摘要：影响人体热舒适性的主要因素是温度和湿度，人体热舒适性又容易受人体个体差异的影响。利用HCMAC神经网络模型具有的结构简单、学习速度快、泛化能力强、易于硬件和软件实现等特点，在智能型热量计量与温湿度调节一体化装置中，根据用户对人居环境的不同温度和湿度的需求进行学习、联想记忆，实现了最佳温湿度匹配库的建立。运行结果表明，该方法学习速度快、精度高，可满足不同人的舒适性要求，大大提高人居环境的品质。

关键词：超闭球小脑模型 学习精度 温湿度 匹配库 

单位：山东建筑大学建筑工程学院; 济南250014