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。这种方法具有优势，因为它不需要建立被控对象的数学模型，也不需大量测试数据，只需根据经验和适当的控制规则，就可以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。此外，在传感器测量中，智能自动化技术尤为广泛。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、提高信噪比并改善传感器动态特性，但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局限性。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。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间黑箱映射特性的功能，无论在适用性还是快速实时性的各个方面，都将大大超过复杂函数式，可充分利用多传感器资源，综合获取更准确可靠结论。

其中实时与非实时快慢变化以及确定与不确定数据信息可能相互支持或矛盾，此时，将成为难点。在这样的情况下，提取对象特征融合直至最终决策正确判断，将成为关键。因此，神经网络或模糊逻辑将成为最优选择。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与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。而食品味觉信号检测及识别曾是研究开发单位主要障碍所在，现在可以利用小波变换进行数据压缩提取，然后输入遗伝算法训练过的人工神经网络，大大提高了对简单复合味道的识别率。

同样，在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也取得了大量成功案例。(2)虚拟仪器结构设计中的应用

结合仪器与测量技术计算机技术，不但提升了测量精确度智能自动化水平，更特别是在计算机硬件软化软件模块化虚拟仪子的迅猛发展及其网景系统资源统一优化性能配置，为整体工业高速发展创造条件。在此基础上相关厂家出台了一套新的智能驱动规范，在虚拟结构性能上作出了以下改进：首先考虑用户直观易用运行效率保持原VXI标准编程接口提供相同功能；其次使用最新Labwindows/CVI 5.0内建工具基础上，使IVI驱动代码能人机交互作用下生成，便于编程工作减少重复劳力统一风格方便维护；再次应用一系列手段管理所有状态设置使用户直接进入设置切换两种模式完成状态检查帮助发现错误正常投入后切到运行模式保证安全可靠高速运行。

另外多线程同时安全运行仿真功能无需连接实际设备即可开发测试程序最后一个特点仅依赖初始化区分总线方式只通过一个函数区分地域异用总之由此改变了以往VXI标准缺陷显示出深远影响。(3)仪表网络中的应用

由于组成网即能发挥灵活调用合理配置网上的各种资源潜力产生1+1>2优势例如已能使用数字万用表示波通过因特网模式软件区别时间空间条件类别特征临界值做出响应；又可分布式采集代替单独设备跨越以太网实施远程采集存储分类应用。

联网环境有机联系完成任务如某地采集送至各部门保存数据库供随叫随到拷贝多份送去定期结果保存远方数据库分析现象规律多用户监控同过程工程人员主管员遥远监视生产运输过程收集各方面分析决定问题立即展现重新配置商讨决策立即采取措施。

最后，由于信息重构处理结合ASIC优点创建更广舞台结合通用的计算机FPGA灵活调整指令级比特级流水线级任务级并行速度数百倍以上综上所述随着日益深入扩大我国产业发展水平必将迈向更高阶段三未来展望

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