（一）模糊邏輯。其主要是對人類大腦推理思維方式等加以有效模仿，這是一種針對模型無法確定性甚至是未知的智能化表達(dá)系統(tǒng)，其作為控制對象具有非線性的特點(diǎn)，利用模糊邏輯規(guī)則進(jìn)行相應(yīng)的推導(dǎo)運(yùn)算，從而獲得相應(yīng)的表述定性或過渡性經(jīng)驗(yàn)，良好地模擬了人類思維，采取綜合模糊判斷處理方法難以處理規(guī)則性質(zhì)相對模糊規(guī)定信息。對于模糊邏輯而言，適合的是針對不清界限的定性認(rèn)知與經(jīng)驗(yàn)，借助模糊集合區(qū)分、模糊關(guān)系處理，對我們大腦的規(guī)則推理進(jìn)行模擬，進(jìn)而處理由于存在“排中律"的邏輯破缺而產(chǎn)生的一系列不確定問題。
（二）遺傳算法。具有明顯的“電子束搜索"搜索特征，通過反復(fù)交叉，基因算法等方式，模擬事物對于環(huán)境變化的適應(yīng)性與內(nèi)部多樣性和，能夠有效防止進(jìn)入到局部極小點(diǎn)中，在實(shí)現(xiàn)全局快速收斂的基礎(chǔ)上，將大量的信息引入全局性的系統(tǒng)運(yùn)算之中。憑借相應(yīng)的算法優(yōu)勢，發(fā)揮硬件的可進(jìn)化功能，利用這樣的技術(shù)能生成強(qiáng)于設(shè)計(jì)人員能力以及現(xiàn)階段模型技術(shù)能力的一種新電路，尤其是 GA 具備的優(yōu)化全局優(yōu)性能，可實(shí)現(xiàn)發(fā)揮自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自組織等能力，這樣能在無人空間擴(kuò)展大規(guī)模、自動(dòng)綜合以及并行處理、有效調(diào)用以 EPGA 為基礎(chǔ)的函數(shù)級 EHW。

（三）專家系統(tǒng)。專家經(jīng)驗(yàn)與知識的有效收集，針對專家提出的解決問題及處理知識模式有效模擬，編制智能化計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。通過這樣的途徑，能夠有效地利用人機(jī)互動(dòng)收集相應(yīng)數(shù)據(jù)信息，即時(shí)地根據(jù)反饋數(shù)據(jù)，開展規(guī)則性的數(shù)據(jù)及模型處理，從而實(shí)現(xiàn)獨(dú)立處理或者控制系統(tǒng)的功能。專家系統(tǒng)兼具透明以及靈活的特性，能夠減少由于外部條件影響而產(chǎn)生的誤差，精準(zhǔn)無誤、高效率其不知疲倦地達(dá)成任務(wù)目標(biāo)，無論在知識廣博性還是問題解決能力方面均超越了相關(guān)專家，并且能夠有效避免由于人類疏漏、失誤、健忘等主觀因素而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)誤差與操作失誤，在未來的智能化發(fā)展領(lǐng)域中，專家系統(tǒng)必然會(huì)創(chuàng)造巨大的綜合效益。
（四）模式識別。這種智能化的決策技術(shù)與方法，具備類似于人類的具象，根據(jù)對象的幾何成像規(guī)律，進(jìn)行相應(yīng)的辨別與后續(xù)的智能化處理，其主要運(yùn)用在科研生產(chǎn)領(lǐng)域，其具有重大價(jià)值 [3]。
（五）小波分析。依托形象角度進(jìn)行分析，其主要指的是以人們當(dāng)前能力，可以觀察到簡單的正負(fù)同等，而且存在衰減性特征的振蕩波；基于數(shù)學(xué)角度，其函數(shù) f (t) 是一個(gè)窗口函數(shù)，能夠?qū)⑿盘栍陬l域?qū)用?、時(shí)域?qū)用嫠憩F(xiàn)的局部性特性清楚刻畫，全部信息也可以完整保留，針對在瞬時(shí)形成的高頻信號，它的時(shí)間窗口較為較窄。針對小波分析能反映事物世界整體和局部多層次呈現(xiàn)的辯證關(guān)系，和事物世界的波粒二重性，當(dāng)中矚目的一個(gè)特點(diǎn)則是在多尺度近似能力以及時(shí)頻定位，例如在魯棒、自適應(yīng)以及非線性操控、智能系統(tǒng)、進(jìn)程識別等范圍內(nèi)都獲得了出色的進(jìn)步。分形及混沌可以說是屬于相一致的兩大方面。以混沌事件為例，于存在差異性特征的時(shí)間表體現(xiàn)較為類似的變化模式。重點(diǎn)考量對象為繁復(fù)及發(fā)散的環(huán)節(jié)，能夠分別構(gòu)建起基于混沌運(yùn)動(dòng)進(jìn)行再現(xiàn)的對應(yīng)幾何形象信息。在實(shí)際的操控及運(yùn)用過程中，分形混沌及小波分析的融合，一方面具有深度哲理性另一方面具備相對豐富的內(nèi)涵，能夠?yàn)樽詣?dòng)組裝材料分、對象結(jié)構(gòu)分析等相應(yīng)精準(zhǔn)化科學(xué)測量工作供應(yīng)相應(yīng)的設(shè)備，還能夠?yàn)閮x器儀表的智能化發(fā)展創(chuàng)造出廣闊前景。
（六）粗糙集理論。在其測量過程中通過歸一化離散處理獲得的數(shù)據(jù)集合而且也是一種數(shù)學(xué)運(yùn)算，其運(yùn)算素材與運(yùn)算結(jié)果中包含著大量關(guān)鍵取值類的信息，并能夠通過在一定程度上基于基礎(chǔ)運(yùn)算過程掌握核心數(shù)據(jù)，并依照設(shè)計(jì)需求獲得細(xì)部決策算加以應(yīng)用，信息空間這樣能減少相應(yīng)的屬性數(shù)量。在一定程度上能對樣本數(shù)量與化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡化，屬于智能科技當(dāng)中現(xiàn)實(shí)意義的分析方式。在未來智能化、自動(dòng)化儀器儀表發(fā)展領(lǐng)域，粗糙集理論必將發(fā)揮出更大的作用。