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1、1、下列不屬于知識(shí)庫(kù)所包含的是(      )1. 基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的判斷性規(guī)則。 2. 用于推理、問(wèn)題求解的控制性規(guī)則。 3. 用于說(shuō)明問(wèn)題的狀態(tài)、事實(shí)和概念以及當(dāng)前的條件和常識(shí)等的數(shù)據(jù)。 4. 所涉及的領(lǐng)域廣泛、普遍的常識(shí)和數(shù)據(jù)。   2、下列不屬于專(zhuān)家控制的特點(diǎn)的是(        )1. 魯棒性:通過(guò)利用專(zhuān)家規(guī)則,系統(tǒng)可以在非線(xiàn)性、大偏差下可靠地工作。 2. 離線(xiàn)性:專(zhuān)家控制能夠在離線(xiàn)狀態(tài)下工作。   3. 靈活性:根據(jù)系統(tǒng)的工作狀

2、態(tài)及誤差情況,可靈活地選取相應(yīng)的控制律。 4. 適應(yīng)性:能根據(jù)專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),調(diào)整控制器的參數(shù),適應(yīng)對(duì)象特性及環(huán)境的變化。 3、下列不屬于遺傳算法基本操作的是(      )1. 復(fù)制 2. 交叉 3. 變異 4. 全局收索   4、下列不屬于遺傳算法基本操作的是(      )1. 復(fù)制 2. 交叉 3. 變異 4. 全局收索   5、下列有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說(shuō)法不正確的是(       )1. 與傳

3、統(tǒng)自適應(yīng)控制相同,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制也分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)控制兩種。 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制分為直接自校正控制和間接自校正控制。 3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)評(píng)判控制通常由兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)組成,分別是自適應(yīng)評(píng)判網(wǎng)絡(luò)和控制選擇網(wǎng)絡(luò)。 4. 以上說(shuō)法都不正確。   6、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在理論和實(shí)踐上,下列不屬于研究的重點(diǎn)的是(  )1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性與收斂性問(wèn)題。 2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的實(shí)時(shí)性。 3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和辨識(shí)器的模型和結(jié)構(gòu)。 4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的對(duì)象。   7、下列不屬于BP網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)的是(  )1. BP網(wǎng)

4、絡(luò)輸入輸出之間的關(guān)聯(lián)信息分布地存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)中,個(gè)別神經(jīng)元的損壞只對(duì)輸入輸出關(guān)系有較小的影響,因而B(niǎo)P網(wǎng)絡(luò)具有較好的容錯(cuò)性。 2. 待尋優(yōu)的參數(shù)多,收斂速度快。   3. 只要有足夠多的隱層和隱層節(jié)點(diǎn),BP網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意的非線(xiàn)性映射關(guān)系。 4. BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法屬于全局逼近算法,具有較強(qiáng)的泛化能力。 8、下列有關(guān)s型激活函數(shù)的表達(dá)式正確的是(      )1.    2.3. <="" label="">4. 以上都不正確。 9、下列不是決定神經(jīng)

5、網(wǎng)絡(luò)性能的要素是(        )1. 神經(jīng)元(信息處理單元)的特性。 2. 神經(jīng)元之間相互連接的形式拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。 3. 為適應(yīng)環(huán)境而改善性能的學(xué)習(xí)規(guī)則。 4. 初始權(quán)值參數(shù)。   10、下列不屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征的是(     )1. 能逼近任意非線(xiàn)性函數(shù)。 2. 信息的并行分布式處理與存儲(chǔ)。 3. 可以多輸入、多輸出。 4. 具有全局收索特性。   11、下列不屬于專(zhuān)家控制的特點(diǎn)的是(     &

