A.知識(shí)的表達(dá)方法
B.從傳感器中識(shí)別和獲取定量的控制信號(hào)
C.將定性知識(shí)轉(zhuǎn)化為定量的控制信號(hào)
D.控制知識(shí)和控制規(guī)則的獲取
E.推理機(jī)的方式
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A.能逼近任意非線性函數(shù)。
B.信息的并行分布式處理與存儲(chǔ)。
C.可以多輸入、多輸出。
D.具有全局收索特性。
A.神經(jīng)元(信息處理單元)的特性。
B.神經(jīng)元之間相互連接的形式——拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
C.為適應(yīng)環(huán)境而改善性能的學(xué)習(xí)規(guī)則。
D.初始權(quán)值參數(shù)。
A.BP網(wǎng)絡(luò)輸入輸出之間的關(guān)聯(lián)信息分布地存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)中,個(gè)別神經(jīng)元的損壞只對(duì)輸入輸出關(guān)系有較小的影響,因而BP網(wǎng)絡(luò)具有較好的容錯(cuò)性。
B.待尋優(yōu)的參數(shù)多,收斂速度快。
C.只要有足夠多的隱層和隱層節(jié)點(diǎn),BP網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意的非線性映射關(guān)系。
D.BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法屬于全局逼近算法,具有較強(qiáng)的泛化能力。
A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與收斂性問題。
B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的實(shí)時(shí)性。
C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和辨識(shí)器的模型和結(jié)構(gòu)。
D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的對(duì)象。
最新試題
智能控制可以解決多入多出復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。
計(jì)算機(jī)仿真程序利用下面哪種模型進(jìn)行計(jì)算?()
下面研究方法屬于現(xiàn)代控制理論的是哪個(gè)?()
分層遞階智能控制的特點(diǎn)是()。
傳統(tǒng)控制通常是基于()等數(shù)學(xué)模型來描述系統(tǒng)。
下面的數(shù)值積分法中,精度最高的方法是()。
下面的數(shù)值積分法中,實(shí)時(shí)性較好的方法是()。
下面的保持器中能無失真地再現(xiàn)斜坡輸入信號(hào)的是哪一種?()
智能控制模擬人或者智能生物處理復(fù)雜問題的行為。
傳統(tǒng)控制通常是通過()、等定量數(shù)學(xué)方法進(jìn)行處理。