人工智能控制器

誤差反向傳播技術(shù)是多層前聵ANN常用的學(xué)習(xí)技術(shù)。如果網(wǎng)絡(luò)有足夠多的隱藏層和隱藏結(jié)點(diǎn)以及適宜的激勵(lì)函數(shù)，多層ANN只能實(shí)現(xiàn)需要的映射，沒有直接的技術(shù)選擇優(yōu)隱藏層、結(jié)點(diǎn)數(shù)和激勵(lì)函數(shù)，通常用嘗試法解決這個(gè)問題，反向傳播訓(xùn)練算法是基本的快下降法，輸出結(jié)點(diǎn)的誤差反饋回網(wǎng)絡(luò)，用于權(quán)重調(diào)整，搜索優(yōu)。

人工智能控制器

通過適當(dāng)調(diào)整（根據(jù)響應(yīng)時(shí)間、下降時(shí)間、魯棒性能等）它們能提。例如：模糊邏輯控制器的上升時(shí)間比優(yōu)PID控制器快1.5倍，下降時(shí)間.5倍，過沖更小。它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。在沒有必須知識(shí)時(shí)，智能決策機(jī)哪家好，通過響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計(jì)它們。運(yùn)用語言和響應(yīng)信息可能設(shè)計(jì)它們。們有相當(dāng)好的一致性（當(dāng)使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)就能得到好的估計(jì)）

人工智能控制器

由于在純堿碳化塔中部溫度控制系統(tǒng)中，其控制對(duì)象本身的滯后較大，用傳統(tǒng)PID控制方式來調(diào)節(jié)溫度，達(dá)到系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)的時(shí)間過長，而改用智能控制與傳統(tǒng)PID控制相結(jié)合的方法，能充分發(fā)揮智能控制的優(yōu)點(diǎn)，極大地縮短系統(tǒng)穩(wěn)定的時(shí)間，并增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力.

，特別是自適應(yīng)模糊神經(jīng)元控制器在性能傳動(dòng)產(chǎn)品中將得到廣泛應(yīng)用

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