6、#160;  )1. 靈活性:根據(jù)系統(tǒng)的工作狀態(tài)及誤差情況,可靈活地選取相應(yīng)的控制律。 2. 適應(yīng)性:能根據(jù)專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),調(diào)整控制器的參數(shù),適應(yīng)對(duì)象特性及環(huán)境的變化。 3. 魯棒性:通過(guò)利用專(zhuān)家規(guī)則,系統(tǒng)可以在非線(xiàn)性、大偏差下可靠地工作。 4. 離線(xiàn)性:專(zhuān)家控制能夠在離線(xiàn)狀態(tài)下工作。   12、下列不屬于專(zhuān)家控制的關(guān)鍵技術(shù)的是(     )1. 知識(shí)的表達(dá)方法 2. 從傳感器中識(shí)別和獲取定量的控制信號(hào) 3. 將定性知識(shí)轉(zhuǎn)化為定量的控制信號(hào) 4. 控制知識(shí)和控制規(guī)則的獲取 5. 推理機(jī)的方式   13、下

7、列有關(guān)專(zhuān)家控制和專(zhuān)家系統(tǒng)說(shuō)法不正確的是(      )1. 專(zhuān)家控制引入了專(zhuān)家系統(tǒng)的思想,但與專(zhuān)家系統(tǒng)存在區(qū)別 2. 專(zhuān)家系統(tǒng)能完成專(zhuān)門(mén)領(lǐng)域的功能,輔助用戶(hù)決策;專(zhuān)家控制能進(jìn)行獨(dú)立的、實(shí)時(shí)的自動(dòng)決策。專(zhuān)家控制比專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)可靠性和抗干擾性有著更高的要求。 3. 專(zhuān)家系統(tǒng)處于離線(xiàn)工作方式,而專(zhuān)家控制要求在線(xiàn)獲取反饋信息,即要求在線(xiàn)工作方式。 4. 由于專(zhuān)家控制引入了專(zhuān)家系統(tǒng)的思想,因此專(zhuān)家控制和專(zhuān)家系統(tǒng)沒(méi)有區(qū)別。   14、下列有關(guān)推理機(jī)說(shuō)法不正確的是(      )1. 推理機(jī)

8、是用于對(duì)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)進(jìn)行推理來(lái)得到結(jié)論的“思維”機(jī)構(gòu)。 2. 推理機(jī)包括三種推理方式,即正向推理、反向推理和雙向推理。 3. 推理機(jī)和知識(shí)庫(kù)構(gòu)成了專(zhuān)家系統(tǒng)。 4. 推理機(jī)是指專(zhuān)家系統(tǒng)中無(wú)需任何知識(shí)就能完成推理功能的組成部分。   15、下列不屬于知識(shí)庫(kù)所包含的是(      )1. 基于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的判斷性規(guī)則。 2. 用于推理、問(wèn)題求解的控制性規(guī)則。 3. 用于說(shuō)明問(wèn)題的狀態(tài)、事實(shí)和概念以及當(dāng)前的條件和常識(shí)等的數(shù)據(jù)。 4. 所涉及的領(lǐng)域廣泛、普遍的常識(shí)和數(shù)據(jù)   16、下列有關(guān)專(zhuān)家系統(tǒng)的定義正確的是(&#

9、160;     )1. 專(zhuān)家系統(tǒng)是一類(lèi)包含知識(shí)和推理的智能計(jì)算機(jī)程序,其內(nèi)部包含某領(lǐng)域?qū)<宜降闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn),具有解決專(zhuān)門(mén)問(wèn)題的能力。   2. 專(zhuān)家系統(tǒng)是指由多個(gè)專(zhuān)家組成的控制系統(tǒng),具有解決專(zhuān)門(mén)問(wèn)題的能力。 3. 專(zhuān)家系統(tǒng)就是一種專(zhuān)門(mén)的計(jì)算機(jī)程序,具有解決專(zhuān)門(mén)問(wèn)題的能力。 4. 專(zhuān)家系統(tǒng)是具有推理能力的計(jì)算機(jī)程序,具有解決專(zhuān)門(mén)問(wèn)題的能力。 17、下列不屬于智能控制的特點(diǎn)的是(       )1. 學(xué)習(xí)功能 2. 適應(yīng)功能 3. 自組織功能和優(yōu)化能力 4. 完全具有人的智能&

