BP算方有正向传播和反向传播组成 ， 具有很好的逼近能力和泛化能力 。
增大权值不一定使BP学习变慢 ， 因为它还与输出层相连的权值的调整量有关 。
2、为什么说BP网络是全局逼近的 ， 而RBF网络是局部逼近的？他们各自的突出特点是什么？答：BP网络的活化函数是S函数 ， 其值在输入空间中无限大的范围内为非零值 ， 因而是全局逼近 。

19、的神经网络；RBF网络的活化函数是高斯基函数 ， 其值在输入空间中有限范围是非零值 ， 所以是局部逼近的神经网络 。
BP网络特点：（1）是一种多层网络 ， 包括输入层、隐含层和输出层；（2）层与层之间采用全互联方式 ， 同一层神经元之间不连接；（3）权值通过Delta学习算法进行调节；（4）活化函数为S函数；（5）学习算法由正向算法和反向算法组成；（6）层与层之间的连接是单向的 ， 信息的传播是双向的 。
RBF网络特点：（1）活化函数为高斯基函数 ， 其值在输入空间有限范围内为非零值 ， 因而是局部逼近神经网络；（2）RBF网络隐层节点的中心及基宽度参数的确定是一个困难的问题；（3）RBF网络具有唯一最佳逼近特性 ， 且无局部极 。

20、小 。
3、何为神经网络泛化能力？影响泛化能力的因素有哪些？答：泛化能力：用较少的样本进行训练 ， 使网络能在给定区域内达到要求的精度 。
影响泛化能力的因素：1、样本；2、结构；3、初始权值；4、训练样本集；5、需测试集、第五章 典型神经网络 作业2作业内容已知一个非线性函数y=12(x12)sin(2x2) ， 试用三层BP网络逼近输出y ， 画出网络的结构 ， 写出网络各层节点的表达式以及各层节点输出值的范围 。
（采用S传递函数）选择线性函数则有 ， 选择S函数则有 范围：第六章 高级神经网络 作业作业内容PID控制器的一般形式为u(k)=kpe(k)+kij=0ke(j)+kde(k)-e(k-1)可写成等价形式u 。

21、(k)=k1u1(k)+k2u2(k)+k3u3(k)其中 ， u1(k)=e(k) ， amathu2(k)=j=0ke(k)endmath ， amathu3(k)=e(k)=e(k)-e(k-1)endmath ， amathk1endmath、amathk2endmath和amathk3endmath为PID控制器amathkpendmath、amathkiendmath和amathkdendmath三个参数的线性表示 。
这一形式可以看成以 amathu1(k)endmath、amathu2(k)endmath和amathu3(k)endmath为输入 ， amathk1endmath、amathk2end 。

22、math 和 amathk3endmath 为权系数的神经网络结构 ， 试推导出自适应神经网络PID控制器参数调整的学习算法 。
第八章 专家控制_作业作业内容1 什么叫产生式系统？它由哪些部分组成？试举例略加说明 。
2 专家系统有哪些部分构成？各部分的作用如何？专家系统它具有哪些特点与优点？3 在专家系统中 ， 推理机制 ， 控制策略和搜索方法是如何定义的 ， 它们之间存在什么样的关系？4 设计专家控制器时应考虑哪些特点？专家控制系统的一般结构模型为何？5 专家控制系统的特点是什么？它和一般的专家系统相同和区别在哪里？6 直接专家控制系统和间接专家控制系统各自有什么特点 ， 从保证系统的稳定性来看哪种方法更 困难些？ 。

23、7 试比较专家控制系统和模糊控制系统在工作原理、推理机制、知识和规则表示方法的异同 。
1 什么叫产生式系统？它由哪些部分组成？试举例略加说明 。
答：如果满足某个条件 ， 那么就应当采取某些行动 ， 满足这种产生式规则的专家系统成为产生式系统 。
产生式系统主要是由总数据库、产生式规则和推理机构组成 。
举例：医疗产生时系统2 专家系统有哪些部分构成？各部分的作用如何？专家系统它具有哪些特点与优点？答：专家系统组成： 知识库 ：知识库是知识的存储器 ， 用于存储领域专家的经验性知识以及有关的事实、一般常识等 。
知识库中的知识来源于知识获取机构 ， 同时它又为推理机提供求解问题所需的知识 。
推理机 ：推理机是专家系统的“思维” 。

24、机构 ， 实际上是求解问题的计算机软件系统 。
综合推理机的运行可以有不同的控制策略 。
数据库（全局数据库）：又称为“黑板”或“数据库” 。
它是用于存放推理的初始证据、中间结果以及最终结果等的工作存储器（Working Memory） 。
解释接口：又称人-机界面 ， 它把用户输人的信息转换成系统内规范化的表示形式 ， 然后交给相应模块去处理 ， 把系统输出的信息转换成用户易于理解的外部表示形式显示给用户 ， 回答用户提出的“为什么？”“结论是如何得出的？”等问题 。
知识获取：知识获取是指通过人工方法或机器学习的方法 ， 将某个领域内的事实性知识和领域专家所特有的经验性知识转化为计算机程序的过程 。

稿源：(未知)

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标题：智能|智能控制题目及解答( 四 )