人工智能控制器
与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对必须具体对象具体设计。它们对新数据或新信息具有很好的适应性。它们能解决常规方法不能解决的问题。它们具有很好的抗噪声干扰能力。它们的实现十分便宜，特别是使用小配置时。 它们很容易扩展和修改。
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总而言之，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。，随着现代控制理论的发展，控制器设计的常规技术正逐渐被广泛使用的人工智能软件技术所替代。不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但AI控制器例如：神经、模糊、模糊神经，以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。
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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，锅炉房智能化价格，自学习迅速，收敛快速，知识库由数据库和语言控制规则库组成。开发规则库的主要方法是：把的知识和经历用于应用和控制目标；建模操作器的控制行动；建模过程；使用自适应模糊控制器和人工神经网络推理机制。推理机是模糊控制器的核心
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