人工智能中的智能控制技术是近年来的研究热点，其研究进展主要体现在以下几个方面：
1. 深度学习在智能控制中的应用：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以用于处理复杂的非线性问题。在智能控制领域，深度学习被广泛应用于机器人、自动驾驶、无人机等系统的控制中。通过训练深度学习模型，可以实现对环境的感知、决策和执行的自动化，从而提高智能控制系统的性能和效率。
2. 强化学习在智能控制中的应用：强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优策略的方法。在智能控制领域，强化学习被广泛应用于机器人、自动驾驶、无人机等系统的控制中。通过强化学习，可以实现对环境的适应和优化，从而提高智能控制系统的稳定性和可靠性。
3. 模糊控制和神经网络的结合：模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，可以用于处理不确定性和非线性问题。在智能控制领域，模糊控制被广泛应用于机器人、自动驾驶、无人机等系统的控制中。同时，神经网络也被引入到模糊控制系统中，以提高系统的自适应性和鲁棒性。
4. 多智能体系统在智能控制中的应用：多智能体系统是一种分布式的智能控制系统，多个智能体通过通信和协作来实现对复杂环境的理解和控制。在智能控制领域，多智能体系统被广泛应用于机器人、自动驾驶、无人机等系统的控制中。通过多智能体系统的协作，可以实现对环境的全面感知和高效控制。
5. 人工智能在智能控制领域的应用：人工智能技术，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，也被应用于智能控制领域。通过人工智能技术，可以实现对复杂环境的快速学习和理解，提高智能控制系统的智能化水平。
总之，人工智能中的智能控制技术研究进展主要表现在深度学习、强化学习、模糊控制、神经网络、多智能体系统和人工智能技术的应用等方面。这些研究成果为智能控制系统的发展提供了强大的技术支持，有望在未来实现更加智能和高效的控制。
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