人工智能控制器
能模仿人的决策和推理模糊控制行为。反模糊化实现量化和反模糊化。有很多反模糊化技术，例如，大化反模糊化，中间平均技术等。输出结点的权重调整迭代不同于隐藏结点的权重调整迭代。通过使用反向传播技术，能得到需要的非线性函数近似值，该算法包括有学习速率参数，对网络的特性有很大影响。些模糊控制器不仅用来取代常规的PI或PID控制器，同时也用于其他任务
人工智能控制器
误差反向传播技术是多层前聩ANN常用的学习技术。如果网络有足够多的隐藏层和隐藏结点以及适宜的激励函数，多层ANN只能实现需要的映射，没有直接的技术选择优隐藏层、结点数和激励函数，通常用尝试法解决这个问题，智能供热设备，反向传播训练算法是基本的快下降法，输出结点的误差反馈回网络，用于权重调整，搜索优。
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模糊逻辑的应用 在大多数讨论模糊逻辑在交流传动中运用的文章中，智能供热多少钱，都介绍的是用模糊控制器取代常规的速度调节器，智能供热，可英国Aberdeen大学开发的全数字传动系统中有多个模糊控制器，这些模糊控制器不仅用来取代常规的PI或PID控制器，同时也用于其他任务。该大学还把模糊神经控制器用于各种全数字高动态性能传动系统开发中。
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