PARKER/美国派克 品牌
经销商厂商性质
苏州市所在地
美国骨阀PARKER派克先导式卸荷阀
¥1970美国仪表阀PARKER派克先导式卸荷阀
¥1970美国插装阀PARKER派克先导式卸荷阀
¥1980美国流量控制阀PARKER派克先导式卸荷阀
¥1999美国密封圈PARKER派克先导式卸荷阀
¥1980美国PARKER派克先导式卸荷阀
¥2100美国PARKER派克先导式卸荷阀
¥19800美国双联泵PARKER派克电液比例溢流阀
¥19800美国单联泵PARKER派克电液比例溢流阀
¥19800苏州锦幕 PARKER派克电液比例溢流阀
¥1980美国压力阀PARKER派克电液比例溢流阀
¥2450上海销售PARKER派克电液比例溢流阀
¥2400先导试比例换向阀美国PARKER派克球阀
美国PARKER派克先导试比例换向阀D41FHB系列,或者其他型号联系我们
苏州锦幕机电有限公司;原装派克,电磁阀 比例阀 溢流阀 柱塞泵优势
D41FHB31C1NE0047 D41FHB31E1NE0047 D41FHB32C1NB0047 D41FHE01E1NE0042
D41FHE52F4NB0047 D41FHA31C1NB0048 D41FHA31F1NB0048 D41FHA32F2NB0048
D41FHA61B4NB0048 D41FHA61F1NB0048 D41FHA61F4VB0048 D41FHB31C1NB0048
D41FHB31C2NB0048 D41FHB31F1NB0048 D41FHB31F1NE0048 D41FHB31F2NB0048
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
D41FHB31F2NE0048 D41FHB31F4NB0048 D41FHB32F1NB0048 D41FHB32F2NB0048
D41FHB32F4NB0048 D41FHB34F1NB0048 D41FHB34F4NB0048 D41FHB61B4NB0048
D41FHB61B4VB0048 D41FHB61C2NE0048 D41FHB61C4NB0048 D41FHB61F2NB0048
D41FHB61F2NE0048 D41FHB61F4NB0048 D41FHB63C4NB0048 D41FHB63C4NB2048
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 。
先导试比例换向阀美国PARKER派克球阀