美國直發(fā)PARKER派克軸向柱塞泵
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化 而引起學習無法收斂的成就。對（8）式得到的正則值完成如下運算，得到每一個神經元的加權值和閾值：式中，j代表今后層，i代表前一層，wij代表連接權值；cj代表今后節(jié)點的閾 值；fj代表輸入 。
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子集，爾后根據(jù)規(guī)則子集來結構網絡。每個規(guī)則子集都是一個邏輯上獨立的子網絡的映射，規(guī)則子集間的系，經過進程子網絡的權系矩陣表示。各個子網絡獨立地利用BP學習算法分別結束學習演習。由于分解后的子網絡比原來的網絡規(guī)模小得多且成就局部化了，從而使演習時間大為減少。利用集成BP網絡結束液壓泵軸承錯誤診斷的信息處理能力源于神經元的非線性機理特性和BP算法，每一個子網絡均為一個BP網絡，各個子網絡由BP算法各自學習，學習后的結果由控制網絡集成。BP網絡的學習算法如 把選取的每一個特性參數(shù)（包括能量特性，幅值特性和倒譜包絡特性)x的值映像到神經網絡輸入輸入層的單個節(jié)點上，

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