不属于智能控制的基本类型的是

1、模糊控制：模糊控制是一种基于模糊数学理论的控制方法，通过将模糊的语言描述转化为数学模型，实现对系统的控制。神经网络控制：神经网络控制是指通过神经网络技术实现对系统的建模和控制，具有非线性、自适应、鲁棒性强等特点。

2、不包括。智能的五种基本要素是认知能力、情感能力、语言能力、社会能力和逻辑思维能力。这五种能力是智能的基础，是智能的核心要素，是智能的基本要素。它们是智能的基础，是智能的核心要素，是智能的基本要素。它们是智能的基础，是智能的核心要素，是智能的基本要素。

3、虚拟现实技术并不属于人工智能的范畴，它的外延非常广泛。人工智能的基础理论科学涵盖了计算机科学、逻辑学、生物学、心理学和哲学等多个学科。人工智能技术的核心包括以下几个方面： 计算机视觉：这是人工智能的一个重要分支，它的目标是让计算机能够像人类一样通过视觉来认识和理解世界。

4、自动化是一门基础学科，专注于机器、设备和仪器的自动控制，旨在通过机械化和电气化实现生产过程的自动化。自动化的核心在于让机器和设备在无须人工直接操作的情况下，按照预设的要求和程序进行生产。这不仅提高了生产效率，还确保了操作的一致性和安全性。

模式识别与智能系统研究方向

研究方向 模式识别与智能系统的研究方向主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、语音识别与自然语言处理、生物识别技术等。这些方向涵盖了从数据采集、处理到模式分类、识别以及智能决策等多个环节的研究。其中，机器学习是核心基础，深度学习是其重要分支，而计算机视觉和语音识别则是应用广泛的领域。

模式识别与智能系统专业研究方向总共有五大类，分别是模式识别与智能信息处理，计算智能与智能系统，智能信息与控制，智能控制理论、方法及其应用，语音信号处理及应用。这个专业和人工智能、机器学习、数据挖掘、云计算、大数据分析等都有联系。毕业后可从事机器人，视觉识别，图像处理等相关职位。

模式识别与智能系统研究方向涉及多个领域，包括模式识别、计算智能与智能系统、智能信息与控制以及智能控制理论、方法及其应用。研究内容涵盖了基础理论、算法设计、系统开发以及实际应用，旨在实现计算机的智能处理能力，使其在多个领域发挥重要作用。

模式识别与智能系统是一门将理论与实践紧密结合的学科，旨在通过深入研究，为广泛的控制科学和工程技术带来实用价值。具体方向包括：模式识别与智能信息处理：关注基础理论，特别是在图像和视频信号处理中的应用。计算智能与智能系统：聚焦生命计算学与人工智能系统的理论与实践研究。

模式识别与智能系统专业毕业后提供广泛的就业机会，主要集中在五个核心研究方向：模式识别与智能信息处理、计算智能与智能系统、智能信息与控制、智能控制理论与应用以及语音信号处理。

模式识别与信息处理自动化：侧重文字、语音和图像识别技术的研究及其实际应用。系统仿真与虚拟现实：模拟与分析系统运行规律，通过图像图形处理技术提升沉浸式体验。现代传感器技术与智能仪表：设计和应用新型传感器，结合智能仪表，推动工程领域技术发展。

智能控制的特点

1、学习能力强。智能控制系统可以通过学习和优化算法不断提高自己的性能和能力。处理能力强。智能控制系统可以处理大量数据和复杂信息，实现更加精确和高效的控制。决策能力强。智能控制系统可以根据事先设定的目标和条件，进行自主决策和调整。传统控制的特点。稳定性好。

2、智能控制的主要特点：智能控制具备感知、思考、决策和执行的能力。它能够感知外部环境的状态，通过思考和分析做出决策，然后执行决策以实现特定的目标。这种控制能力使得智能系统能够在复杂和不确定的环境下自主运行，并实现优化性能。 智能控制的应用领域：智能控制在许多领域都有广泛的应用。

3、智能控制的基本特点 智能控制的核心是高层控制，能对复杂系统（如非线性、快时变、复杂多变量、环境扰动等）进行有效的全局控制，实现广义问题求解，并具有较强的容错能力。

4、智能控制能够应对复杂系统的控制需求，它能够处理复杂的对象、环境和任务。这种控制方式具有非线性和变结构的特点，使得它能够适应不同的工作条件和环境。此外，在智能控制中，控制器与被控对象、环境之间的界限往往不那么明显，而在传统控制中，控制器与被控对象通常被明确分离。

5、智能控制的另一个显著特点是其变结构特性，这意味着它可以根据环境变化和任务需求自我调整控制策略，以达到最优的控制效果。智能控制系统的设计目标是实现高性能，满足多样化的任务需求。它要求系统能够在面对复杂多变的环境中，实现高效、精准和灵活的控制。

6、首先，智能控制系统具备变结构特性，使其在面对复杂多变环境时，能够灵活调整结构，实现高效稳定运行。这种特性使得系统在不同条件下都能保持最佳性能，适应性强。其次，智能控制系统能够进行总体自寻优。它能够根据实际情况，自动调整参数，优化系统性能。