學習控制

只要規定某種判據（準則），系統本身就能通過統計估計、自我檢測、自我評價和自我校正等方式不斷自行調整，直至達到準則要求為止。這種學習方式實質上是一個不斷進行隨機嘗試和不斷總結經驗的過程。因為沒有足夠的先驗信息，這種學習過程往往需要較長的時間。在實際應用中，為了達到更好的效果常將兩種學習方式結合起來。學習控制系統按照所採用的數學方法而有不同的形式，其中最主要的有採用模式分類器的訓練系統和增量學習系統在學習控制系統的理論研究中，貝葉斯估計、隨機逼近方法和隨機自動機理論，都是常用的理論工具。