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2024年春季学期机电系统智能操控技术第4次平常作业
试卷总分:100 得分:93
1.联想回忆的工作过程中的回忆期间给定输入形式，经过对动力学的演化过程到达安稳状况。
2.多层感知器统处理了多层神经网络隐含层衔接权的学习疑问，并在数学上给出了完好推导。
3.激活函数选用Sigmoid函数，该函数可微分，使得权值的梯度学习算法变成能够。
4.（ ）依据学习机制练习网络，使其可以自动调整权值，发生希望的能量井。
A.静态发生法
B.动态发生法
C.扩大法
D.缩短法
5.权值设计的方法有（ ）。
A.静态发生法
B.设计取大法
C.动态发生法
D.乘积法
6.多层感知器的功用有（ ）。
A.完成恣意的布尔函数
B.在形式辨认疑问中，它能区分输入空间，生成杂乱的鸿沟
C.它能迫临Rn到Rm的恣意接连映射
D.完成逻辑函数
7.径向基函数只要三层，榜首层为（ ）。
A.输入层
B.躲藏层
C.输出层
D.展现层
8.学习算法的第三步是经过误差的反向传达，调整衔接权值W。
9.神经网络的首要效果是（ ）。
A.在反应操控系统中直接充任操控器
B.在根据准确模型的操控系统中充任被控对象的模型
C.在传统操控系统中起模型或参数优化的效果
D.与其他智能操控和优化方法相交融，为其供给非参数化对象模型、优化参数
E.为其供给推理模型
10.系统辨识是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型中，断定一个与所测系统等价的模型。
11.神经网络操控的实质是使用神经网络对被控对象进行求逆。
12.前向建模法把系统动力学特性直接引进网络自身，选用回归网络模型和动态神经元模型。
13.单神经元PID自习惯操控是使用一个神经元作为操控器，其参数能够不断调整，然后完成自习惯操控功用。
14.因为神经网络具有线性映射才能，能够把神经网络看作输入和输出之间的某种映射。
15.神经网络系统辨识的特色有（ ）。
A.不要求辨识实践系统的结构和形式
B.能够对实质非线性系统进行辨识
C.不能对实质非线性系统进行辨识
D.收敛速度不依靠于待辨识系统的维数
E.可用于在线操控
16.离散型Hopfield神经网络动态设计方法的本质是，经过必定的规矩自动地调整权值，使得网络具有希望的能量井散布，并将回忆样本存储在不一样的能量井之中。 |
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发表于 2024-4-18 15:09:49
