先导式比例控制阀美国PARKER派克

美国Parker派克先导式比例控制阀D91FWE系列  或者其他型号联系我们
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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
D91FWE02HC2NLW0 D91FWB32CC2NLW0 D91FWE02HC4NLW8 D91FWB31FC4NLW0 
D91FWE02HC2NLW8 D91FWB31CC2NLW8 D91FWE02CC2NLW8 D91FWE02FC5NLW8
D91FWE02CC4NLW0 D91FWE02FC5NLW0 D91FWB31FC1NLW8 D91FWB31HC1NLW8
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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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