人工智能控制器

總而言之，智能決策機(jī)多少錢(qián)，當(dāng)采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器，規(guī)則庫(kù)和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過(guò)程中能夠自動(dòng)地實(shí)時(shí)確定。有很多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)過(guò)程，但主要的目標(biāo)是使用系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到的拓樸結(jié)構(gòu)配置，自學(xué)習(xí)迅速，收斂快速。模糊邏輯控制應(yīng)用 主要有兩類(lèi)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(diào)速控制系統(tǒng)中。

人工智能控制器

也有一些的文章論述運(yùn)用模糊邏輯控制感應(yīng)電機(jī)的磁通和力矩。它的輸入標(biāo)定因子是變化的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了所提方案的有效性。該系統(tǒng)中模糊速度控制器與常規(guī)的PI速度控制器和CRPWM塑變器一起使用，智能決策機(jī)設(shè)備，它往往用來(lái)補(bǔ)償可能的慣性和負(fù)載轉(zhuǎn)矩的擾動(dòng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 現(xiàn)如今，智能決策機(jī)，有大量文章討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交流電機(jī)和驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的條件監(jiān)測(cè)和診斷中的運(yùn)用。

人工智能技術(shù)控制器

 誤差反向傳播技術(shù)性是雙層前聵ANN常見(jiàn)的學(xué)技術(shù)。假如互聯(lián)網(wǎng)有充足多的隱藏層和隱藏結(jié)點(diǎn)及其適合的激勵(lì)函數(shù)，雙層ANN只有完成必須的投射，智能決策機(jī)價(jià)格，沒(méi)有立即的技術(shù)性挑選佳隱藏層、結(jié)點(diǎn)數(shù)和激勵(lì)函數(shù)，一般用嘗試法處理這個(gè)問(wèn)題，反向傳播訓(xùn)煉優(yōu)化算法是基本上的更快降低法，輸出結(jié)點(diǎn)的誤差意見(jiàn)反饋回互聯(lián)網(wǎng)，用以權(quán)重值調(diào)節(jié)，檢索佳。

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