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判断题Fisher判别方法只能处理线性数据。

判断题经典的主成分分析一种非线性算法。

判断题所谓正交，指的是变量互不相交。

判断题一般常见的降维方法是基于线性的，无法满足现实需求，而核函数方法却可以解决线性方法无法解决的问题。

判断题实现模糊聚类的关键是建立模糊相似矩阵。

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。