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人工智能控制器

建立相匹配的控制模型，同時根據數據實時反饋選擇控制方案，持續進化，給出優控制參數值。品投運后云端一鍵操作，的簡單背后是強大的算法支持：決策機TMAI可根據用戶設置的室溫目標數據，完成復雜運算后直接給出控制目標參數，如供水溫度等。決策機TMAI模型可以解決傳統控制模型中室溫數據滯后性問題，結合氣候參數提前預測、預知合理控制目標值，提前干預，平抑室溫波動。

在各種出版物中，介紹了許多被模糊化的控制器，但這應與“充分模糊”控制器完全區分開來，“充分模糊”控制器才是完全意義上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于實現，往往通過改造現有古典控制器得以實現，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊邏輯改變控制器的比例、積分參數，從而使系統的性能得到提高

有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到的拓樸結構配置，自學習迅速，收斂快速，知識庫由數據庫和語言控制規則庫組成。開發規則庫的主要方法是：把的知識和經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網絡推理機制。推理機是模糊控制器的核心