10、#160;  18、下列哪位人物提出模糊集合理論,奠定了模糊控制的基礎(chǔ)(       )1. E. 美國(guó)加州大學(xué)自動(dòng)控制系的L.A.Zedeh   2. F. 倫敦大學(xué)的Mamdani博士 3. 美國(guó)的J.H.Holland教授 4. 著名的Hopfield教授 19、下列有關(guān)智能控制的組成正確的是(      )1. A. 智能控制由人工智能,自動(dòng)控制,運(yùn)籌學(xué)組成。   2. B. 智能控制由人工智能和自動(dòng)控制組成 3. C. 智能控

11、制由自動(dòng)控制和運(yùn)籌學(xué)組成 4. D. 智能控制由運(yùn)籌學(xué)和人工智能組成 20、下列有關(guān)智能控制的概念說(shuō)法準(zhǔn)確的是(  )1. 所謂智能控制,即設(shè)計(jì)一個(gè)控制器(或系統(tǒng)),使之具有學(xué)習(xí)、抽象、推理、決策等功能,并能根據(jù)環(huán)境(包括被控對(duì)象或被控過(guò)程)信息的變化作出適應(yīng)性反應(yīng),從而實(shí)現(xiàn)由人來(lái)完成的任務(wù)。   2. 所謂智能控制,就是將控制系統(tǒng)進(jìn)行智能化,使之完全具有人的智能。 3. 所謂智能控制,就是控制過(guò)程中,就是人參與控制,從而具有人的智能。 4. 所謂智能控制,就是所設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)具有很高的智能。 判斷題 21、遺傳算法有4種基本遺傳算子。1. A.2. B.

12、5;  22、1979年現(xiàn)在為模糊控制發(fā)展的第三階段,即高性能模糊控制階段。1. A.  2. B.×23、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他算法相結(jié)合,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究領(lǐng)域之一。1. A.  2. B.×24、20世紀(jì)70年代初,Holland教授提出“遺傳算法”一詞,并發(fā)表了遺傳算法應(yīng)用方面的第一篇論文。1. A.2. B.×  25、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)功能和對(duì)非線(xiàn)性系統(tǒng)的強(qiáng)大映射能力。1. A.  2. B.×26、按照專(zhuān)家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的結(jié)構(gòu),有關(guān)知識(shí)可以分類(lèi)組

13、織,形成數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù),從而構(gòu)成專(zhuān)家控制系統(tǒng)的知識(shí)源。1. A.  2. B.×27、專(zhuān)家系統(tǒng)處于離線(xiàn)工作方式,而專(zhuān)家控制要求在線(xiàn)獲取反饋信息,即要求在線(xiàn)工作方式。1. A.  2. B.×28、BP網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation),是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)。1. A.  2. B.×29、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法中,再勵(lì)學(xué)習(xí)是介于有導(dǎo)師學(xué)習(xí)和無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)兩者之間的一種學(xué)習(xí)方式。1. A.  2. B.×30、人作為控制器的控制系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織的功能。1.

14、 A.  2. B.×31、1974年-1979年為模糊控制發(fā)展的第二階段,在該階段產(chǎn)生了簡(jiǎn)單的模糊控制器。1. A.  2. B.×32、專(zhuān)家系統(tǒng)處于離線(xiàn)工作方式,而專(zhuān)家控制要求在線(xiàn)獲取反饋信息,即要求在線(xiàn)工作方式。1. A.  2. B.×33、代數(shù)積算子的表達(dá)式是,它是一種模糊并運(yùn)算算子。1. A.2. B.×  34、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能只取決于模糊決策的方法。1. A.2. B.×  35、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和控制理論相結(jié)合而發(fā)

