其次，智能自动化技术也可以在分散系统的各个仪器仪表中应用微处理器和微型芯片，设计模糊控制程序，并设定测量数据的临界值。它运用模糊规则进行模糊推理，对各种模糊关系进行决策，其优点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，就能通过芯片实现离线计算和现场调试，以我们的需求和精度产生准确分析及时性控制。

特别是在传感器测量领域，智能自动化技术应用更为广泛。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、小波变成等技术，可以简化硬件，提高信噪比，并改善传感器动态特性，但需要确定传感器动态数学模型，而且高阶滤波实时性较差。利用神经网络技术，可实现高性能自相关滤波和自适应滤波，它充分利用人工神经网络强大的自学习、自适应、自组织能力，以及联想记忆功能以及对非线性复杂关系输入输出间黑箱映射特性，无论在适用性或快速实时性的各方面，都将大大超过复杂函数式，可以充分利用多传感器资源综合获取更准确可靠结论。

其中实时与非实时快慢变化与稳定的数据信息可能相互支持或矛盾，此时对象特征提取融合直至最终决策作出正确判断，将成为难点。因此神经网络或模糊逻辑将成为最值得选用的方法。例如气体传感阵列用于混合气体识别，在信号处理上可采用自组织映射网络与BP网络相结合先进行分类再识别组分，将传统方法全程拟合转化为分段拟合以降低算法复杂度提高识别率。

又如食品味觉信号检测与识别难度曾一度是研究开发单位主要障碍所在，如今可利用小波变换进行数据压缩提取，然后输入遗传算法训练过的模糊神经网络，则大大提高了对简单复合味识别率。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领域智能自动化技术取得了大量成功实例。

(2)虚拟仪器结构设计中的应用

计算机硬件软化软件模块化虚拟仪器迅猛发展及其与网路系统资源程序统一优化性能配置，为仪表智能水平迅速提升创造条件。在虚拟结构性能上作出了以下多方面改进：

首先考虑用户直观易用运行效率并保持VXI即插即用标准高层编程接口提供相同功能函数调用格式；其次运用智能手段使IVI代码生成人机交互作用下，这样既简编程工作量又统驱动码编程结构风格方便不同水平用户使用维护；再次应用一系列手法管理所有状态设置使用户直接进入低层设置并切换“测试开发”“正常运行”两种模式完成状态检查帮助发现错误当调试正常后切到“正常运行”模式高速运行保证安全可靠同时投入高速运行保证效率；最后一个特点是驱动仅与测试功能相关总线方式无关只初始化区分接口总线地域异用显示深远影响。

(3)仪表网路中的应用

由于连接计算机组成网际若能凭借智能软硬件（诸如模式识别神经网络）发挥灵活调用配置网计算机资源潜力产生1+1>2优势目前已能使用数字万用示波因特网模式软件区别条件类别特征测临界值作响应亦可分布式采集代替单独设备跨越以太实施远端采集存分类放之类任务要求完成各种形式任务如某地采后送不同地方同份拷贝保存供随需呼叫；而多用户监同过程监控各部门工程质量人员主管员遥距离监测生产过程收集各方面数据进行决策建立数据库分析现象规律问题发生立展现眼前重新配置商讨决策立采措施综上所述结合了通电学专门集成电优点重构信息处理也为创造舞台结合了通电学专门集成电优点重构信息处理也为创造舞台结合了通电学专门集成电优点重构信息处理也为创造舞台