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神经网络的泛化能力就是指对样本数据的拟合和逼近效果。
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神经网络的泛化能力就是指对样本数据的拟合和逼近效果。
A.正确
B.错误
正确答案：错误
Tag：
智能控制导论
神经网络
样本
时间：2023-12-31 13:41:46
上一篇：
神经网络的学习过程就是网络中的权值调整的过程。
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以下关于神经网络的描述中错误的是（）
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深度网络模型中由于存在大量待寻优的参数，因此需要大数据样本进行训练。
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一个神经元并不聪明，但千万个神经元彼此相连在有限的空间里就会产生智慧，这属于群智能的现象之一。
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学习的方式分为在线学习和批量学习。
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BP神经网络中采用的负梯度下降算法，当误差目标函数中存在多个极值点时，仍然能够寻找到全局最优解。
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以下关于BP神经网络的描述中错误的是（）
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人工神经元数学模型中的阈值是模拟实际神经元中的（）
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人工神经元数学模型的建立是根据实际神经元的工作特性的。
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当模糊推理中存在多条已知关系时，每个子关系计算的结果再进行“交”运算得到最后的推理关系R。
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在制定模糊查询表时需要根据实际的经验进行设定。
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关于模糊控制的描述中错误的是（）
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模糊控制具有一定的不确定性，因此不能实现精确控制。
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常见的解模糊方法有（）
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模糊控制器的组成包括（）
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在实际模糊控制任务中，模糊推理可以在离线状态下设计一个模糊规则表，以查询表的方式实现模糊推理。
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模糊化接口一般采用隶属度最大化原则实现由实际取值到模糊集合的映射。
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设计模糊控制器时可以无需进行模糊化接口的一步。
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解模糊的目的是为了实现由模糊集合到定值定量信号的转化。
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以下关于二维输入的Mamdani推理方法描述错误的是（）
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已知模糊集合A表示“大苹果”，则加了语气算子的模糊集合B“很大的苹果”，B中的元素隶属度等于A中元素隶属度加（1/2）次方运算。
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已知“如果天气冷，请多穿衣服”这一条关系R，则“当天气为很冷，则穿什么衣服”，这一推理过程属于（）