实现模糊聚类的关键是建立模糊相似矩阵。-找考题网

判断题不同的模糊神经元模型是通过采用不同的模糊神经元算子得到的。

判断题模糊神经网络都是采用sigmoid函数进行神经元运算。

判断题隶属度函数不可能是任意形状的曲线。

判断题模糊集是一种边界分明的集合。

判断题模糊逻辑主要模拟人脑的逻辑思维，具有较强的数据处理能力。

判断题不管是神经网RBF络，还是Hopfield神经网络，都是通过sim函数来对训练后的网络进行仿真。

判断题对于一个网络来说，稳定性是一个重要的性能指标。

判断题CPN网络被专家学者提出的时间比BP神经网络要早。

判断题自组织竞赛神经网络的学习速度η会随着时间推移而减小。

判断题理论上，RBF网络能够逼近任意非线性函数。

判断题BP神经网络只有三层结构，即一个输入层，一个隐含层，一个输出层。

判断题理论上讲，BP网络可以逼近任何非线性函数。

判断题人工神经网络虽然具有很多优点，但是无法处理带噪音的数据集。

判断题用马氏距离也可以衡量样本之间的相似程度。

判断题决策树既可以用于预测，又可以用于分类。