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人工智能控制器優(yōu)勢

神“機”妙算：人工智能AI深度學習，超越傳統(tǒng)供熱經(jīng)驗；

大數(shù)據(jù)處理，調控精細，預測準確，突破人的經(jīng)驗盲區(qū)。

一鍵“智”能：傻瓜式操作，簡單，一鍵操作；

復雜的事情交給AI，用戶只需制定目標，操作簡單明了，降低培訓成本。

運“策”決機：無需額外設備，不用施工布線；

設備安裝簡單方便，通訊對接即可使用。

一勞永“逸”：的換熱站人工智能AI升級改造方式：

云平臺模式，免監(jiān)控中心，一個采暖季可收回投資。

人工智能控制器

總而言之，當采用自適應模糊神經(jīng)控制器，規(guī)則庫和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現(xiàn)這個過程，但主要的目標是使用系統(tǒng)技術實現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到的拓樸結構配置，自學習迅速，收斂快速。模糊邏輯控制應用 主要有兩類模糊控制器，Mamdani和Sugeno型。到目前為止只有Mamdani模糊控制器用于調速控制系統(tǒng)中。

總而言之，當采用自適應模糊神經(jīng)控制器，規(guī)則庫和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。，隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，控制器設計的常規(guī)技術正逐漸被廣泛使用的人工智能軟件技術所替代。不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器例如：神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)，以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器。

有很多方法來實現(xiàn)這個過程，但主要的目標是使用系統(tǒng)技術實現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到的拓樸結構配置，自學習迅速，收斂快速，知識庫由數(shù)據(jù)庫和語言控制規(guī)則庫組成。開發(fā)規(guī)則庫的主要方法是：把的知識和經(jīng)歷用于應用和控制目標；建模操作器的控制行動；建模過程；使用自適應模糊控制器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡推理機制。推理機是模糊控制器的核心