15、展起來(lái)的智能控制方法。1. A.  2. B.×36、根據(jù)三元論,智能控制由人工智能,自動(dòng)控制,運(yùn)籌學(xué)組成,其中自動(dòng)控制描述系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性,是一種動(dòng)態(tài)反饋。1. A.  2. B.×37、在人機(jī)結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng)中,機(jī)器完成需要連續(xù)進(jìn)行的并需快速計(jì)算的常規(guī)控制任務(wù),人則完成任務(wù)分配、決策、監(jiān)控等任務(wù)。1. A.  2. B.×38、1965年-1974年為模糊控制發(fā)展的第一階段,即模糊數(shù)學(xué)發(fā)展和形成階段。1. A.  2. B.×39、建立專(zhuān)家系統(tǒng)的首要步驟是設(shè)計(jì)知識(shí)

16、庫(kù)。1. A.  2. B.×40、是模糊交運(yùn)算算子中的有界積算子。<br1. A.2. B.×  41、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能僅僅取決于所采用的模糊規(guī)則。1. A.2. B.×  42、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)功能和對(duì)非線(xiàn)性系統(tǒng)的強(qiáng)大映射能力。1. A.  2. B.×43、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程類(lèi)似,二者的主要區(qū)別在于各使用不同的作用函數(shù)。1. A.  2. B.×44、代數(shù)積算子的表達(dá)式是,它是一種模糊并運(yùn)算

17、算子。1. A.2. B.×  45、是模糊交運(yùn)算算子中的代數(shù)積算子。1. A.  2. B.×46、人作為控制器的控制系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織的功能。1. A.  2. B.×47、在人機(jī)結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng)中,機(jī)器完成需要連續(xù)進(jìn)行的并需快速計(jì)算的常規(guī)控制任務(wù),人則完成任務(wù)分配、決策、監(jiān)控等任務(wù)。1. A.  2. B.×48、專(zhuān)家控制分為直接型專(zhuān)家控制器和間接型專(zhuān)家控制器。1. A.  2. B.×49、在專(zhuān)家控制的兩種類(lèi)型中,直接

18、型專(zhuān)家控制可以在線(xiàn)或離線(xiàn)運(yùn)行。1. A.2. B.×  50、遺傳算法對(duì)于待尋優(yōu)的函數(shù)基本無(wú)限制,具有并行計(jì)算的特點(diǎn)。1. A.  2. B.×51、遺傳算法使用概率搜索技術(shù),在解空間進(jìn)行高效啟發(fā)式搜索,但同時(shí)也是完全隨機(jī)式搜索。1. A.2. B.×  52、遺傳算法不是直接以目標(biāo)函數(shù)作為搜索信息。1. A.2. B.×  53、遺傳算法同時(shí)使用多個(gè)搜索點(diǎn)的搜索信息。1. A.  2. B.×54、遺傳算法是對(duì)參數(shù)的編碼進(jìn)行操作,而非對(duì)參數(shù)本身

19、。1. A.  2. B.×55、模糊控制器由模糊化接口、知識(shí)庫(kù)和推理與解模糊接口組成。1. A.  2. B.×56、模糊控制中,語(yǔ)言變量值用NM表示負(fù)大。1. A.2. B.×  57、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能僅僅取決于模糊控制的結(jié)構(gòu)。1. A.2. B.×  58、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能只取決于模糊決策的方法。1. A.2. B.×  59、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能僅僅取決于所采用的模糊規(guī)則。1. A.2. B.× 

20、0;60、隸屬度表示元素x屬于模糊集合A的程度,取值范圍為0到1的開(kāi)區(qū)間,及0,1  。1. A.2. B.×  61、BP網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation),是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)。1. A.  2. B.×62、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法中,再勵(lì)學(xué)習(xí)是介于有導(dǎo)師學(xué)習(xí)和無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)兩者之間的一種學(xué)習(xí)方式。1. A.  2. B.×63、人作為控制器的控制系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自組織的功能。1. A.  2. B.×64、1974年-1979年為模糊控制發(fā)展的

