A、Hopfield网络
B、CMAC神经网络
C、BP神经网络
D、自适应线性神经网络

A、解决异或问题
B、实现样本分类
C、进行优化计算
D、实现函数逼近

A、采用误差反向传播算法
B、含有一层或多层的隐层神经元
C、神经元的数目可达到很多
D、隐层激活函数采用可微非线性函数

A、6个
B、9个
C、16个
D、25个

A、被控对象的正模型
B、被控刘象的逆模型
C、线性滤波器
D、控制器

A、两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接权的强度增强
B、两个神经元同时兴奋或同时抑制时，它们之间连接权的强度减弱
C、两个神经元，一个兴奋，另一个抑制，它们之间连接权的强度增强
D、两个神经元，一个兴奋，另一个抑制，它们之间连接权的强度不变

A、CMAC神经网络
B、Hopfield网络
C、PID神经网络
D、感知器网络

A、便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现
B、网络中含有神经元
C、信息分布在神经元的连接上
D、可以逼近任意非线性系统

A、无导师
B、有导师
C、死记忆
D、混合

A、反馈
B、前馈
C、串级
D、混合

A、6个
B、4个
C、2个
D、8个