（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系統，其作為控制對象具有非線性的特點，利用模糊邏輯規(guī)則進行相應的推導運算，從而獲得相應的表述定性或過渡性經驗，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知與經驗，借助模糊集合區(qū)分、模糊關系處理，對我們大腦的規(guī)則推理進行模擬，進而處理由于存在“排中律”的邏輯破缺而產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，通過反復交叉，基因算法等方式，模擬事物對于環(huán)境變化的適應性與內部多樣性和，能夠有效防止進入到局部極小點中，在實現全局快速收斂的基礎上，將大量的信息引入全局性的系統運算之中。憑借相應的算法優(yōu)勢，發(fā)揮硬件的可進化功能，利用這樣的技術能生成強于設計人員能力以及現階段模型技術能力的一種新電路，尤其是 GA 具備的優(yōu)化全局優(yōu)性能，可實現發(fā)揮自適應、自學習、自組織等能力，這樣能在無人空間擴展大規(guī)模、自動綜合以及并行處理、有效調用以 EPGA 為基礎的函數級 EHW。

（三）專家系統。專家經驗與知識的有效收集，針對專家提出的解決問題及處理知識模式有效模擬，編制智能化計算機系統。通過這樣的途徑，能夠有效地利用人機互動收集相應數據信息，即時地根據反饋數據，開展規(guī)則性的數據及模型處理，從而實現獨立處理或者控制系統的功能。專家系統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生的誤差，精準無誤、高效率其不知疲倦地達成任務目標，無論在知識廣博性還是問題解決能力方面均超越了相關專家，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致的數據誤差與操作失誤，在未來的智能化發(fā)展領域中，專家系統必然會創(chuàng)造巨大的綜合效益。
（四）模式識別。這種智能化的決策技術與方法，具備類似于人類的具象，根據對象的幾何成像規(guī)律，進行相應的辨別與后續(xù)的智能化處理，其主要運用在科研生產領域，其具有重大價值 [3]。
（五）小波分析。依托形象角度進行分析，其主要指的是以人們當前能力，可以觀察到簡單的正負同等，而且存在衰減性特征的振蕩波；基于數學角度，其函數 f (t) 是一個窗口函數，能夠將信號于頻域層面、時域層面所表現的局部性特性清楚刻畫，全部信息也可以完整保留，針對在瞬時形成的高頻信號，它的時間窗口較為較窄。針對小波分析能反映事物世界整體和局部多層次呈現的辯證關系，和事物世界的波粒二重性，當中矚目的一個特點則是在多尺度近似能力以及時頻定位，例如在魯棒、自適應以及非線性操控、智能系統、進程識別等范圍內都獲得了出色的進步。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間表體現較為類似的變化模式。重點考量對象為繁復及發(fā)散的環(huán)節(jié)，能夠分別構建起基于混沌運動進行再現的對應幾何形象信息。在實際的操控及運用過程中，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涵，能夠為自動組裝材料分、對象結構分析等相應精準化科學測量工作供應相應的設備，還能夠為儀器儀表的智能化發(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據集合而且也是一種數學運算，其運算素材與運算結果中包含著大量關鍵取值類的信息，并能夠通過在一定程度上基于基礎運算過程掌握核心數據，并依照設計需求獲得細部決策算加以應用，信息空間這樣能減少相應的屬性數量。在一定程度上能對樣本數量與化網絡結構進行簡化，屬于智能科技當中現實意義的分析方式。在未來智能化、自動化儀器儀表發(fā)展領域，粗糙集理論必將發(fā)揮出更大的作用。