人工智能控制器
人工智能一直都处于计算机技术的前沿，经历了几起几落，长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，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
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人工智能控制器
人工智能一直都处于计算机技术的前沿，经历了几起几落，长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，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
通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等）它们能提。例如：模糊逻辑控制器的上升时间比优PID控制器快1.5倍，下降时间.5倍，过冲更小。它们比古典控制器的调节容易。在没有必须知识时，通过响应数据也能设计它们。运用语言和响应信息可能设计它们。们有相当好的一致性（当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计）
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，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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