随着人工智能技术的不断发展，仿人智能成为了研究的热门话题之一。在时滞系统中，如何应用仿人智能控制进行优化，成为了研究者们所关注的问题。
近期，一种新型改进仿人智能控制在时滞系统中的研究引起了广泛关注。该控制方法基于最优化思想，结合模糊控制的模糊变量，以及神经网络的非线性整定技术实现了对时滞系统的控制。
在该控制方法中，首先，模糊变量采用具有分段多项式函数的曲线进行拟合，并得到相应的控制输出量。其次，采用神经网络进行非线性整定，优化控制参数，从而提高控制精度和鲁棒性。最后，将最优化思想与模糊控制和神经网络整定相结合，形成全新的控制方法。
实验结果表明，该控制方法在时滞系统中的应用能够有效地降低系统的时滞效应和时域响应，提高系统的稳定性和可靠性。同时，该方法也具有较强的鲁棒性，对于噪声和其他不确定因素能够有效地进行抑制和滤除。
总而言之，该新型改进仿人智能控制在时滞系统中的研究为仿人智能控制提供了一个新的思路和方法。它在解决时滞系统中的控制问题方面具有很高的应用价值和实际意义，未来将有望在更广泛的领域中应用。