A.快速性
B.稳定性
C.精确性
D.及时性
E.延迟性
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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
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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
A.迭代学习控制
B.重复学习控制
C.拟人自学习控制
D.状态学习控制
E.基于模式识别的学习控制
A.编码
B.解码
C.适应度函数
D.遗传操作
E.交叉操作
A.分布性
B.连接性
C.协作性
D.开放性
E.容错性
A.网络共享资源调度
B.网络诱导时延
C.单包传输和多包传输
D.数据包丢失
E.数据包时序错乱
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.重心法
B.最大隶属度法
C.系数加权平均法
D.隶属度限幅元素平均法
E.最小二乘法
A.控制信息
B.处理计划
C.中间假设
D.中间结果
E.目标
最新试题
多个真体组成一个松散耦合又协作共事的系统,就是一个()。
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()。
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。
间接性专家控制器完全取代了原有控制器的作用。
神经网络拓扑结构中的一个圆圈结点表示一个细胞核。
学习与掌握学习控制的基本原理和技术能够明显增强控制工程师对实际控制问题的处理能力,并提供对含有()现实世界的敏锐理解。
DPS系统通过交互作用策略,把系统设计集成为一个统一的整体,并采用()的设计方法,并保证问题处理系统能够满足顶部给定的要求。
神经网络训练分为批量训练和在线训练。
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。