D91FWB31HC4NLW0 先导式比例控制阀美国PARKER派克

先导式比例控制阀美国PARKER派克

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络的权系矩阵表示。各个子网络独立地利用BP学习算法分别结束学习演习。由于分解后的子网络比原来的网络规模小得多且成就局部化了，从而使演习时间大为减少。利用集成BP网络结束液压泵轴承错误诊断的信息处理能力源于神经元的非线性机理特性和BP算法，每一个子网络均为一个BP网络，各个子网络由BP算法各自学习，学习后的结果由控制网络集成。BP网络的学习
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算法如 把选取的每一个特性参数（包括能量特性，幅值特性和倒谱包络特性)x的值映像到神经网络输入输入层的单个节点上，并对其结束正则处理：

xi=0.8(x-xmin)/(xmax-xmin)+0.1　　　（8）式（8）把特性参数正则到（0.1,0.9）之间的目的是避免Sigmoid函数输入值化 而引起学习无法收敛的成就。对（8）式得到的正则值完成如下运算，得到每一个神经元的加权值和阈值：式中，j代表今后层，i代表前一层，wij代表连接权值；cj代表今后节点的阈 值；fj代表输入 。

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