近年来，随着人工智能技术的不断发展与普及，仿人智能控制成为智能控制领域中的一个热门研究方向。针对当前存在的时滞系统控制难题，研究人员提出了一种新型改进仿人智能控制方法，被广泛关注和研究。

改进仿人智能控制方法基于人工智能技术，使用模糊逻辑，神经网络和遗传算法等智能控制技术，模拟人类大脑思维过程，实现对时滞系统的优化控制。同时，为了更好地适应不同的系统状态和实时动态响应，该方法对控制算法进行改进，使用了动态权重因子和自适应学习率等技术。

在实验研究中，该方法被应用于多种应用场景，如飞行器控制、机器人控制、车辆控制等，取得了良好的控制效果。实验结果显示，改进仿人智能控制方法具有较高的适应性和控制精度，能够有效提高系统的响应速度和稳定性，对于时滞系统的优化控制实际具有重要的应用价值。

未来，该方法还可以将更多的人工智能算法应用于控制过程中，例如深度学习、强化学习等。同时，尚需进行更多的理论与实验研究，为改进仿人智能控制方法的优化和推广提供更多的科学依据和实践经验。随着物联网、工业互联网等技术的发展，改进仿人智能控制将在更多领域发挥其独特的优势，并为控制理论与技术的进一步发展提供新思路和新方向。