简介:摘要:本论文深入探讨了机器学习在自动化控制领域的创新应用。传统自动化控制方法在面对系统复杂性、实时性要求和不确定性时存在限制。机器学习技术的发展为克服这些挑战提供了新的机会。论文首先分析了传统方法的局限性,然后介绍了机器学习算法在控制系统中的应用,包括深度强化学习、卷积神经网络和循环神经网络等。通过案例研究和实例展示,论文突出了机器学习在工业自动化、智能交通系统和机器人控制中的优势和创新潜力。研究了机器学习未来的研究方向,强调了提高系统智能性、可解释性和数据管理的重要性,为自动化控制领域的未来发展提供了有益的指导。