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發布時間：2021-07-27 08:57
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人工智能控制器
決策機TMAI模型可以處理大量實時性數據，從數據中挖掘系統能耗潛力，給出超出傳統經驗的控制模式，可進一步精細調控，即使到了深寒期，依然實現節能運行。1、以“室”為終：以室溫為控制目標，穩定室溫，平抑波動；快速調整、穩定室溫，回到供熱的初衷：滿足用戶的室溫舒適。即使到了深寒期，依然實現節能運行。
誤差反向傳播技術是多層前聵ANN常用的學習技術。如果網絡有足夠多的隱藏層和隱藏結點以及適宜的激勵函數，多層ANN只能實現需要的映射，沒有直接的技術選擇優隱藏層、結點數和激勵函數，通常用嘗試法解決這個問題，反向傳播訓練算法是基本的快下降法，輸出結點的誤差反饋回網絡，用于權重調整，搜索優。
能模仿人的決策和推理模糊控制行為。反模糊化實現量化和反模糊化。有很多反模糊化技術，例如，大化反模糊化，中間平均技術等。輸出結點的權重調整迭代不同于隱藏結點的權重調整迭代。通過使用反向傳播技術，能得到需要的非線性函數近似值，該算法包括有學習速率參數，對網絡的特性有很大影響。些模糊控制器不僅用來取代常規的PI或PID控制器，同時也用于其他任務
