0.1.采用()设计方法,没有考虑到系统实际运行过程中的输入输入状态,因此一旦系统运行的环境或参数变化式,这类控制器不再适用。离线发散聚拢模糊2.直接逆模型的特点是( )。开环控制偏差十分敏...

0.1.单神经元PID自适应控制器通过对加权系数的自动调整实现自适应和自组织功能,加权系数的调整采用有监督Hebb学习规则,它与神经元()无关。输入输出输出偏差输入偏差2.K为神经元的比例系数,对于整个控...

0.1.()直接利用神经网络逼近非线性系统的前向动力学模型。前向建模法逆模型法收敛模型法发散模型法2.神经网络系统辨识的特点有( )。不要求辨识实际系统的结构和模式可以对本质非线性系统进行辨...

0.1.神经网络智能控制在控制系统中的作用可分为( )。辨识控制应用实施区分2.神经网络系统辨识的特点有( )。不要求辨识实际系统的结构和模式可以对本质非线性系统进行辨识不能对本质非线性系...

0.1.()根据学习机制训练网络,使其能够自动调整权值,产生期望的能量井。静态产生法动态产生法扩张法收缩法2.Hopfield神经网络权值设计方法有( )。分散法静态产生法动态产生法扩张法收缩法3.Ho...

0.1.每个神经元都有()个状态。1232n2.用于决策或者推断的网络形式为()。离散型发散型连续型断续型3.基于灌输式学习,说法正确的是()。网络的权值按照一定规则计算出来网络中各神经元的状态在...

0.1.径向基函数只有三层,第一层为()。输入层隐藏层输出层展示层2.RBF网络的可调参数有()。高斯基函数的宽度高斯基函数的中心隐含层与输出层之间的连接权重高斯基函数的长度高斯基函数的厚度3.一般...

0.1.多层感知器用梯度下降法调节权值W,使得误差E逐渐()。减少增多为0不能确定2.BP网的学习过程有()步骤。前向传播反向传播误差反向传递权值更新纠正偏差3.激活函数采用Sigmoid函数,该函数可微分...

0.1.监督学习可以分成()、回归。指导分类引导规划展示2.下列属于监督学习的特点有( )。有标准答案通过对照答案来分析问题找出方法通过一定的方法保证做题的正确性激发积极性环境限制3.无监督学...

0.1.神经网络结构有()层次。输入层输出层隐藏层展示层2.()不是决定人工神经网络性能的3大要素。神经元的特性细胞体学习规则神经网络的拓扑结构3.神经元的具有的( )基本要素。一组输入连...

0.1.()是神经元的中心。细胞体突触轴突树突2.生物神经元的结构包括( )。细胞体突起细胞膜轴突树突3.一个神经元的轴突末梢和另一个神经元的树突通过微小间隙连接,这个连接称为突触。正确错误4...

0.1.()能确定网络的稳定、周期、拟周期和混沌等状态和类型。泛化理论神经动力学与符号主义方法相结合的途径新的神经元连接拓扑2.通过机器视觉的形式,能够实现()。指纹识别虹膜识别掌纹识别人脸识别...

0.1.模糊PD控制输入是偏差和偏差的变化,输出是()。控制增量控制值控制减量不确定2.模糊PI控制输入是偏差和偏差的变化,输出是()。控制增量控制值控制减量不确定3.模拟PID调节器是将偏差的比例、积...

0.1.语言值的隶属函数曲线分布与系统性能的关系可知,论域中每一个元素至少有()个语言值的隶属度大于零。一二三四2.模糊控制规则包括( )。选择输入输出语言值定义各语言值的隶属函数选择输出输...

0.1.模糊控制算法4个关键步骤,其中最后一个步骤是()。将控制对象输出值与系统给定值的比较,得到偏差的精确量通过模糊推理得到控制信号的模糊量将控制信号的模糊量转换为精确量将偏差信号的精确量转化为...

0.1.模糊控制器的()一般是系统的设定值与输出值的偏差或偏差的变化量。输入变量输出变量隶属函数向量2.模糊控制在理论上是基于()。模糊数学模糊语言表示的知识模糊逻辑模糊推理线性推理3.模糊控制...

0.1.()含有一个条件变量和一条推理规则。模糊推理个性推理近似推理复杂推理2.模糊语言具有()特点。主观性被动性灵活性原则性复杂性3.模糊逻辑就是研究模糊命题的逻辑。正确错误4.模糊条件推理是含...

0.1.()方法当论域是离散时,根据主观认识或个人经验,直接或间接给出元素隶属度的具体值,确定隶属函数。调查统计法经验法分析推理法观察法2.()方法以调查统计结果所得出的经验曲线,作为隶属函数曲...

0.1.()模糊集合的表达方式中,有分数线。扎德表示法向量表示法集合表示法序偶表示法2.当论域为有限级或离散形式的时候,有( )表达方式。扎德表示法向量表示法集合表示法交集表示法序偶表示法3....

0.1.不包含任何元素的集合,用∅表示,称为()。空集子集相等幂级2.如果A⊆B,并且B⊆A,则称A和B相等,即为A=B,称为()。空集子集相等幂级3.集合包含()基本概念。空集子集相等交集幂级4.集合X和...

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