超过一定比例，就会使研究结果产生偏倚，即无应答偏倚。

智能控制简介

1、智能控制技术 智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的 自动控制技术。控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制 理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应 用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发 展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智 能控制系统的发展已成为一种趋势。 发展 智能控制器是以自动控制技术和计算机技术为核心，集成微电子技术、电力电子技术、信息传感技术、显示与界面技术、通讯技术、电磁兼容技术等诸多技术而形成的高科技产品。作为核心和关键部件，智能控制器内置于设备、装置或系统之中，扮演“神经中枢”及“大脑”的角色。 20世纪90年代中期之后，智能控制器行业日益成熟，作为一个独立的行业，其发展受到了双重动力的驱动，其一是市场驱动，市场需求的增长和市场应用领域的持续扩大，致使智能控制器至今已经在工业、农业、家用、军事等几乎所有领域得到了广泛应用;其二是技术驱动，随着相关技术领域的日新月异，智能控制器行业作为一个高科技行业得到了飞速发展。 根据《2013-2017年中国智能控制器行业发展前景与投资预测分析报告》[1]统计，2012年全球智能控制器行业市场规模接近6800亿美元。从地域分布上看，欧洲和北美市场是智能控制产品的两大主要市场，市场规模占全球智能控制市场的56%，主要是由于这两大区域在小型生活电器、汽车、大型生活电器、电动工具等领域的市场发展比较成熟，产品普及率高，未来几年内欧洲和北美将继续占有主要市场地位。 智能控制产品在中国等发展中国家的应用仍处于初级阶段，现阶段市场规模不大，但是增长速度较高，拥有巨大的发展空间。据前瞻网统计，目前我国智能控制器行业规模为4200亿元，2004年以来的年均增长率接近19%。汽车电子和大型生活电器是中国电子智能控制产品传统主要应用领域，市场占有率分别为31%和10%左右。小型生活电器产品种类众多，目前我国小型生活电器智能控制产品应用还不普及，正处于高速发展阶段，市场空间巨大。此外，电动汽车、智能建筑及家居等新兴领域的崛起也将带动智能控制器需求的快速增长。 智能控制产品行业由于下游厂商需求分散造成了产品差异较大、产能较分散，因此全球智能控制产品行业总体集中度较低。根据市场规模、技术实力，全球智能控制产品厂商可以分为三个档次：第一集团：技术实力领先，市场遍布全球，向全球跨国电器、整机厂商提供高端智能控制产品和服务，主要厂商有英国英维斯、德国代傲等;第二集团：中等规模智能控制厂商，拥有自己的技术研发团队，能够根据客户需求独立开发并提供智能控制产品和服务，具有同第一集团竞争的潜力，主要厂商有拓邦股份、英唐智控、和而泰、金宝通等;第三集团：中小规模智能控制厂商，产品研发能力欠缺，在竞争中处于相对较弱的地位。 概念

第九章 偏倚及其控制概要

第九章偏倚及其控制 一、学习要求 1. 应掌握内容偏倚的概念，以及流行病学三种主要偏倚的概念；控制混杂偏倚的分层分析方法的基本思路。 2. 需熟悉的内容研究真实性的概念，分类；选择偏倚、信息偏倚及混杂偏倚产生的原因及对结果真实性的影响。 3. 需了解的内容研究结果变异的概念及来源；分层分析的计算方法。 二、学习要点 （一）研究结果的变异性 1. 变异性的概念研究结果包括描述性和分析性数据（指标）的变动或波动，称为研究结果的变异性（variability）。 2. 变异性的来源与水平 （1）变异的来源：包括生物学真实变异和测量误差，其中测量误差可再分为随机误差和系统误差。 （2）变异的水平：包括个体水平、群体水平和样本水平三个层次。个体水平的变异性是指某个体特征测量值的变化，它可以是个体真值随时间的改变，也可以是由于测量误差引起的变化。群体水平的变异性可以看成是各个体的累计变异，因为构成群体的各个体具有不同的遗传素质并受到不同的环境影响。样本（研究）水平的变异性是指通过不同样本的研究所得结果的差异性。 （二）研究的真实性 1. 真实性的概念及与研究变异性的关系 （1）研究的真实性或效度（validity）是指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。 （2）研究的误差是研究真实性的反面，反映了研究数据的测量误差的程度，因此包括系统误差和随机误差两部分。研究中的系统误差部分称为偏倚（bias）。研究中的随机误差大小用信度（reliability）来反映，信度越高则随机误差越小，反之则随机误差越大。 2. 内部真实性和外部真实性 （1）内部真实性（internal validity）：是指研究结果与实际研究对象真实情

