智能控制的理论结构包括以下几个方面：
1. 模糊控制理论：模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，可以有效地处理复杂、不确定的系统，具有很强的容错性和适应性。
2. 神经网络控制理论：神经网络是一种能够模拟人脑思维方式的计算模型，可以用于实现非线性控制，具有很强的鲁棒性和适应性。
3. 遗传算法控制理论：遗传算法是一种基于自然遗传规律的搜索算法，可以用于优化控制问题。遗传算法控制具有全局搜索能力，适用于非线性、多目标控制问题。
4. 控制理论和最优控制理论：控制理论和最优控制理论是传统的控制理论，对线性、稳定的系统具有很好的控制能力，是智能控制理论的基础。
5. 强化学习理论：强化学习是一种基于试错学习的方法，可以通过与环境的交互来学习最优控制策略，具有广泛的应用前景。
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