2024年春季学期机电系统智能控制技术第4次平时作业 试卷总分:100 得分:93 1.联想记忆的工作过程中的记忆阶段给定输入模式，通过对动力学的演化过程达到稳定状态。 2.多层感知器统解
2024年春季学期机电系统智能控制技术第4次平时作业
试卷总分:100 得分:93
1.联想记忆的工作过程中的记忆阶段给定输入模式，通过对动力学的演化过程达到稳定状态。
2.多层感知器统解决了多层神经网络隐含层连接权的学习问题，并在数学上给出了完整推导。
3.激活函数采用Sigmoid函数，该函数可微分，使得权值的梯度学习算法成为可能。
4.（ ）根据学习机制训练网络，使其能够自动调整权值，产生期望的能量井。
A.静态产生法
B.动态产生法
C.扩张法
D.收缩法
5.权值设计的方法有（ ）。
A.静态产生法
B.设计取大法
C.动态产生法
D.乘积法
6.多层感知器的功能有（ ）。
A.实现任意的布尔函数
B.在模式识别问题中，它能划分输入空间，生成复杂的边界
C.它能逼近Rn到Rm的任意连续映射
D.实现逻辑函数
7.径向基函数只有三层，第一层为（ ）。
A.输入层
B.隐藏层
C.输出层
D.展示层
8.学习算法的第三步是通过偏差的反向传播，调整连接权值W。
9.神经网络的主要作用是（ ）。
A.在反馈控制系统中直接充当控制器
B.在基于精确模型的控制系统中充当被控对象的模型
C.在传统控制系统中起模型或参数优化的作用
D.与其他智能控制和优化方法相融合，为其提供非参数化对象模型、优化参数
E.为其提供推理模型
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，确定一个与所测系统等价的模型。
11.神经网络控制的本质是利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入网络本身，采用回归网络模型和动态神经元模型。
13.单神经元PID自适应控制是利用一个神经元作为控制器，其参数可以不断调整，从而实现自适应控制功能。
14.由于神经网络具有线性映射能力，可以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点有（ ）。
A.不要求辨识实际系统的结构和模式
B.可以对本质非线性系统进行辨识
C.不能对本质非线性系统进行辨识
D.收敛速度不依赖于待辨识系统的维数
E.可用于在线控制
16.离散型Hopfield神经网络动态设计方法的实质是，通过一定的规则自动地调整权值，使得网络具有期望的能量井分布，并将记忆样本存储在不同的能量井之中。
