Применение метода искусственного интеллекта для реализации проекта со сложным нелинейным управлением

В статье рассматривается подход к изучению студентами методов искусственного интеллекта на примере полиномиальной регрессии и нечеткой логики для управления микроклиматом в помещениях. Нечеткая логика допускает неопределенность и изменчивость данных, что делает этот метод эффективным в реальных условиях, где параметры могут быть неточными или нечеткими, в то время как регрессионная модель позволяет описывать сложные нелинейные зависимости между температурой и влажностью и уровнем воспринимаемого комфорта. При разработке гибридной модели и использовании более сложных алгоритмов студенты учатся использовать комбинации методов для повышения точности управления выбранным процессом.