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Los controles inteligentes son aquellos que tienen la habilidad de actuar apropiadamente en un entorno con incertidumbre, donde una acción apropiada es la que aumenta la probabilidad de consecución de los objetivos del sistema mediante actividades adaptativas, fusionando así los métodos matemáticos y los métodos cognoscitivos (lingüísticos). Los controles inteligentes más desarrollados en la actualidad están basados en sistemas expertos tales como: la lógica difusa, las redes neuronales y los algoritmos genéticos. Dentro de los sistemas expertos, las redes neuronales han sido ampliamente utilizadas en la identificación de procesos o como sistemas que optimizan el funcionamiento de un controlador, su principal habilidad es la de aproximar con gran precisión funciones no lineales mediante entrenamiento con pares de datos de entrada-salida. Existen diferentes modelos de control neuronal tales como: los controles neuronales indirectos, los controles neuronales directos, los controles adaptativos para sistemas no lineales entre otros
