判断题由于多条染色体在迭代过程中同时参与遗传操作,因此具有并行计算的特点,适合大规模复杂问题的优化。
判断题两个染色体在交叉中如果互换了某个位之后的所有染色体,则属于单点交叉的类型。
判断题在复制操作中,采用轮盘赌的方式筛选出参与交叉和变异的染色体,显然适应度大的个体更容易被选中。
判断题变异操作能够使染色体序列产生出新的染色体编码。
判断题染色体经过复制、交叉、变异后的适应度一定比原种群中的染色体适应度高。
判断题如果适应度函数有两个变量,则可以把两个变量的二进制编码串接后形成染色体。
判断题遗传算法最大的优点在于能够快速在解空间中找到目标函数的最佳解。
判断题神经网络作为控制器,可以实现对不确定系统或者未知系统进行有效的控制,使控制系统达到所要求的动态、静态特性。
判断题神经网络输入层节点个数与训练样本的个数有关。
判断题神经网络直接逆控制的可用性在相当程度上取决于逆模型的准确精度。
判断题所谓黑箱模型是指输入和输出变量之间的数学关系式是确定的。
判断题神经网络从本质上说就是一个建立了输入变量到输出变量之间的映射函数。
判断题神经网络在做被控对象系统辨识时需要采集大量的输入和输出数据形成训练样本。
判断题神经网络直接逆控制是与被控对象并联起来,以使得总体的传递函数为1。
判断题神经网络控制内容一般包括被控对象系统辨识和神经网络控制器的设计。