第九章 偏倚及其控制

1．error 2．bias 3．validity 4．reliability 5．internal validity 6．external validity 7．selection bias 8．information bias 9．confounding bias 选择题 1．下列偏倚中不属于选择偏倚的是 A 入院偏倚 B 现患病例偏倚 C 回忆偏倚 D 志愿者偏倚 E 失访偏倚 2．下列措施中不能控制混杂的是（ A 匹配 B 随机化 C 分层分析 D 多变量分析 E 盲法 简答题 1．研究变异的来源有哪些？ 2．何谓选择偏倚，如何对其进行控制？ 填空题 1．偏倚的类型分为、、。 信息偏倚的种类：和，后者常见类型有和。 参考答案

1．误差：是指研究结果与真实性的偏差，可分为随机误差和系统误差。 2．偏倚：即系统误差。样本人群测得的变量值系统地偏离了目标人群中该变量值的真实值，使在研究结果或推论结果时与真实情况间出现的偏差。可分为选择偏倚、信息偏倚和混杂偏倚。 3．真实性：也称效度，是指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。 4．可靠性：也称信度或精确度，是反映研究结果重随机误差大小的程度，随即误差小择研究信度高。 5．内部真实性：是指研究结果与实际研究对象真实情况的符合程度。 6．外部真实性：是指研究结果与推论对象真实情况的符合程度。 7．选择偏倚：是在研究对象的选取过程重，由于选取方式不当，导致入选对象与未入选对象之间存在系统差异。 8．信息偏倚：又称测量偏倚或观察偏倚，是来自于测量或资料收集方法的问题。 9．混杂偏倚：是指混杂因素对暴露因素与疾病发生的相关（关联）程度产生的歪曲或干扰。 选择题 1.C 2.E 简答题 1．研究变异的来源有哪些？ 答：变异的来源分为两个层次：①生物学（真实）变异和测量变异，生物学变异反映真实的客观变异，测量的变异反映测量过程的误差。②随机变异和系统变异，随机变异（误差）的绝对值和方向（符号）交错变化，并呈有界范围的正态分布。系统变异（误差）的绝对值和方向保持恒定。 2．何谓选择偏倚，如何对其进行控制？ 答：是在研究对象的选取过程重，由于选取方式不当，导致入选对象与未入选对象之间存在系统差异。其控制措施为：严密掌握对象选取的各个环节，注意选取对象的代表性，避免有问题的选取方式，严格掌握对象的纳入与排除标准，以及增加应答和减少失访等。

智能控制导论

智能控制概述 摘要：智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。本文是对人工智能一个较全面的综述。 关键词:智能控制，人工智能，智能控制的发展，智能控制展望 一、前言 人类的进化归根结底是智能的进化，而智能反过来又为人类的进步服务。我们学习与研究智能系统、智能机器人和智能控制等，其目的就在于创造和应用智能技术和智能系统，从而为人类进步服务。因此，可以说对智能控制的钟情、期待、开发和应用，是科技发展和人类进步的必然趋势。在科学技术发展史上，控制科学同其他技术科学一样，它的产生与发展主要由人类的生产发展需求和人类当时的知识水平所决定和限制的。 二、智能控制发展概述 1、萌芽期(1960~1970) 20世纪60年代，控制学者在研究复杂系统的控制过程中，为了提高控制系统的自组织、自学习能力，开始将人工智能技术引入控制系统。 60年代初期，F.W.Smith采用性能模式识别器来学习最优控制方法，试图利用 模式识别技术来解决复杂系统的控制问题。 1965年，美国Zadeh提出了模糊集合理论，为解决复杂系统的控制问题提供了强有力的数学工具。同年，美国的Feigenbaum着手研制世界上第一个专家系统。傅京孙教授提出将人工智能中的直觉推理方法用于学习控制系统。 1966年，Mendel将人工智能技术应用于空间飞行器的学习控制中。 1967年，Leondes和Mendel首先使用“智能控制”一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用于学习控制系统，提高了系统处理不确定问题的能力。 2、形成期（1970~1980） 70年代初期，傅京孙等人正式提出了智能控制是人工智能技术与控制理论的交叉，并创立了人-机交互式分级递阶智能控制的系统结构。在核反应堆、城市交通的控制中成功地应用了智能控制系统。 70年代中期，智能控制在模糊控制的应用上取得重要的 进展。 1974年，Mamdani将模糊集理论和模糊语言逻辑用于控制，创立了基于模糊语言描述控制规则的模糊控制器，并被成功地应用于工业过程控制。1979年，Mamdani又成功研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器具有了较高的智能。模糊控制的形成和发展对智能控制理论的形成起了十分重要的推动作用。 3、发展期（1980至今）