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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。

使用常規反向轉波算法的ANN用于步進電機控制算法的優化。該方案使用實驗數據，根據負載轉矩和初始速度來確定大可觀測速度增量。這就需要ANN學習三維圖形映射。該系統與常規控制算法(梯形控制法)相比具有更好的性能，并且大大減少了定位時間，對負載轉矩的大范圍變化和非初始速度也有滿意的控制效果。

人工智能技術控制器

 誤差反向傳播技術性是雙層前聵ANN常見的學技術。假如互聯網有充足多的隱藏層和隱藏結點及其適合的激勵函數，雙層ANN只有完成必須的投射，沒有立即的技術性挑選佳隱藏層、結點數和激勵函數，一般用嘗試法處理這個問題，反向傳播訓煉優化算法是基本上的更快降低法，輸出結點的誤差意見反饋回互聯網，用以權重值調節，檢索佳。

總而言之，當采用自適應模糊神經控制器，規則庫和隸屬函數在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。，隨著現代控制理論的發展，控制器設計的常規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、模糊、模糊神經，以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。