2015年我國智能建築行業技術特點分析

　　我國建築業產值的持續增長推動了建築智能化行業的發展，智能建築行業市場在2005年首次突破200億元之後，也以每年20%以上的增長態勢發展，2012年市場規模達到861億元。對於，其發展迅猛的行業，其技術特點是怎樣的呢?具體詳情，請詳見下文。

　　2015年我國智能建築行業技術特點分析：智能控制是以控制理論、計算機科學、人工智慧、運籌學等學科為基礎,擴展了相關的理論和技術,其中應用較多的有模糊邏輯、神經網絡、專家系統、遺傳算法等理論和自適應控制、自組織控制、自學習控制等技術。

　　專家系統

　　專家系統是利用專家知識對專門的或困難的問題進行描述. 用專家系統所構成的專家控制,無論是專家控制系統還是專家控制器,其相對工程費用較高,而且還涉及自動地獲取知識困難、無自學能力、知識面太窄等問題. 儘管專家系統在解決複雜的高級推理中獲得較為成功的應用,但是專家控制的實際應用相對還是比較少。

　　模糊邏輯

　　模糊邏輯用模糊語言描述系統,既可以描述應用系統的定量模型也可以描述其定性模型. 模糊邏輯可適用於任意複雜的對象控制. 但在實際應用中模糊邏輯實現簡單的應用控制比較容易. 簡單控制是指單輸入單輸出系統(SISO) 或多輸入單輸出系統(MISO) 的控制. 因為隨著輸入輸出變量的增加,模糊邏輯的推理將變得非常複雜。

　　遺傳算法

　　遺傳算法作為一種非確定的擬自然隨機優化工具,具有並行計算、快速尋找全局最優解等特點,它可以和其他技術混合使用,用於智能控制的參數、結構或環境的最優控制。

　　神經網絡

　　神經網絡是利用大量的神經元按一定的拓撲結構和學習調整方法. 它能表示出豐富的特性：並行計算、分布存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學習或自學習等. 這些特性是人們長期追求和期望的系統特性. 它在智能控制的參數、結構或環境的自適應、自組織、自學習等控制方面具有獨特的能力。

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　　神經網絡可以和模糊邏輯一樣適用於任意複雜對象的控制,但它與模糊邏輯不同的是擅長單輸入多輸出系統和多輸入多輸出系統的多變量控制. 在模糊邏輯表示的SIMO 系統和MIMO 系統中,其模糊推理、解模糊過程以及學習控制等功能常用神經網絡來實現.模糊神經網絡技術和神經模糊邏輯技術：模糊邏輯和神經網絡作為智能控制的主要技術已被廣泛應用. 兩者既有相同性又有不同性. 其相同性為：兩者都可作為萬能逼近器解決非線性問題,並且兩者都可以應用到控制器設計中. 不同的是：模糊邏輯可以利用語言信息描述系統,而神經網絡則不行;模糊邏輯應用到控制器設計中,其參數定義有明確的物理意義,因而可提出有效的初始參數選擇方法;神經網絡的初始參數(如權值等) 只能隨機選擇. 但在學習方式下,神經網絡經過各種訓練,其參數設置可以達到滿足控制所需的行為. 模糊邏輯和神經網絡都是模仿人類大腦的運行機制,可以認為神經網絡技術模仿人類大腦的硬體,模糊邏輯技術模仿人類大腦的軟體. 根據模糊邏輯和神經網絡的各自特點,所結合的技術即為模糊神經網絡技術和神經模糊邏輯技術. 模糊邏輯、神經網絡和它們混合技術適用於各種學習方式 智能控制的相關技術與控制方式結合或綜合交叉結合,構成風格和功能各異的智能控制系統和智能控制器是智能控制技術方法的一個主要特點。

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