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其理论方法可以作为智能认知研究、图形图像、自动控制以及经济管理等诸多领域应用的基础。自然计算分析：这种数据分析方法根据不同生物层面的模拟与，通常可以分为以下三种不同类型的分析方法：一是群体智能算法，二是免疫算术方法，三是DNA算法。群体智能主要是对集体行为进行研究，免疫算法具有多样性，经典的主要有反向、选择等，DNA算法主要使属于随机化搜索方法，它可以进行全局寻优，在实际的运用中一般都能获取优化的搜索空间，在此基础上还能自动调整搜索方向，在整个过程中都不需要确定的规则，当前DNA算法普遍应用于多种行业中，并取得了不错的成效。


举例来说,你需要控制10个电机，它们的属性都是基本相同的：如“正转(BOOL)”、“反转(BOOL)”、“速度（INT)”、“加速度(INT)”、“减速度(INT)”等，如果程序中你需要用到这些属性，那么你可能需要为10个电机都建立这些变量，如果是单独建立，你就需要建立10*5=50个变量；如果你用UDT来，那就简单多了：先定义一个UDT，名字是MOTOR,里面添加上面所说的2个BOOL变量和3个INT变量（当然有需要可以添加其它数据类型的变量），然后建一个DB块，在里面建立10个变量M1~M10，数据类型就是MOTOR，保存后你会发现这10个变量都包括以上的几个属性，这样你就可以直接在程序中使用了。