單項(xiàng)選擇題單層感知器網(wǎng)絡(luò)可以（）。

A、解決異或問題
B、實(shí)現(xiàn)樣本分類
C、進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算
D、實(shí)現(xiàn)函數(shù)逼近


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1.單項(xiàng)選擇題多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與單層感知器相比較，下面（）不是多層網(wǎng)絡(luò)所特有的特點(diǎn)。

A、采用誤差反向傳播算法
B、含有一層或多層的隱層神經(jīng)元
C、神經(jīng)元的數(shù)目可達(dá)到很多
D、隱層激活函數(shù)采用可微非線性函數(shù)

2.單項(xiàng)選擇題單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有三個(gè)輸入，三個(gè)輸出，它們之間的連接權(quán)有（）。

A、6個(gè)
B、9個(gè)
C、16個(gè)
D、25個(gè)

3.單項(xiàng)選擇題在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)?？刂平Y(jié)構(gòu)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器用來(lái)獲得（）。

A、被控對(duì)象的正模型
B、被控劉象的逆模型
C、線性濾波器
D、控制器

4.單項(xiàng)選擇題下面哪個(gè)方程最好描述了Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則（）。

A、兩個(gè)神經(jīng)元同時(shí)興奮或同時(shí)抑制時(shí)，它們之間連接權(quán)的強(qiáng)度增強(qiáng)
B、兩個(gè)神經(jīng)元同時(shí)興奮或同時(shí)抑制時(shí)，它們之間連接權(quán)的強(qiáng)度減弱
C、兩個(gè)神經(jīng)元，一個(gè)興奮，另一個(gè)抑制，它們之間連接權(quán)的強(qiáng)度增強(qiáng)
D、兩個(gè)神經(jīng)元，一個(gè)興奮，另一個(gè)抑制，它們之間連接權(quán)的強(qiáng)度不變

5.單項(xiàng)選擇題PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中，控制器使用了（）。

A、CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
B、Hopfield網(wǎng)絡(luò)
C、PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D、感知器網(wǎng)絡(luò)