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人工智能控制器

建立相匹配的控制模型，同時根據數據實時反饋選擇控制方案，持續進化，給出優控制參數值。品投運后云端一鍵操作，的簡單背后是強大的算法支持：決策機TMAI可根據用戶設置的室溫目標數據，完成復雜運算后直接給出控制目標參數，如供水溫度等。決策機TMAI模型可以解決傳統控制模型中室溫數據滯后性問題，結合氣候參數提前預測、預知合理控制目標值，提前干預，平抑室溫波動。

通過適當調整（根據響應時間、下降時間、魯棒性能等）它們能提。例如：模糊邏輯控制器的上升時間比優PID控制器快1.5倍，下降時間.5倍，過沖更小。它們比古典控制器的調節容易。在沒有必須知識時，通過響應數據也能設計它們。運用語言和響應信息可能設計它們。們有相當好的一致性（當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的估計）

總而言之，當采用自適應模糊神經控制器，規則庫和隸屬函數在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。，隨著現代控制理論的發展，控制器設計的常規技術正逐漸被廣泛使用的人工智能軟件技術所替代。不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器例如：神經、模糊、模糊神經，以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。