人工智能控制器
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，供热智能化，以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。
人工智能控制器
使用常规反向转波算法的ANN用于步进电机控制算法的优化。该方案使用实验数据，根据负载转矩和初始速度来确定大可观测速度增量。这就需要ANN学习三维图形映射。该系统与常规控制算法(梯形控制法)相比具有更好的性能，并且大大减少了定位时间，供热智能化公司，对负载转矩的大范围变化和非初始速度也有满意的控制效果。
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，供热智能化设备，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，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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