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讲师大咖面对面，有问有大收获多。因此在实际应用中，有两个问题：①冷态启动时有一个越过恒温值的跃升现象;②在恒温应用中有围绕恒温摆动振荡的问题。改用模糊控制器后，这些现象基本上都没有了。模糊控制的方法很简单，输入量为温度及温度变化两个语言变量。每个语言的论域用5组语言变量互相跨接来描述。因此输出量可以用一张二维的查询表来表示，即5×5=25条规则，每条规则为一个输出量，即控制量。
应用这样一个简单的模糊控制器后，冷态加热时跃升超过恒温值的现象消失了，热态中围绕恒温值的摆动也没有了，还得到了节电的效果。在热态控制保持100℃的情况下，33min内，若用恒温器则耗电0.1530kWh，若用模糊逻辑控制，则耗电0.1285kWh，节电约16.3%，是一个不小的数目。在冷态加热情况下，若用恒温器加热，则能很快到达100℃，只耗电0.2144kWh，若用模糊逻辑控制，达到100℃时需耗电0.2425kWh。但恒温器振荡稳定到100℃的过程，耗电0.1719kWh，而模糊逻辑控制略有微小的摆动，达到稳定值只耗电0.083kWh。总计达100℃恒温的耗电量，恒温器需用0.3863kWh，模糊逻辑控制需用0.3555kWh，节电约15.7%。
二、神经网络控制人工神经网络从1943年出现，经历了六、七十年代的研究低潮发展到现在，在模型结构、学习算法等方面取得了大量的研究成果。神经网络之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线性特性、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。神经网络是由大量简单的神经元以一定的方式连接而成的。神经网络将大量的隐含在其连接权值上，根据一定的学习算法调节权值，使神经网络实现从m维空间到n维空间复杂的非线性映射。目前神经网络理论研究主要集中在神经网络模型及结构的研究、神经网络学习算法的研究、神经网络的硬件实现问题等。
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