美國包郵PARKER派克先導式比例方向控制閥

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由于錯誤診斷系統(tǒng)的復雜性，將神經(jīng)網(wǎng)絡利用于障診斷系統(tǒng)的籌劃中，將是大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和學習成就。為了減少工作的復雜性，減少網(wǎng)絡學習時間，本文將錯誤診斷知識湊集分解為幾個邏輯上獨立的子湊集，每一個子湊集再分解為若干規(guī)則子集，爾后根據(jù)規(guī)則子集來結構網(wǎng)絡。每個規(guī)則子集都是一個邏輯上獨立的子網(wǎng)絡的映射，規(guī)則子集間的系，經(jīng)過進程子網(wǎng)
D91FWE01HC4NLW0 D91FWB32HC1NLW0 D91FWE01FC5NLW0 D91FWE01FC4NLW8
D91FWB32HC5NLW8 D91FWE02FC4NLW0 D91FWE01HC5NLW8 D91FWE01FC5NLW8
D31FWE02FC4NLW0 D31FWE02FC4NLW8 D41FWB31CC1NLW0 D41FWB31CC2NLW8

絡的權系矩陣表示。各個子網(wǎng)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(wǎng)絡比原來的網(wǎng)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(wǎng)絡結束液壓泵軸承錯誤診斷的信息處理能力源于神經(jīng)元的非線性機理特性和BP算法，每一個子網(wǎng)絡均為一個BP網(wǎng)絡，各個子網(wǎng)絡由BP算法各自學習，學習后的結果由控制網(wǎng)絡集成。BP網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡輸入輸入層的單個節(jié)點上，并對其結束正則處理：

xi=0.8(x-xmin)/(xmax-xmin)+0.1　　?。?）式（8）把特性參數(shù)正則到（0.1,0.9）之間的目的是避免Sigmoid函數(shù)輸入值

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