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人工智能控制器

在各种出版物中，介绍了许多被模糊化的控制器，但这应与“充分模糊”控制器完全区分开来，“充分模糊”控制器才是完全意义上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于实现，往往通过改造现有古典控制器得以实现，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊逻辑改变控制器的比例、积分参数，从而使系统的性能得到提高

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，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。

人工智能技术控制器

误差反向传播技术性是双层前聩ANN常见的学技术。假如互联网有充足多的隐藏层和隐藏结点及其适合的激励函数，双层ANN只有完成必须的投射，沒有立即的技术性挑选佳隐藏层、结点数和激励函数，一般用尝试法处理这个问题，反向传播训炼优化算法是基本上的更快降低法，輸出结点的误差意见反馈回互联网，用以权重值调节，检索佳。