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20世紀80年代，基于AI的規則表示與推理技術(尤其是專家系統)基于規則的專家控制系統得到迅速發展，如瑞典奧斯特隆姆(K．J．Astrom)的專家控制，美國薩里迪斯(G．M．Saridis)的機器人控制中的專家控制等。而智能機器則定義為，在結構化或非結構化的，熟悉的或陌生的環境中，自主地或與人交互地執行人類規定的任務的一種機器。隨著20世紀80年代中期人工神經網絡研究的再度興起，控制領域研究者們提出并迅速發展了充分利用人工神經網絡良好的非線性逼近特性、自學習特性和容錯特性的神經網絡控制方法。

辦公室節能智能控制系統解決方案

辦公環境不僅要有足夠的工作照明，更應營造一個舒適的視覺環境，減少光污染。如自學習和自適應方法被開發出來，用于解決控制系統的隨機特性問題和模型未知問題。現代辦公樓的照明已經成為直接影響辦公效率的主要因素之一，因此,越來越引起人們的高度重視。做好照明設計，加強照明控制設計，已成為現代智能辦公大樓的一個重要內容。據國內外有關資料介紹，辦公照明用電量占整幢大樓能耗的約1/3，辦公照明的設備費用(包括照明器件和配布線工程費)約占電氣工程費用的10%以上，因此選擇合理的照明方案，配置先進的控制系統，不僅能大大簡化穿管布線的工作量，而且能有效地節約能源，降低用戶運行費用，提高大樓管理水準，具有極大的經濟意義和社會效益。在一些歐美發達國家，照明系統的智能化控制已成為智能化大樓不可分割的組成部分，而且應用范圍越來越廣。