神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂的对象控制，但是他与模糊控制不同的是擅长（）系统和（）系统的变了控制。

基于神经网络的控制方法是一种基本上不依赖于模型的控制方法，适用于难以建模或具有高度非线性的被控过程。 如何以神经网络仿真逻辑回归（Logistic Regression）（） 神经网络PID控制是一种 ( ) 神经网络内模控制具有 ( ) 下列神经网络不属于前馈神经网络的是（ ）: BP神经网络 卷积神经网络CNN 循环神经网络RNN 感知机 神经网络直接逆控制是一种控制（） 神经网络可以按（） 光缆和电缆一样可以任意弯折。（） 光缆和电缆一样可以任意弯折（） 不同的深度神经网络产生的深度学习技术性能是有差异的，用途也不一样。（ ） 神经网络可以按（）分类。 前馈型神经网络常用于() 基于多层前向神经网络的PID控制系统结构有( )内含神经网络的环节。 在间接神经网络模型参考自适应控制结构中，神经网络辨识器用来获得（） 神经网络系统由一系列类似于人脑神经元一样的处理单元组成，我们称之为（）。 BP神经网络是一种按照（）训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络 神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，BP神经网络属于（） 根据神经网络的连接方式，神经网络的３种形式为：（）、（）和（）。 REF神经网络是 层前向神经网络 ( ) 集中式空调系统适用于多个房间需要空气调节，且控制温度一样的场合（）