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神经网络权值不会因任何原因改变。
间接性专家控制器完全取代了原有控制器的作用。
神经网络训练分为批量训练和在线训练。
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。
神经网络权值可以随着训练而被改变。
推理机的作用在于存储专家知识等数据。
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。
神经网络的结构是由()及其互连方法决定的。
模糊逻辑是一种模拟()的逻辑。
模糊控制是一种模拟人类语言系统的控制策略。