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计算智能习题合集--第1页
计算智能习题合集
习题总集
习题一：
空缺
习题二：
1、在反馈型神经网络中，有些神经元的输出被反馈至神经元的（）
A．同层B．同层或前层C．前层D．输出层
2、在神经网络的一个节点中，由激励函数计算得到的数值是该节点
的（）A．实际输出B．实际输入C．期望输出D．期望值
3、在神经网络的一个节点中，由激励函数计算得到的数值，是与该
节点相连的下一个节点的（）
A．实际输出B．实际输入C．期望输出D．期望值
4、下面的学习算法属于有监督学习规则的是（）A．Hebb学习规
则B．Delta学习规则C．概率式学习规则D．竞争式学习规则E．梯度
下降学习规则F．Kohonen学习规则
5、BP算法适用于（）
A．前馈型网络B．前馈内层互联网络C．反馈型网络D．全互联网
络
6、BP神经网络采用的学习规则是（）
A．联想式Hebb学习规则B．误差传播式Delta学习规则C．概率
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计算智能习题合集--第2页
式学习规则D．竞争式学习规则
习题三：
1、设论域U={u1,u2,u3,u4,u5},A＝0.20.40.60.81????，
u1u2u3u4u51
计算智能作业集
B＝0.40.610.60.4????，u1u2u3u4u5求A?B,A?B,A,B。
2、设X={1,5,9,13,20},Y={1,5,9,13,20},R是模糊关系“x比y大得
多”。
~
?0，x?y?0?x?y?隶属度函数：R(x,y)??，0?x?y?10~10?
x?y?10??1，
求模糊关系矩阵R
~3、
4、Zadeh教授提出了著名的不相容原理，是指复杂系统的那两种矛
盾（）A．精确性和有效性B．精确性和模糊性C．模糊性和有效性
D．复杂性和模糊性5、在模糊推理得到的模糊集合中取一个最能代表这
个集合的单值的过程称为（）A．去模糊B．模糊化C．模糊推理
D．模糊集运算
6、判断
1．一个模糊集合可以被其隶属度函数唯一定义（）
2．隶属度越大表示真的程度越高；隶属度越小表示真的程度越低
（）3．当隶属度函数有若干点取值为1，其余点取值为0时，该隶属
计算智能习题合集--第2页
计算智能习题合集--第3页
度函数对应的模糊集合可以看作一个经典集合（）
7、简答题：试述模糊计算的主要模块及其操作内容。
2
计算智能作业集
习题四：
1、遗传算法中，为了体现染色体的适应能力，引入了对问题的每个
染色体都能进行度量的函数，称为（）
A．敏感度函数B．变换函数C．染色体函数D．适应度函数
2、遗传算法中，将问题结构变换为位串形式表示的过程为（）
A．解码B．编码C．遗传D．变换
3、不属于遗传算法的遗传操作的是（）A．突变B．选择C．交
叉D．变异
4、遗传算法中，染色体的具体形式是一个使用特定编码方式生成的
编码串，编码串中的每一个编码单元称为（）
A．个体B．基因C．有效解D．适应值
5、根据个体的适应度函数值所度量的优劣程度决定它在下一代是被
淘汰还是被遗传的操作是（）
A．遗传操作B．选择C．交叉D．变异6、在遗传算法中，问题的
每个有效解被称为一个染色体“(chromosome)”，也称为“串”，对应于生
物群体中的（）
A．生物个体B．父代C
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