第一种智能控制方法是模糊控制。模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理那些难以用精确数学模型描述的系统。模糊控制的优点是可以处理非线性、时变、模型不确定等问题，具有较强的鲁棒性和适应性。模糊控制在工业控制、机器人控制、交通控制等领域得到了广泛应用。
第二种智能控制方法是神经网络控制。神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，它可以模拟人脑的神经网络结构，实现对被控制对象的智能化控制。神经网络控制的优点是可以处理非线性、时变、模型不确定等问题，具有较强的自适应性和学习能力。神经网络控制在机器人控制、图像处理、语音识别等领域得到了广泛应用。
第三种智能控制方法是遗传算法控制。遗传算法控制是一种基于遗传算法的控制方法，它可以通过模拟生物进化过程，寻找最优控制策略。遗传算法控制的优点是可以处理复杂的多目标优化问题，具有较强的全局搜索能力和鲁棒性。遗传算法控制在机器人控制、智能交通、电力系统等领域得到了广泛应用。
第四种智能控制方法是模型预测控制。模型预测控制是一种基于数学模型的控制方法，它可以通过对被控制对象的数学模型进行预测，实现对其的智能化控制。模型预测控制的优点是可以处理非线性、时变、模型不确定等问题，具有较强的预测能力和鲁棒性。模型预测控制在化工过程控制、机器人控制、航空航天等领域得到了广泛应用。
智能控制方法是一种基于计算机、传感器、执行器等技术手段的智能化控制方法。模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制和模型预测控制是其中常见的几种方法。这些方法在不同领域得到了广泛应用，为实现智能化控制提供了有力的技术支持。
