在万方中查找“基于粗糙集的神经网络建模方法研究”的文献，检索结果最多的是：

A、卷积神经网络 图形 实例分割

B、卷积神经 网络 图像语义分割

C、CNN 图像 语义分割

D、卷积神经网络 图像 语义分割

A、多元线性回归法

B、主成分回归法

C、偏最小二乘法

D、人工神经网络法

A、会建模即可，不需要懂任何编程，也不需要参与任何论文写作，提出模型后其它就可以一律不管，直接留给编程和写作的队员即可

B、对于常用的模型和算法，平时学习中应多注意搜集整理和理解，应掌握常用的数学模型和常用建模方法，还应掌握一些比较常用的算法，会进行算法设计

C、在比赛中，建立的模型越高深越好

D、在比赛中，不管什么赛题，只要套用一些自认为比较高深的模型和算法即可，如神经网络，遗传算法，蚁群算法等等

A、基于拼接的方法根据文本分析结果，从语音库中选择基元经调整后拼接成输出的语音波形

B、基于参数的方法其参数指的是语音参数，最终使用参数合成器合成语音

C、基于参数的方法其参数可以通过深层神经网络来预测

D、两种方法都只能合成语音库（或训练数据库）建库说话人的语音

A、神经网络中单个神经元的破坏不会影响结果，因此具有较好的容错机制

B、神经网络具有并行计算的能力

C、神经网络计算过程中不能省略神经元的阈值参数

D、误差反向传播过程中采用负梯度下降算法

B、向量模型

C、布尔模型

D、概率模型