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人工智能控制器優勢

神“機”妙算：人工智能AI深度學習，超越傳統供熱經驗；

大數據處理，調控精細，預測準確，突破人的經驗盲區。

一鍵“智”能：傻瓜式操作，簡單，一鍵操作；

復雜的事情交給AI，用戶只需制定目標，操作簡單明了，降低培訓成本。

運“策”決機：無需額外設備，不用施工布線；

設備安裝簡單方便，通訊對接即可使用。

一勞永“逸”：的換熱站人工智能AI升級改造方式：

云平臺模式，免監控中心，一個采暖季可收回投資。

人工智能控制器

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。有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到的拓樸結構配置，自學習迅速，收斂快速。模糊邏輯控制應用 主要有兩類模糊控制器，Mamdani和Sugeno型。到目前為止只有Mamdani模糊控制器用于調速控制系統中。

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。

有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到的拓樸結構配置，自學習迅速，收斂快速，知識庫由數據庫和語言控制規則庫組成。開發規則庫的主要方法是：把的知識和經歷用于應用和控制目標；建模操作器的控制行動；建模過程；使用自適應模糊控制器和人工神經網絡推理機制。推理機是模糊控制器的核心