在分散系统的各个仪器仪表中，利用微处理器、微型芯片技术和模糊控制程序，我们可以设计测量数据的临界值，并运用模糊规则进行各种类型的模糊决策。这种方法优势在于不需要建立被控对象的数学模型，也无需大量测试数据，只需根据经验制定合适的控制规则，然后应用芯片离线计算、现场调试，以产生符合需求且精确度高的分析和及时控制动作。

特别是在传感器测量领域，智能自动化技术应用广泛。通过软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、小波变换等，可以简化硬件设计，提高信噪比并改善传感器动态特性。但是，这些方法通常需要确定传感器动态数学模型，而且高阶滤波器实时性较差。运用神经网络技术，可实现高性能自相关滤波和自适应滤波。这使得我们能够充分利用人工神经网络强大的自学习、自适应和自组织能力，以及联想记忆功能，对非线性复杂关系进行输入输出映射，从而在使用范围和实时性能上大幅超越复杂函数式。此外，它们还能有效地结合多种传感器资源，综合获取更准确可靠的结论。在处理不同类型数据信息（即时与非即时、快变化与缓变化、模糊与确定性的）方面，这将成为一个难点，因此神经网络或模糊逻辑成为最合适选择。

例如，在气体混合物识别中，可以采用自组织映射网络与BP网络相结合进行分类再识别，将传统拟合转为分段拟合，以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上，可以使用小波变换压缩数据提取特征，再输入遗传算法训练过的模糊神经网络，大大提高对简单复合味道的识别率。此外，在布匹面料质量评定以及机器故障诊断等领域，都取得了显著成效。

(2) 在虚拟仪器结构设计中的应用

通过结合仪表技术与计算机技术，我们不仅提升了测量精度，更是推动了智能自动化水平的大幅提升。尤其是虚拟仪器结构设计，其迅猛发展以及对网元系统资源优化配置，为整个行业带来了前所未有的发展条件。

为了简化用户操作开发过程，同时保持原有VXI总线即插即用标准接口的一致性，我们更新了新的智能驱动软件规范。在最新Labwindows/CVI 5.0内建开发工具基础上，我们采用了一系列智能手段，使得IVI（智能虚拟仪器）驱动代码能够根据人机交互生成代码，从而减少编程工作量并统一驱动代码结构风格，便于不同水平用户使用维护。此外，还提供了两种模式：“测试开发”模式用于状态检查帮助发现编程错误，“正常运行”模式用于高速运行保证安全性可靠性。此外，该驱动也支持多线程安全运行、仿真功能以及区分接口总线方式初始化功能，使其更加灵活、高效、高质量。

最后，由于这些创新措施，上述缺陷得到彻底克服，即便是在高效、高质量、安全可靠且易用的条件下，一切都变得统一起来，最终展现出深远影响力。

(3) 仪表工业中的应用

随着所有设备连接到互联网后，他们就可以凭借这些新兴科技发挥自身潜力，比如连接到Web上的数字万用表和示波器，就能通过因特网及其附加软件区分不同的时间空间条件及类似特征，并判断临界值。一旦发生问题，就能立即显示眼前的情况或重新配置以解决问题，而不是必须亲临现场才能做出反应。此外，这样也促进跨部门协作，让工程师们能够从远方监控生产过程并做出决定，无需亲临现场。这一切都是基于重构信息处理技术，它使得专门集成电路（ASIC）优点同计算机结合，对大量逻辑单元阵列进行灵活配置，使其速度达到数百倍以上通用计算机速度。