其次，可以在分散系统的不同仪器仪表中采用微处理器、微等微型芯片技术，设计模糊控制程序，设置各种测量数据的临界值，并运用模糊规则的模糊推理技术，对事物的各种模糊关系进行各种类型的模糊决策。这种方法优势在于不必建立被控对象的数学模型，也不需大量测试数据，只需根据经验总结合适的控制规则，然后应用芯片进行离线计算和现场调试，以产生准确分析和及时控制动作。特别是在传感器测量中，智能自动化技术应用更为广泛。通过软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换等技术，可以简化硬件设计，提高信噪比，并改善传感器动态特性，但需要确定传感器动态数学模型，而且高阶滤波器实时性较差。

利用神经网络技术，可实现高性能自相关滤波和自适应滤波。充分利用人工神经网络强大的自学习、自适应、自组织能力，以及联想记忆功能以及对非线性复杂关系输入输出间黑箱映射特性的优点，无论在适用性和快速实时性方面都将大大超过复杂函数式。此外，还可以充分利用多传感器资源综合获取更准确可靠结论。在处理实时与非实时快变与缓变模糊确定性的数据信息上，将成为难点。因此，对象特征提取融合直至最终决策将成为关键步骤。在此过程中，神经网络或模糊逻辑将成为最值得选用的方法。

例如，在气体传感阵列用于混合气体识别上，可采用自组织映射网络和BP网络相结合，从而首先进行分类再识别组分，将传统方法全程拟合转化为分段拟合，以降低算法复杂度并提高识别率。而食品味觉信号检测与识别也曾是研究单位主要障碍所在，如今已能利用小波变换进行数据压缩与特征提取，然后输入遗伝算法训练过的模糊神经网络，大大提升了对简单复合味道识别率。此外，在布匹面料质量评定及机器故障诊断领域也取得了大量成功案例。

(2) 在虚拟仪器结构设计中的应用

随着计算机硬件软化和软件模块化虚拟仪子的迅猛发展及其与网络系统资源程序统一优化性能配置，为仪表智能水平迅速提高创造了越来越优越条件。在虚拟仪子结构性能上作出了一套新的智能化驱动软件规范，使之兼顾用户直观易用、高运行效率，并保持原VXI总线即插即用标准高层编程接口提供相同功能函数调用格式。

(3) 仪表网格中的应用

由于仪子一旦组成网，便可凭借智能软硬件（如模式识别、神经网络）的灵活调用各类计算机资源潜力产生1+1>2组合优势。例如，现在已可使用连接到Web数字万用表示波器通过因特网模式识别软件区分不同的时间条件响应并作出临界值判断；还可使用分布式数据采集系统代替过去单独设备以至跨越以太网实施远程测量存储并分类应用。

未来展望

随着光电束流最高速物性的基础日益趋向人脑，而生物DNA芯片有机智能电子光子计算速度无机智能结合材料智能交互作用共同提高，当今又有光互连技术克服电互连物理本质极限，为动态灵活高速实时重构互连结构开创新天地。这将为人类创造形形色色开放的人机结合系统五光十色的拟人高级自动系统奠基，使人类社会生产力不断推向新境界使人类生活向幸福美好的明天迈进！