其次，可以在分散系统的不同仪器仪表中采用微处理器、微型芯片技术，设计模糊控制程序，将各种测量数据设定为临界值，并运用模糊推理技术，对事物的模糊关系进行决策。这种优势在于不必建立被控对象的数学模型，也无需大量测试数据，只需根据经验制定控制规则，然后利用芯片进行离线计算和现场调试，以实现精确分析和及时控制。特别是在传感器测量中，智能自动化技术应用广泛，如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、小波变断等，这些是简化硬件、高效提高信噪比和改善动态特性的有效途径，但需要确定传感器的动态数学模型，高阶滤波器实时性较差。神经网络技术可以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，以及对非线性复杂关系输入输出映射特性，无论在适用性与快速实时性方面都将超过复杂函数式，可充分利用多传感器资源获取更准确可信结论。其中实时与非实时快变与缓变模糊与确定性的数据信息可能相互支持或矛盾，此时对象特征提取融合直至最终决策作出正确判断，将成为难点。在此基础上，神经网络或模糊逻辑将成为最优选择方法。

例如，在混合气体识别中，可采用自组织映射网络与BP网络结合先进行分类再识别组分，将传统全程拟合转化为分段拟合以降低算法复杂度提高识别率；又如食品味觉信号检测识别难度曾是研究单位主要障碍所在，如今可利用小波变换压缩提取后输入遗传算法训练过的模糊神经网络大大提高简单复合味识别率；再如布匹面料质量评定柔性操作手触觉信号处理机器故障诊断领域智能自动化取得了大量成功实例。

(2) 在虚拟仪器结构设计中的应用

现代计算机硬件软化及软件模块化虚拟仪器迅猛发展，其联入网系统资源优化性能配置，为智能自动水平提升创造了条件。在新Labwindows/CVI 5.0内建开发工具基础上使用智能手段，使IVI驱动代码能在人机交互作用下生成，从而简化编程工作量统一驱动代码编程结构风格方便用户维护。此外还采用了一系列智能方法管理各类状态设置使用户直接进入低层设置并切换测试开发模式正常运行模式保证安全可靠同时高速运行。此外驱动者可实现多线程安全运行多线程并行测试具有强大仿真功能即使未连接实际仪器也能开发测试程序最后初始化函数区分接口总线地域异用总之由于虚拟仪器采纳了许多智能自动手段改变了VXI标准原有缺陷从而实现全面统一运行展现出深远影响。

(3) 仪器仪表网络中的应用

当某个设备加入到一个计算机系统中，它就可以借助于一种名为"模式识别"或者"人工神经元"的人工智慧来发挥灵活调用各种计算机资源潜力产生1+1>2效果。例如现在已能够使用数字万用表示波通过因特网区辨时间空间条件以及不同的种类特征做出响应亦可使用分布式采集代替单独采集设备跨越以太网实施远端测量存储分类应用。这就是如何让所有类型任务完成共享数据库保存供需求拷贝去发送给需要部门。而且多个用户可以监控同一过程工程师主管员等各地监视生产过程收集必要数据进行决策建立数据库分析现象规律若有问题立即显示调整商讨决定立即采取措施。此外重构信息处理技术也会扩展活动舞台结合通用ASIC优点的重构计算不仅要根据不同任务灵活配置FPGA阵列指令级比特级流水级任务级并行速度达到数百倍以上综上所述随着科技日益深入扩大我国产业发展水平必将迈向更高阶段。

三 智能自动未来展望

当前科技正朝着人类脑功能接近方向飞速前进积极融合生物DNA芯片电子光子速度无机智优势材料智互生共同提升。当今光互连正克服电互连物理极限提供超高速低干扰小功耗开启新的天地创造形色开放的人际结合五光十色的拟人高效系统奠基推进社会生产力不断新境界人类生活向幸福美好明天迈步！