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你可能感兴趣的试题
A.直流电机的伺服控制
B.电压变换器的控制
C.机器人操作机的轨迹控制
D.医学治疗
E.交流电动机控制
A.工业过程控制
B.机器人控制
C.倒立摆系统控制
D.医学治疗
E.其他工业生产
A.迭代控制学习率
B.迭代控制系统分析方法
C.学习速度问题
D.初始条件问题
E.控制器设计和鲁棒性
A.开环迭代学习控制
B.闭环迭代学习空指
C.离散系统迭代学习控制
D.连续系统迭代学习控制
E.分布参数系统迭代学习空指
A.感知器模型
B.BP模型
C.线性滤波器
D.控制系统网络模型
E.自组织网络
A.多层感知器
B.学习矢量量化网络
C.小脑模型连接控制网络
D.数据处理方法网络
E.模糊控制网络
A.监督式控制
B.逆控制
C.神经自适应控制
D.预测控制
E.模糊控制
A.控制系统
B.处理控制系统的非线性和不确定性
C.逼近系统的辨识函数
D.生物学
E.信息学
A.并行分布处理
B.非线性映射
C.通过训练进行学习
D.适应与集成
E.硬件实现
最新试题
根据系统结构的复杂性把专家控制系统分为两种形式,既专家控制系统和()。
模糊控制是建立在()、模糊逻辑和模糊判决基础上的。
间接性专家控制器完全取代了原有控制器的作用。
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。
神经网络的结构是由()及其互连方法决定的。
对于正则神经网络,其学习算法主要分为两类,既有师学习和()学习。
人工神经网络的本质是一个函数。
专家系统的本质是一段计算机程序。
多个真体组成一个松散耦合又协作共事的系统,就是一个()。
神经网络权值不会因任何原因改变。