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模糊推理。这种方法的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，只需根据经验设定控制规则，然后应用芯片进行离线计算和现场调试，以达到精确分析和及时控制。

特别是在传感器测量领域，智能自动化技术的应用更加广泛。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，可以简化硬件结构，提高信噪比，并改善传感器动态特性。不过，这些方法往往需要确定传感器的动态数学模型，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。这是因为人工神经网络具备强大的自学习、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处理能力，无论在适用性或实时性方面都将大大超过复杂函数式。此外，它们能够充分利用多传感器资源，从而获得更准确可靠的结论。在面对实时与非实时快变与缓慢以及模糊与确定性的数据信息互相支持或者矛盾的情况下，对象特征提取融合直至最终决策，将成为难点。在此情况下，神经网络或模糊逻辑将成为最值得选用的方法。

例如，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和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。而在食品味觉信号检测与识别这方面，由于曾一度是研究开发单位主要障碍所在，现在可利用小波变换进行数据压缩并提取特征，然后输入遗伝算法训练过的模糊神经网络，大大提高了对简单复合味道的识别率。此外，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等领域，也取得了大量成功案例。

(2) 在虚拟仪器结构设计中的应用

随着仪表技术与计算机技术结合，不仅提升了测量精度智能自动化水平，更尤其是计算机硬件软化软件模块化虚拟仪器迅猛发展及其与网联系统资源优化性能配置，为智能自动化水平高速增长创造越来越优越条件。

针对这些改进考虑兼顾用户直观易用运行效率保持原VXI即插即用标准高层编程接口提供相同功能调用格式。最新Labwindows/CVI 5.0内建开发工具基础上使用智能手段，使IVI驱动代码可以通过人机交互作用生成，这样既简化编程工作又统一驱动代码编程结构风格方便不同水平用户使用维护。另外还能直接进入所有低层设置管理各种状态设置使用户根据需求切换“测试开发”“正常运行”两种模式之间。当程序调试后切到“正常运行”模式保证安全可靠同时高速运行增加运行效率。而且驱动者也能多线程同时安全运行多线程并行测试具有强大的仿真功能未连接实际设备可以开发测试程序最后一个特点初始化函数区分接口总线地域异用。

总之由于虚拟仪器采用了一系列智能自动化手段彻底改变以往VXI即插即用标准问题从而实现全面统一运行显示出深远影响对整个工业高速发展影响深远展现出未来趋势方向。一旦组成网络就能凭借灵活调用合理配置网上的各种计算机资源潜力产生1+1>2组合优势如今已能通过因特网模式识别软件区别不同时间条件类别特征作出响应；分布式采集代替单独设备跨越以太网实施远端测量存储分类应用。

因此，将各种类型任务完成形式如同某地采集送至各部门拷贝保存供需数据库随叫随到；工程人员监控生产过程不必亲临现场收集分析决定商讨措施立即采取调整或重新配置解决问题。这对于每个行业都是不可估计的一次革命意义重大！