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第1题
连续型Hopfield网络是多层前馈型神经网络,每一节点的输出均反馈至节点的输入。
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第2题
神经网络用于系统正模型辨识的结构只有串联结构一种。
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第3题
两关节机械手的控制可应用小脑神经网络直接逆模型控制。
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第4题
Hopfield网络的吸引子是指网络的稳定状态。
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第5题
离散型单层感知器的转移函数一般采用阈值(符号)函数。
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第6题
BP神经网络是一种多层全互连型结构的网络。
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第7题
一般情况下,神经网络系统模型的串-并联型结构不利于保证系统辨识模型的稳定性。
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第8题
神经网络已在多种控制结构中得到应用,如PID控制、内模控制、直接逆控制等。
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第9题
神经元的各种不同数学模型的主要区别在于采用了不同的转移函数,从而使神经元具有不同的信息处理特性。
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第10题
反馈型神经网络中,每个神经元都能接收所有神经元输出的反馈信息。
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