连续型Hopfield网络是多层前馈型神经网络，每一节点的输出均反馈至节点的输入。-找考题网

判断题神经网络用于系统正模型辨识的结构只有串联结构一种。

判断题两关节机械手的控制可应用小脑神经网络直接逆模型控制。

判断题Hopfield网络的吸引子是指网络的稳定状态。

判断题离散型单层感知器的转移函数一般采用阈值（符号）函数。

判断题BP神经网络是一种多层全互连型结构的网络。

判断题一般情况下，神经网络系统模型的串-并联型结构不利于保证系统辨识模型的稳定性。

判断题神经网络已在多种控制结构中得到应用，如PID控制、内模控制、直接逆控制等。

判断题神经元的各种不同数学模型的主要区别在于采用了不同的转移函数，从而使神经元具有不同的信息处理特性。

判断题反馈型神经网络中，每个神经元都能接收所有神经元输出的反馈信息。

判断题一般情况下，神经网络系统模型的并联结构可以保证系统辨识收敛。

判断题可以充分逼近任意复杂的非线性函数关系是神经网络的特点之一。

判断题模糊控制中，语言变量的值可用“负大、负小、零”等表示。

判断题模糊控制规则是将人工经验或操作策略总结而成的一组模糊条件语句。

判断题模糊控制就是不精确的控制。

判断题普通关系是模糊关系的推广，它描述元素之间的关联程度。