A.知识库
B.模糊控制器
C.推理机
D.控制规则集
E.控制算法
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
A.符号信息处理
B.启发式程序设计
C.仿生计算
D.知识表示
E.自动推理和决策
A.自动控制系统
B.递阶控制系统
C.专家控制系统
D.模糊控制系统
E.学习控制系统
A.反馈控制
B.最优控制
C.随即控制
D.自适应控制
E.学习控制
A.概率推理
B.贝叶斯推理
C.基于可信度推理
D.基于证据推理论推理
E.符号推理
A.智能控制论
B.人工免疫系统
C.生物信息学
D.智能决策系统
E.人工智能
A.信息传递
B.信息变换
C.知识获取
D.知识表示
E.知识推理
A.快速性
B.稳定性
C.精确性
D.及时性
E.延迟性
A.基于集中规划的协调
B.基于协商的协调
C.基于对策论的协调
D.基于社会规划的协调
E.基于个体规划的协调
A.符号主义
B.规则主义
C.连接主义
D.行为主义
E.知识主义
A.复杂性
B.非线性
C.时变性
D.不确定性
E.不完全性
最新试题
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。
学习作为一种过程,它通过各种各种输入信号,并从外部校正该系统,从而使系统对特定输入具有()。
神经网络训练分为批量训练和在线训练。
进化计算和遗传算法借鉴了生物科学中的某些知识,这也体现了人工智能这一()的特点。
多个真体组成一个松散耦合又协作共事的系统,就是一个()。
神经网络权值可以随着训练而被改变。
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。
计算机网络的组成基本上包括计算机、网络操作系统、传播介质和相应的()四部分。
模糊逻辑是一种模拟()的逻辑。
学习系统是自适应系统的()。