人工神经网络的主要学习算法包括导师学习算法和无师学习算法和强化学习算法。导师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出间的差来调整神经元间的连接的强度或权。强化学习算法是导师学习的特例,它不需要老师给出目标输出;无师学习算法不需要知道期望输出。
问答题简述神经控制系统的设计内容?
问答题简述学习控制的机理?
问答题简述真体的特性?
问答题简述实现NN监督式控制的步骤?
问答题简述仿人控制器的智能属性?
问答题简述专家控制器的设计原则?
填空题免疫算法的关键在于系统对受侵害部分的屏蔽、保护和()。
填空题连接主义的原理为神经网络及神经网络间的()与学习算法。
填空题真体程序的核心部分称为决策生成器或()。
填空题人工神经网络的结构基本上可分为两类,即()和前馈网络。
填空题混合模糊神经网络是组合()和神经网络权值,应用加、乘等操作获得神经网络的输入。
填空题一个能评价智能控制系统运行的瞬态品质,并能兼顾系统的快速性、稳定性、和精确性指标要求的理想误差时相轨迹称为仿人控制系统的()。
填空题遗传算法是一种基于空间搜索的算法,它通过()、遗传、变异等操作以及达尔文适者生存的理论,模拟自然进化的过程来寻找所求问题的解答。
填空题递阶智能机器一般由组织级、()和执行级组成。
填空题自主驾驶系统的硬件设备包括主控计算机、执行机构和()。