一、传统的硬件设计方法 二、传统的设计方法是自下而上的设计方法 三、采用通用的元器件 四、后期进行仿真，浪费大，设计周期长 五、主要设计文件是电路原理图，可读性差，文件量大

(1） 产生的背景 (a) 更好的映射非线性函数 (b) 模拟人类神经系统,分工合作 (c) 在控制中,克服“时间交叉” (Temporal Crosstalk) 现象

1. 智能控制概论 2. 模糊控制 3.神经元网络控制 4.模糊-神经网络控制 5.遗传算法 6.递阶智能控制理论

(1）非线性 (2）分布处理 (3）学习并行和自适应 (4）数据融合 (5）适用于多变量系统 (6）便于硬件实现

竞争学习和Kohonen自组织网络 竞争学习根据输入模式来更新权值，输入单元i与所有输 出单元j 用wij 连接。输入的数目即为输入的维数，输出的 数目即为输入数据要聚类的数目

相同之处 （ 1） 都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统； （2） 不需要数学模型进行描述，但都可用 数学工具进行处理； （3）都适合于VLSI、光电器件等硬件实现

（1）精确逻辑（传统逻辑）的一些概念 命题逻辑、布尔代数、和集合论是同构的。 隐含是重要的概念。 传统的命题逻辑中，命题的“真”和“假”必须具有 意义。逻辑推理是给定一个命题，组合成另一个命题的过 程

一、模糊逻辑控制器的基本结构 二、模糊控制系统的设计 三、PID 控制器模糊增益调节 四、模糊系统的稳定性分析 五、利用MATLAB设计模糊控制器

（1）模糊集合与模糊推理 （2）模糊推理系统 （3）模糊建模与辨识 （4）模糊控制系统 （5）模糊控制系统的稳定性

1、静态系统的辨识，它包括： （1）参数辨识 （2）结构辨识 2、动态系统的辨识 （1）结构辨识 （2）系统行为的辨识