?已知遺傳學(xué)習(xí)算法包括以下步驟：
（1）執(zhí)行簡(jiǎn)單的操作算子（如交叉、變異）；
（2）評(píng)價(jià)下一代群體的性能；
（3）評(píng)價(jià)群體中的每一個(gè)個(gè)體的性能；
（4）群體的初始化；
（5）選擇下一代個(gè)體；
（6）判斷終止條件滿足否，并根據(jù)判斷結(jié)果選擇下一步驟。
請(qǐng)從下邊四個(gè)選項(xiàng)中選出步驟的正確排序（）。

已知模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合學(xué)習(xí)包括以下步驟：
（1）自組織分類法得到輸入、輸出語(yǔ)言變量各語(yǔ)言值隸屬度函數(shù)的中心值和寬度值；
（2）利用有導(dǎo)師學(xué)習(xí)得出最佳的隸屬度函數(shù)；
（3）規(guī)則節(jié)點(diǎn)的刪除；
（4）競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)得出模糊推理規(guī)則；
（5）規(guī)則節(jié)點(diǎn)的合并；
（6）輸入訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。
請(qǐng)從下邊四個(gè)選項(xiàng)中選出步驟的正確排序（）。

假設(shè)一個(gè)3節(jié)點(diǎn)的離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已知網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值如圖所示，通過(guò)計(jì)算，可以知道此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量井為（）。