21、第二階段,在該階段產(chǎn)生了簡(jiǎn)單的模糊控制器。1. A.  2. B.×65、專(zhuān)家系統(tǒng)處于離線(xiàn)工作方式,而專(zhuān)家控制要求在線(xiàn)獲取反饋信息,即要求在線(xiàn)工作方式。1. A.  2. B.×66、代數(shù)積算子的表達(dá)式是,它是一種模糊并運(yùn)算算子。1. A.2. B.×  67、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能只取決于模糊決策的方法。1. A.2. B.×  68、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和控制理論相結(jié)合而發(fā)展起來(lái)的智能控制方法。1. A.  2. B.×69、根據(jù)三元論,

22、智能控制由人工智能,自動(dòng)控制,運(yùn)籌學(xué)組成,其中自動(dòng)控制描述系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性,是一種動(dòng)態(tài)反饋。1. A.  2. B.×70、在人機(jī)結(jié)合作為控制器的控制系統(tǒng)中,機(jī)器完成需要連續(xù)進(jìn)行的并需快速計(jì)算的常規(guī)控制任務(wù),人則完成任務(wù)分配、決策、監(jiān)控等任務(wù)。1. A.  2. B.×71、1965年-1974年為模糊控制發(fā)展的第一階段,即模糊數(shù)學(xué)發(fā)展和形成階段。1. A.  2. B.×72、建立專(zhuān)家系統(tǒng)的首要步驟是設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)。1. A.  2. B.×73、是模糊交運(yùn)算算子中的有界積算子

23、。1. A.2. B.×  74、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能僅僅取決于所采用的模糊規(guī)則。1. A.2. B.×  75、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)功能和對(duì)非線(xiàn)性系統(tǒng)的強(qiáng)大映射能力。1. A.  2. B.×76、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程類(lèi)似,二者的主要區(qū)別在于各使用不同的作用函數(shù)。1. A.  2. B.×77、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他算法相結(jié)合,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究領(lǐng)域之一。1. A.  2. B.×78、在專(zhuān)家控制的兩種類(lèi)型中,直接型

24、專(zhuān)家控制可以在線(xiàn)或離線(xiàn)運(yùn)行。1. A.2. B.×  79、1979年現(xiàn)在為模糊控制發(fā)展的第三階段,即高性能模糊控制階段。1. A.  2. B.×80、運(yùn)籌學(xué)是一種定量?jī)?yōu)化方法,如線(xiàn)性規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、調(diào)度、管理、優(yōu)化決策和多目標(biāo)優(yōu)化方法等。1. A.  2. B.×81、遺傳算法有4種基本遺傳算子。1. A.2. B.×  82、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱層使用的Sigmoid是函數(shù),其值在輸入空間中無(wú)限大的范圍內(nèi)為非零值,因而是一種全局逼近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1. A. 

25、0;2. B.×83、模糊控制中,語(yǔ)言變量值用NM表示負(fù)大。1. A.2. B.×  84、人工智能是一個(gè)用來(lái)模擬人思維的知識(shí)處理系統(tǒng),具有記憶、學(xué)習(xí)、信息處理、形式語(yǔ)言、啟發(fā)推理等功能。1. A.  2. B.×85、一個(gè)模糊控制系統(tǒng)的性能僅僅取決于模糊控制的結(jié)構(gòu)。1. A.2. B.×  86、按照專(zhuān)家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的結(jié)構(gòu),有關(guān)知識(shí)可以分類(lèi)組織,形成數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù),從而構(gòu)成專(zhuān)家控制系統(tǒng)的知識(shí)源。1. A.  2. B.×87、20世紀(jì)70年代初,Holland教授提出“遺傳算法”一詞,并發(fā)表了遺傳算法應(yīng)用方面的第一篇論文。1. A.2. B.×  88、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種局部逼近的神

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