人工智能控制器

STEAC決策機(jī)TM，是采用人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對換熱站和鍋爐房進(jìn)行智能化控制的AI軟硬件一體化產(chǎn)品，無需更換站內(nèi)設(shè)備，無需增加布線施工，無需進(jìn)行軟件升級，只需一臺智能決策機(jī)TM，便可完成換熱站和鍋爐房的智能化升級改造！STEAC決策機(jī)TM是碩人時代自主研發(fā)的邊緣計(jì)算設(shè)備，內(nèi)置操作系統(tǒng)，基于人工智能AI深度學(xué)習(xí)模型

通過適當(dāng)調(diào)整（根據(jù)響應(yīng)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(yōu)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(diào)節(jié)容易。在沒有必須知識時，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)）

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)和激勵函數(shù)，通常用嘗試法解決這個問題，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)。