填空题神经网络控制是将()和()相结合而发展起来的智能控制方法。
填空题神经网络的学习过程主要由()和()两个阶段组成。
填空题神经网络的研究主要分为3个方面的内容,即()、()和()
填空题目前神经网络的学习算法有多种,按有无导师分类,可分为()、()和()
填空题神经网络的3个要素为:()、()和()
填空题根据神经网络的连接方式,神经网络的3种形式为:()、()和()
填空题神经元由4部分构成,它们分别为()、()、()和突触。
填空题神经网络的发展历程经历了4个阶段,分别为()、()、()和()
填空题模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的()总结成一系列以“()”形式表示的控制规则。
填空题在水位、寒冷、温度、表演和偏高中可作为语言变量值的有()和()
填空题在水位、压力、暖和、表演、中年人和比较好中可作为语言变量值的有()、()和()
填空题在温度、成绩、暖和、口才和很好中可作为语言变量值的有()和()
填空题模糊集合逻辑运算的模糊算子为()、()和()
填空题模糊控制是建立在()基础之上的,它的发展可分为三个阶段,分别为()、()和()
填空题在模糊控制中,实时信号需要()才能作为模糊规则的输入,从而完成模糊推理。