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特征数值信息值，和用了模糊神经网络对火灾着手初控制，检出查验乱序、非线的物理实体架构，着手初了处置，取得了非常好的结果。可全方位用行业人才经验的模糊控制、推理技能和神经网络学习技能、自适应技能等好的方

我的答案：B √答对 25.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（2.0分） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：C √答对 1.UCL讲师

训练识别。此外还有一些常用的模型识别方法，如NM，HNM等。 2.4 深度学习算法及CNN 人工神经网络是一个动态系统，是一个自适应的非线性动态系统。每个神经元在单独分开来看的时候其自身的功能和结构对

的热潮。 第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。 1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮

识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 （2）应用领域 智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程 2. 简述模式识别的基本过程

人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D √答对 2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（2.0分） A.深度学习

硬件电路进行计算。然后给出对手写数字的识别结果。整体框图如图1.2所示 图1.2设计实现目标 2神经网络搭建和训练 2.1 MNIST数据集 在本实验中，我们选择MNIST数据集来进行手写数字识别。M

在第一次神经网络的研究中，针对感知机无法解决异或XOR问题的缺陷，人工智能专家们的新思路包括（）。（3.0分）） A.引入非线性变换 B.引入线性变换 C.引入单层神经网络 D.引入多层神经网络 我的答案：AD √答对

层级感受野，学习使突触连接增强或变弱甚至消失4Hubel, D. H. & Wiesel, T. N. (1962) 5. 第一代神经网络 5Frank Rosenblatt(1957), The Perceptron--a perceiving

这样能提高模糊控制在外部条件发生变化时能自动调整控制策略。 4、神经网络控制 神经网络控制和模糊控制一样，都属于智能控制。由于神经网络控制比较适合高度非线性和不确定性的对象，所以还是比较适合作为动力定

有的还形成了系列产品。 对温度的控制理论是自动控制理论的一部分，近几年PID控制，模糊控制，以及神经网络在温度控制中的应用都发展较快。 PID控制系统自出现以来，由于其结构简单、实用、价格便宜，在很多

一化后得指标权向量为： 2.4基于BP神经网络的可学习赋权法 人工神经网络是由大量的被称为神经元的节点构成的系统，典型的人工神经元模型如图1所示，可利用神经网络的可学习算法进行加权。 图１　人工神经元模型

D、没有交代成果与结论E、以上全部是 答案：E13、以下是《人工神经网络在传感器目标识别中的应用》论文的目次： 一.概述 二.数学基础知识 三.传感器基础知识 四.人工神经网络简介 五.人工神经网络在目标识别中的应 用 六.仿真 七

技的技术进行数据分析和故障分析，获得比较精确的结果。具体方式主要有从预测角度运用神经网络进行动态模型检测、利用神经网络非线性跟踪能力对故障进行诊断、建立比较强大的专家系统等。这些方式充分利用了网络的方

）。 A、20种 B、30种 C、40种 D、50种 本题答案：C 14、根据本讲，影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（）。 A、网站数量 B、网络深度 C、网络结构 D、网络主体 本题答案：B 15、行为性教育不包括以下哪项（）。

　　xx年后，随着神州数码与联想的分拆，神州数码开始重造it系统，打造神州数码的“数字神经网络”。为了让“数字神经网络”系统的能量很好地释放出来，郑小维更是坚持“首先要保证it投入投得对、投得精准;其次

器和pin探测器。84年在武汉，天津建立多模光纤通信。1986年动态单纵模激光器诞生。 　　二，神经网络 　　实时实现最优滤波的2点：a滤波器权系数的实时计算 最优非线性滤波器的实时实现。 　　数字信号处理系统：

博士期间从事深度学习相关研究，有扎实理论基础(概率论与随机过程、线性代数与矩阵论、反向传播算法等)，对深度神经网络有较深的理解; 3. 熟悉深度神经网络(DNN)的结构和高层特征可视化方法，能够根据实际情况优化网络结构; 4. 熟悉目标检测和跟踪算法;

又称为仿生学派（Bionicsism）或生理学派（Physiologism），其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。它的代表性成果

步被引入到短期负荷预测中，人们已经提出了多种基于人工智能的预测方法，其中最为典型的为基于各种人工神经网络模型的预测方法，其中以神经BP算法为代表。 （2）现代负荷预测方法 20世纪80年代后期，一些基