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---值调节，检索佳。
不同的---控制通常用完全不同的方法去讨论。但ai控制器例如：神经、模糊、模糊神经，以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。这些ai函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，它们的设计不需要控制对象的模型（在许多场合，换热站智能化公司，很难得到实际控制对象的动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道）。
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，“充分模糊”控制器才是完全---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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