人工智能控制器
当采用自适应模糊神经控制器，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到的拓朴结构配置，自学习迅速，收敛快速。模糊逻辑控制应用 主要有两类模糊控制器，Mamdani和Sugeno型。到目前为止只有Mamdani模糊控制器用于调速控制系统中。
人工智能控制器
以用户综合室温为控制目标，直接指导现场换热站、燃气锅炉的供水温度控制，人工智能化改设备，实现供热系统智能化升级。智能决策机TM通过通讯系统及云端获取一次、二次侧流量、压力、温度、抽样室温、气候参数等数据。决策机TM内置的人工智能AI具备逻辑推演、规律识别并自动寻优能力，可在2~3周时间内完成大数据深度学习
人工智能控制器
运用常规反向传播学习算法。该系统由两个子系统构成，一个系统通过电气动态参数的辩识自适应控制定子电流，另一个系统通过对机电系统参数的辩识自适应控制转子速度。后值得指出的是现在发表的大多数有关ANN对各种电机参数估计的，一个共同的特点是，它们都是用多层前馈ANNS，用常规反向传播算法，只是学习算法的模型不同或被估计的参数不同。
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