人工智能控制器
建立相匹配的控制模型，同时根据数据实时反馈选择控制方案，持续进化，给出优控制参数值。品投运后云端一键操作，的简单背后是强大的算法支持：决策机TMAI可根据用户设置的室温目标数据，完成复杂运算后直接给出控制目标参数，如供水温度等。决策机TMAI模型可以解决传统控制模型中室温数据滞后性问题，结合气候参数提前预测、预知合理控制目标值，提前干预，平抑室温波动。
人工智能设备
人工智能控制器
建立相匹配的控制模型，同时根据数据实时反馈选择控制方案，持续进化，给出优控制参数值。品投运后云端一键操作，的简单背后是强大的算法支持：决策机TMAI可根据用户设置的室温目标数据，完成复杂运算后直接给出控制目标参数，如供水温度等。决策机TMAI模型可以解决传统控制模型中室温数据滞后性问题，结合气候参数提前预测、预知合理控制目标值，提前干预，平抑室温波动。
人工智能控制器优势
神“机”妙算：人工智能AI深度学习，超越传统供热经验；
大数据处理，调控精细，预测准确，突破人的经验盲区。
一键“智”能：傻瓜式操作，简单，一键操作；
复杂的事情交给AI，用户只需制定目标，操作简单明了，降低培训成本。
运“策”决机：无需额外设备，不用施工布线；
设备安装简单方便，通讯对接即可使用。
一劳永“逸”：的换热站人工智能AI升级改造方式：
云平台模式，免监控中心，一个采暖季可收回投资。
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，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。
也有一些的文章论述运用模糊逻辑控制感应电机的磁通和力矩。它的输入标定因子是变化的。实验结果也验证了所提方案的有效性。该系统中模糊速度控制器与常规的PI速度控制器和CRPWM塑变器一起使用，它往往用来补偿可能的惯性和负载转矩的扰动。神经网络的应用 现如今，有大量文章讨论神经网络在交流电机和驱动系统的条件监测和诊断中的运用。
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