家用电器的智能基础?

1、（1）启发式搜索 启发式搜索是人工智能求解中开发出来的对目标求解的最优化方法。它主要依靠和任务无关的信息来简化搜索进程，但它可以从任务中得到的启发信息来确定搜索方向，从而大大减少了优化时间。这种方法在洗衣机的程序选择过程中是十分有用的。

2、（2）人工神经网络 人工神经网络控制最突出的功能是经验的学习。家用电器在运行中其参数会随着时间的迁移而变化，在神经网络不断运行中进行性能学习，预测出家电变化的趋向，以及在参数变化后的最优控制方法，从而保持家电始终处于一种优秀的工作状态。这种智能方法用于有运行损耗的动力系统中最有效，例如洗衣机、洗碗机等。

3、3）模糊逻辑理论 模糊逻辑控制在家电指标控制中是一种极有效的智能化方法。这种控制方法所用的技术指标或任务是模糊的，这是因为人在日常生活中的感觉，包括触觉、嗅觉、视觉都是以模糊量描述的。以模糊控制方法控制家用电器更适合人类的智慧思维及处理过程。

4、（4）遗传算法 遗传算法是一种模拟自然选择及遗传的随机搜索算法，它的原则是适者生存，不适者淘汰。这种优化方法在家电中较适用于进行状态参数最优组合。在洗衣机中，可对洗涤过程的自适应优化；对电冰箱中的制冷过程自适应优化；空调机对外部环境包括室外季节、室内人员情况的自适应优化控制。