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2020/0908

乳化机诊断人工神经网络7、训练过程

乳化机诊断神经网络训练过程

(1) 网络参数初始化。将网络连接权值wjk、wij和阈值θj、θk初始化为数值小的随机数,以及设置目标误差最小值和最大循环次数。


(2) 提供训练集。将训练输入样本向量[x1, x2,…, xM] 和训练输出样本向量[t1, t2,…, tL] 赋值给网络。

(3) 计算网络输出。根据式(3.16)计算隐含层的输出,以及式(3.18)计算网络输出 yk。

(4) 按照式(3.24)计算训练输出层误差值δk,按式(3.27)计算隐含层的误差值δj。

(5) 按照式(3.25)和式(3.30)分别修改隐含层权值 wij和输出层权值wjk。

(6) 每次训练后,判断误差函数值是否满足最小误差精度的要求,若满足要求则跳转至步骤(7)。否则判断是否达到设定的最大循环次数,若循环次数达到最大循环次数,则跳转至步骤(7),否则跳转至步骤(2),重新训练网络。若网络误差最终小于预先设定值的最小值,则网络收敛,否则网络就没有收敛。

(7) 训练结束。


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