答案：A
解析：基础知识
A. 训练样本单一
B. 只能处理简单句
C. 基于已有的既成案例
D. 错误较多
解析：见算法解析
A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别
B. 数据越详细,粒度就越小,级别也就越高
C. 数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高
D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量
解析：数据越详细,粒度就越小,级别也就越高
解析：防止过拟合
A. 支撑多维度的
数据分析方式
B. 基于知识之上的
故障快速准确研判恢复
C. 基于知识之上广域的
影响和风险分析
D. 持续的数据积累沉淀知识转化价值
解析：主要应用
解析：彩色三个通道
A. 粗糙性
B. 模糊性
C. 不完全性
D. 时变性
A. 用改良的网络结构比如LSTM和GRUs
B. 梯度裁剪
C. Dropout
D. 所有方法都不行
A. 自学习功能
B. 自动识别功能
C. 高速寻找优化解的能力
D. 联想存储功能
解析：人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：
第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。选ACD
A. 产生式规则
B. 归纳推理
C. 决策树
D. 神经网络
解析：机器学习方法属于基于获取知识的表示分类的是产生式规则、决策树、神经网络
