通過(guò)將(jiāng)建築物的結構,系統,服務和管理四項基本要求以及他們的内在關系進(jìn)行優化,來提供一種(zhǒng)投資合理,具有高效,舒适和便利環境的建築物

修訂版的國(guó)家标準《智能(néng)建築設計标準》GB/T50314-2006）對(duì)智能(néng)建築定義爲“以建築物爲平台，兼備信息設施系統、信息化應用系統、建築設備管理系統、公共安全系統等，集結構、系統、服務、管理及其優化組合爲一體，向(xiàng)人們提供安全、高效、便捷、節能(néng)、環保、健康的建築環境”。

原國(guó)家标準《智能(néng)建築設計标準》（GB/T50314-2000）對(duì)智能(néng)建築定義爲“以建築爲平台，兼備建築自動化設備BA、辦公自動化OA及通信網絡系統CA，集結構、系統、服務、管理及它們之間的最優化組合，向(xiàng)人們提供一個安全、高效、舒适、便利的建築環境”。

按照上海市的定義，智能(néng)家居“是采用現代計算機、信息通信和系統集成(chéng)技術建立的家庭信息化平台，它通過(guò)家庭網絡將(jiāng)與家居設備和系統互聯并統一管理，以提供一個舒适、便利、安全、節能(néng)和環保的家居生活環境”。

内在聯系，以最優化的設計， 提供一個投資合理又擁有高效率的幽雅舒适、便利快捷、高度安全的環境空間。智能(néng)建築物能(néng)夠幫助大廈的主人，财産的管理者和擁有者等意識到，他們在諸如費用開(kāi)支、生活舒适、商務活動和人身安全等方面(miàn)得到最大利益的回報。”.

據統計，2012年智能(néng)建築的投資約占建築總投資的5%-8%，有的可達10%，主要包括住宅小區智能(néng)化系統投資、公共建築智能(néng)化系統投資兩(liǎng)大塊。2012年，智能(néng)建築占新建建築的比例，美國(guó)爲70%，日本爲60%，中國(guó)不到40%，按2012年860億元計算，未來數年内即使沒(méi)有增長(cháng)，2012－2020年8年内的市場規模也將(jiāng)達1萬億元。

建築智能(néng)化工程又稱弱電系統工程，主要指通訊自動化（CA），樓宇自動化（BA），辦公自動化（OA），消防自動化（FA）和保安自動化（SA），簡稱5A。其中包括的系統有：

計算機管理系統工程，樓宇設備自控系統工程，通訊系統工程，保安監控及防盜報警系統工程，衛星及共用電視系統工程，車庫管理系統工程，綜合布線系統工程，計算機網絡系統工程，廣播系統工程，會(huì)議系統工程，視頻點播系統工程，智能(néng)化小區物業管理系統工程，可視會(huì)議系統工程，大屏幕顯示系統工程，智能(néng)燈光、音響控制系統工程，火災報警系統工程，計算機機房工程，一卡通系統工程。

智能(néng)控制是以控制理論、計算機科學(xué)、人工智能(néng)、運籌學(xué)等學(xué)科爲基礎,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(jīng)網絡、專家系統、遺傳算法等理論和自适應控制、自組織控制、自學(xué)習控制等技術。

專家系統是利用專家知識對(duì)專門的或困難的問題進(jìn)行描述. 用專家系統所構成(chéng)的專家控制,無論是專家控制系統還(hái)是專家控制器,其相對(duì)工程費用較高,而且還(hái)涉及自動地獲取知識困難、無自學(xué)能(néng)力、知識面(miàn)太窄等問題. 盡管專家系統在解決複雜的高級推理中獲得較爲成(chéng)功的應用,但是專家控制的實際應用相對(duì)還(hái)是比較少。

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. 模糊邏輯可适用于任意複雜的對(duì)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. 因爲随著(zhe)輸入輸出變量的增加,模糊邏輯的推理將(jiāng)變得非常複雜。

遺傳算法作爲一種(zhǒng)非确定的拟自然随機優化工具,具有并行計算、快速尋找全局最優解等特點,它可以和其他技術混合使用,用于智能(néng)控制的參數、結構或環境的最優控制。

神經(jīng)網絡是利用大量的神經(jīng)元按一定的拓撲結構和學(xué)習調整方法. 它能(néng)表示出豐富的特性：并行計算、分布存儲、可變結構、高度容錯、非線性運算、自我組織、學(xué)習或自學(xué)習等. 這(zhè)些特性是人們長(cháng)期追求和期望的系統特性. 它在智能(néng)控制的參數、結構或環境的自适應、自組織、自學(xué)習等控制方面(miàn)具有獨特的能(néng)力.

神經(jīng)網絡可以和模糊邏輯一樣(yàng)适用于任意複雜對(duì)象的控制,但它與模糊邏輯不同的是擅長(cháng)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(guò)程以及學(xué)習控制等功能(néng)常用神經(jīng)網絡來實現.模糊神經(jīng)網絡技術和神經(jīng)模糊邏輯技術：模糊邏輯和神經(jīng)網絡作爲智能(néng)控制的主要技術已被(bèi)廣泛應用. 兩(liǎng)者既有相同性又有不同性. 其相同性爲：兩(liǎng)者都(dōu)可作爲萬能(néng)逼近器解決非線性問題,并且兩(liǎng)者都(dōu)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(jīng)網絡則不行;模糊邏輯應用到控制器設計中,其參數定義有明确的物理意義,因而可提出有效的初始參數選擇方法;神經(jīng)網絡的初始參數(如權值等) 隻能(néng)随機選擇. 但在學(xué)習方式下,神經(jīng)網絡經(jīng)過(guò)各種(zhǒng)訓練,其參數設置可以達到滿足控制所需的行爲. 模糊邏輯和神經(jīng)網絡都(dōu)是模仿人類大腦的運行機制,可以認爲神經(jīng)網絡技術模仿人類大腦的硬件,模糊邏輯技術模仿人類大腦的軟件. 根據模糊邏輯和神經(jīng)網絡的各自特點,所結合的技術即爲模糊神經(jīng)網絡技術和神經(jīng)模糊邏輯技術. 模糊邏輯、神經(jīng)網絡和它們混合技術适用于各種(zhǒng)學(xué)習方式 智能(néng)控制的相關技術與控制方式結合或綜合交叉結合,構成(chéng)風格和功能(néng)各異的智能(néng)控制系統和智能(néng)控制器是智能(néng)控制技術方法的一個主要特點。