A.人工智能
B.自动控制
C.运筹学
D.信息论
E.生物学
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
A.PID控制
B.神经自适应控制
C.模糊神经控制
D.神经学习控制
E.遗传神经控制
A.递阶控制
B.专家控制
C.基于模糊控制
D.学习控制
E.免疫控制
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
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
最新试题
模糊控制是建立在()、模糊逻辑和模糊判决基础上的。
神经网络的结构是由()及其互连方法决定的。
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。
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。
神经网络具有固有的(),这一特性给非线性控制问题带来新的希望。
学习系统是自适应系统的()。
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()。
模糊控制是一种模拟人类语言系统的控制策略。
神经网络拓扑结构中的一个圆圈结点表示一个细胞核。
专家系统的本质是一段计算机程序。