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机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动 态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传输和复原、多 光谱和彩色图像的处理与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图 像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导以及电视实况转播等领域获 得极为广泛的应用。

人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。智能控制是一类 无需(或需要尽可能少的)人工干预就能够独立地驱动智能机器实现其 目标的自动控制。或者说，智能控制是驱动智能机器自主地实现其目 标的过程。许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规控制 理论进行定量计算与分析，而必须采用定量数学解析法与基于知识的

定性方法的混合控制方式。随着人工智能和计算机技术的发展，已可 能把自动控制和人工智能以及系统科学的某些分支结合起来，建立一 种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产 生的。它是自动控制的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能的 一个重要研究领域，

智能控制是同时具有以知识表示的非数学广义世界模型和以数学 公式模型表示的混合控制过程，也往往是含有复杂性、不完全性、模糊 性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程，并以知识进行推理， 以启发来引导求解过程。智能控制的核心是高层控制，即组织级控制， 其任务在于对实际环境或过程进行组织，即决策和规划，以实现广义问 题求解。为此，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示以 及自动推理和决策等相关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程  具有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。已经提出的用以构造  智能控制系统的理论和技术有分级递阶控制理论、分级控制器设计的 熵方法、智能逐级增高而精度逐级降低原理、专家控制系统、学习控制 系统和基于NN 的控制系统等。分级递阶智能控制系统和专家控制系  统是两种最重要的智能控制系统。

智能控制有很多研究领域，它们的研究课题既具有独立性，又相互 关联。目前研究得较多的是以下6个方面：智能机器人规划与控制； 智能过程规划；智能过程控制；专家控制系统；语音控制以及智能仪器。

随着科学技术的迅速发展，出现了“知识爆炸”的世界。对国内外 种类繁多和数量巨大的科技文献的检索，远非人力和传统检索系统所 能胜任。研究智能检索系统，已成为科技持续快速发展的重要保证。

智能信息检索系统的设计者们将面临以下几个问题。 一是要建立 一个能够理解以自然语言陈述的询问系统本身还存在不少问题。二是 即使能够通过规定某些机器能够理解的形式化询问语句来回避语言理解的问题，但仍然存在一个如何根据存储的事实演绎出答案的问题。 三是理解询问和演绎答案所需要的知识都可能超出该学科领域数据库  所表示的知识。常识往往是需要的，但在学科领域的数据库中常常被 忽略掉。所以，怎样表示和应用常识也是采用人工智能方法设计系统  的问题之一。