A.BP网络输入输出之间的关联信息分布地存储在网络的连接权中，个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响，因而BP网络具有较好的容错性。
B.待寻优的参数多，收敛速度快。
C.只要有足够多的隐层和隐层节点，BP网络可以逼近任意的非线性映射关系。
D.BP网络的学习算法属于全局逼近算法，具有较强的泛化能力。

A.神经网络的稳定性与收敛性问题。
B.神经网络学习算法的实时性。
C.神经网络控制器和辨识器的模型和结构。
D.神经网络处理的对象。

A.与传统自适应控制相同，神经网络自适应控制也分为神经网络自校正控制和神经网络模型参考自适应控制两种。
B.神经网络自校正控制分为直接自校正控制和间接自校正控制。
C.神经网络自适应评判控制通常由两个网络组成，分别是自适应评判网络和控制选择网络。
D.以上说法都不正确。

A.复制
B.交叉
C.变异
D.全局收索

A.鲁棒性：通过利用专家规则，系统可以在非线性、大偏差下可靠地工作。
B.离线性：专家控制能够在离线状态下工作。
C.灵活性：根据系统的工作状态及误差情况，可灵活地选取相应的控制律。
D.适应性：能根据专家知识和经验，调整控制器的参数，适应对象特性及环境的变化。