人工智能技术控制器

 误差反向传播技术性是双层前聩ANN常见的学技术。假如互联网有充足多的隐藏层和隐藏结点及其适合的激励函数，双层ANN只有完成必须的投射，沒有立即的技术性挑选佳隐藏层、结点数和激励函数，一般用尝试法处理这个问题，反向传播训炼优化算法是基本上的更快降低法，輸出结点的误差意见反馈回互联网，用以权重值调节，检索佳。

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在各种出版物中，介绍了许多被模糊化的控制器，但这应与“充分模糊”控制器完全区分开来，人工智能价格，“充分模糊”控制器才是完全意义上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于实现，往往通过改造现有古典控制器得以实现，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊逻辑改变控制器的比例、积分参数，从而使系统的性能得到提高

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也有一些的文章论述运用模糊逻辑控制感应电机的磁通和力矩。它的输入标定因子是变化的。实验结果也验证了所提方案的有效性。该系统中模糊速度控制器与常规的PI速度控制器和CRPWM塑变器一起使用，它往往用来补偿可能的惯性和负载转矩的扰动。神经网络的应用 现如今，有大量文章讨论神经网络在交流电机和驱动系统的条件监测和诊断中的运用。

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