A.开环控制 B.最优控制 C.自学习控制 D.智能控制
判断题神经网络的训练样本量没有明确规定,和神经网络内部的网络参数个数无关。
判断题神经网络权值不会因任何原因改变。
判断题神经网络权值可以随着训练而被改变。
判断题神经网络训练分为批量训练和在线训练。
判断题人工神经网络的本质是一个函数。
判断题神经网络拓扑结构中的一个圆圈结点表示一个细胞核。
判断题专家系统支持专家用户界面实现对知识库的内容更新、删除等操作。
判断题专家PID控制器的作用在于实时调整比例系数、积分时间和微分时间的参数,以使控制器能够适应控制现场的需要。
判断题推理机的作用在于存储专家知识等数据。
判断题专家系统的本质是一段计算机程序。
判断题间接性专家控制器完全取代了原有控制器的作用。
判断题模糊集合中的隶属度范围为[0~10]。
判断题模糊推理中存在多个已知模糊关系时,需要将多个模糊关系矩阵进行合并运算后再参与推理。
判断题模糊控制器在实际设计过程中常常将推理这一步转换为离线查询表,用于提高控制输出的速度。
判断题模糊控制是一种模拟人类语言系统的控制策略。