标题中的“氧乐果合成反应温度的模糊自学习控制方法”涉及到的是化学工程与自动控制领域的知识，主要探讨了在氧乐果（一种有机磷农药）的合成过程中，如何通过模糊自学习控制系统来精确地控制反应温度。在这个系统中，模糊逻辑被用来处理不确定性和非线性问题，而自学习机制则允许系统根据实际运行情况不断优化控制策略。
在氧乐果的合成反应中，温度是一个至关重要的参数，它直接影响到反应速率、产物的选择性和反应的安全性。传统的温度控制可能难以适应复杂的反应条件变化，而模糊控制则能够较好地处理这种不确定性。模糊控制系统通过将输入变量（如反应温度）映射到一系列模糊集合，然后应用模糊推理规则来生成控制输出。这种控制方式可以模拟人类专家的经验，对控制过程进行灵活调整。
自学习功能则增强了模糊控制的性能。在实际运行中，系统可以收集数据并分析反馈，以此改进其模糊规则库，使其更适应实际工况。这通常涉及机器学习算法，如遗传算法，它是一种基于生物进化原理的全局优化技术。遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制，逐步优化控制规则，使得系统能够自我学习和进化。
描述中提到的“遗传算法”是优化技术的一种，常用于解决复杂问题的全局搜索。在本例中，遗传算法可能被用来优化模糊控制系统的规则集，找到最优的模糊规则组合，以实现最佳的温度控制效果。
文件列表中的"2007ZDH2007LWP000000224.pdf"可能是论文或研究报告，详细阐述了这项研究的理论基础、设计思路、实验结果以及可能的应用前景。读者可以通过阅读该文件深入了解氧乐果合成反应温度的模糊自学习控制方法的具体实现细节和技术优势。
这个压缩包文件包含了关于利用模糊自学习控制技术优化氧乐果合成反应温度的研究。该技术结合了模糊逻辑的灵活性和遗传算法的优化能力，为化学反应过程控制提供了一种智能且适应性强的方法。
