（1）至二十一世纪以来，人工智能领域不断发展、进步，并以知识库专家系统、知识工程为最具备实践价值的成果。专家系统是一个以知识为基础的系统，其本质就是在控制规律、对象的一系列专家知识基础上，收集整理实现系统的设立、运转。此类人工技能计算机程序系统，有着类似于相关特定领域专家的知识水平、经验水平，及处理相关问题的能力。
（2）在建筑系统建模、优化等内容上人工神经网络实现了重大突破。伴随智能建筑功能逐步强化，智能建筑中部署了越来越多的电气设备，建筑能耗亦不断提升。想要管理好一栋现代化建筑，确保建筑内数量庞大的电气设备得以有序运行，这对建筑设备各方面管理技术水平提出了严苛的要求。而有着自适应、学习能力的人工神经网络可为解决上述难题提供极大的帮助。
（3）就建筑智能控制而言，通常要求系统具备灵敏度、精确性及仿真模型等特征，受传统模式过于繁杂影响，使得控制器无法在建筑仿真模型中有效运行。而人工神经网络学习模型借助动态学习手段建模，很大程度上缩减了模型的繁杂程度，缩减了计算资源、电子计算机硬件等方面的需求，减少了控制硬件支出，能够通过硬件方式开展。
3智能建筑发展存在的问题
近些年来智能建筑发展十分迅速，其俨然由拥有楼宇设备自动化系统、办公自动化系统以及通信自动化系统转化成系统智能集成。伴随智能建筑的急速进步，智能建筑对于不同现代通讯设备、高水平管理服务以及自动化系统等提出了更加严苛的要求。现阶段，智能建筑发展仍然存在一系列问题。
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