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化 而引起學(xué)習(xí)無法收斂的成就。對（8）式得到的正則值完成如下運(yùn)算，得到每一個神經(jīng)元的加權(quán)值和閾值：式中，j代表今后層，i代表前一層，wij代表連接權(quán)值；cj代表今后節(jié)點(diǎn)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(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。每個規(guī)則子集都是一個邏輯上獨(dú)立的子網(wǎng)絡(luò)的映射，規(guī)則子集間的系，經(jīng)過進(jìn)程子網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系矩陣表示。各個子網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立地利用BP學(xué)習(xí)算法分別結(jié)束學(xué)習(xí)演習(xí)。由于分解后的子網(wǎng)絡(luò)比原來的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模小得多且成就局部化了，從而使演習(xí)時間大為減少。利用集成BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)束液壓泵軸承錯誤診斷的信息處理能力源于神經(jīng)元的非線性機(jī)理特性和BP算法，每一個子網(wǎng)絡(luò)均為一個BP網(wǎng)絡(luò)，各個子網(wǎng)絡(luò)由BP算法各自學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)后的結(jié)果由控制網(wǎng)絡(luò)集成。BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)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(luò)特性)x的值映像到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸入層的單個節(jié)點(diǎn)上，

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