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决策。这种方法不需要建立被控对象的数学模型，也不需大量测试数据，只需根据经验和适用的控制规则，就能实现准确分析和及时控制。这在传感器测量中尤为常见。例如，软件可以通过快速傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换等技术来实现信号滤波，从而简化硬件结构，提高信噪比并改善动态特性。不过，这种方法通常需要确定传感器的动态数学模型，而且高阶滤波器在实时性方面存在不足。

利用神经网络技术，可以实现高性能自相关滤波和自适应滤波。神经网络能够充分利用其强大的自学习、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，无论是在适用性还是快速实时性的方面，都将大大超过复杂函数式。此外，它们还能有效利用多传感器资源，以获得更准确可靠的结论。在处理实时与非实时快慢变化以及模糊确定性的数据信息过程中，将成为难点。因此，神经网络或模糊逻辑成为了最值得选择使用的一种方法。

例如，在气体传感阵列用于混合气体识别的情况下，可采用自组织映射网络和BP网络相结合先进行分类，再识别组分，从而降低算法复杂度提高识别率。而在食品味觉信号检测与识别领域，由于曾一度是研究与开发单位主要障碍所在，现在可利用小波变换进行数据压缩提取，然后将数据输入遗传算法训练过的模糊神经网络，大大提高了对简单复合味道的识别率。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软件模块化虚拟仪子的迅猛发展及其与网页系统资源编程统一优化性能配置，为仪表智能水平迅速提升创造了越来越好的条件。在虚拟仪子结构性能上作出了多方面改进：

首先考虑兼顾用户直观易用运行效率保持原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以提供相同功能调用格式。

其次运用智能手段使智能虚拟仪子（IVI）驱动代码可以在人机交互作用下自动生成既简化大量编程工作量又统一驱动代码编程结构风格方便不同水平用户使用维护。

再次应用一系列智能手法识别跟踪管理所有各种状态设置使用户直接进入低层设置通过智能状态管理用户可根据需要切换“测试开发”“正常运行”两种模式当程序调试正常投入后切换到“正常运行”模式保证安全性可靠性高速运行同时驾驭仿真功能可以无连接实际设备开发测试程序。

最后一个特点是驱动仅运行与测试功能相关而不依赖接口总线方式区分区域异用初始化函数In it with Options区分地域异用此外由于采用了一系列智能自动化手段彻底改变了以往VXI总线即插即用的标准 驱动者运行效率低编程困难质量差工作量大使用维护麻烦等缺陷从而实现全面统一运行显示出深远影响对整个工业高速发展意义重大。

(3) 仪器儀表網絡中的應用

隨著儀表與計算機組成網絡，即可通過智慧軟硬體（如模式識別、神經網路的人工學習記憶自動適應組織聯想記憶）、發揮靈活調動各種計算機與儀表各資源特點與潛力產生1+1>2效果合理配置網上各種計算機與儀表資源展現組合優勢。而目前已能通過因特網連接數位萬用計數字示波管由於不同的時空條件類別識別並測出臨界值進行區別響應也能透過分布式資料采集系統代替傳統單獨資料采集設備跨越以太網或其他網絡實施遠端測量資料存儲轉換類似運行且無論是否遠端監控均能獲得準確結果。

另外，一旦發生問題，可立即顯示眼前重新配置商討決策立即採取措施。此外，因為結合了專業集成電路優點，其指令級比特級流水線級任務級並行計算，使其運行速度達到通訊電腦數百倍以上。

總之，由於虛擬儀子的技術日益進步，並且相關標準日趨完善，我們國家對於技術革新持續追求未來發展。我們將繼續努力創新，不斷開拓新的領域，以滿足未來社會對精確、高效自動化需求。

三 院校教育中的應用

四 企業市場競爭力的增強