本文主要对智能计算方法进行研究，利用智能电网和车间调度数据进行了测试，并对实验结果进行分析。主要研究内容如下：1、将确定性专家系统与神经网络相结合，建立了神经网络专家系统（BPES），并应用于污水处理过程；根据BPES的问题与不足，提出了多BP神经网络协同专家系统（MBPES），并在智能电网故障诊断中进行实验应用，实验结果表明MBPES相对于BP神经网络（BPNN）与BPES具有更高的诊断准确率，并且能够建立一个更加完备的电网故障诊断评价的知识系统。2、研究以模糊组理论为基础的变压器问题的诊断方法，实验结果表明模糊组系统比BPNN和模糊系统提高了评估的准确度。在变压器老化评价中研究了模糊理论和双向联想记忆神经网络（BAM）相结合的方法，通过实际数据的模拟实验，验证了所提出方法的有效性。3、研究了进化算法在车间调度中的应用问题。首先采用了综合模糊权值算法对现有的多目标进行综合评价，再利用完工时间和预期交货时间作为模糊隶属函数，利用免疫GA算法进行训练，以期提高调度最大平均满意度，通过实验数据进行验证，结果达到了更满意的效果。然后利用历史的生产数据，依据正态分布产生模糊三元组数据，解决了模糊数由经验产生，依赖于先前的经验和主观因素的问题；利用差分优化算法进行优化，实验数据分析结果表明取得了良好的效果。