0c0l8d57de4594942f709ede0422cl. doc 4/5 算法步骤 (1)设置初始权系w(0)为较小的随机非零值。 (2)给定输入输出样本对,计算网络的输出: 设第p组样本输入、输出分别为 节点i在第p组样本输入时,输出为 yn=几x0)=(∑"0)1m (1) 式中:lp-在第p组样本输入时,节点i的第j个输入。 试验编号源极电压工件电压极间距气压 吸收率s/% 渗层厚度/um U/v U/v d/mm p/Pa 预测值试验值预测值 61.20060 44.401 20.871 48.1 79.340 80.920 38.459 注:*为检测样本值,试验编号17为正交优化工艺(小五号宋体及 Times New roman) 4结论 结论是整篇文章的最后总结。尽管多数作者都采用结论的方式作结束,并通过它传达自己欲向 读者表述的主要意向,但它并不是论文的必要组成部分。如果在文中不可能明显导出应有的结论, 也可以没有结论而进行必要的讨论。 结论不应是正文中各段小结的简单重复,它应该以正文中的实验或考察得到的现象、数据的阐 述分析为依据,完整、准确、简洁地指出以下内容 (1)由对研究对象进行考察或实验得到的结果所揭示的原理及其普遍性 (2)研究中有无发现例外或本论文尚难以解释和解决的问题; (3)与先前己发表过的(包括他人和作者自己)研究工作的异同 4)本论文在理论上和实用上的意义及价值aa0c018d57de4594942f709ede0422c1.doc 4 / 5 …… 算法步骤： (1) 设置初始权系 w(0)为较小的随机非零值。 (2) 给定输入/输出样本对, 计算网络的输出： 设第 p 组样本输入、输出分别为 up=(u1p,u2p,…,unp) dp=(d1p,d2p,…,dnp) p=1,2,…,L 节点 i 在第 p 组样本输入时, 输出为         = =  j i p i p i j j p y f [x (t)] f w (t)Ι (1) 式中：IjP——在第 p 组样本输入时, 节点 i 的第 j 个输入。 表 2 人工神经网络训练与预测值 试验编号 源极电压 U∕V 工件电压 U∕V 极间距 d∕mm 气压 p∕Pa 吸收率 s∕% 渗层厚度δ∕μm 试验值 预测值 试验值 预测值 1 1 1 1 1 70.900 70.587 34.5 34.579 2 1 2 2 2 61.200 60.871 36.5 36.380 3 1 3 3 3 33.330 32.847 19.0 19.245 4 1 4 4 4 44.650 44.401 21.0 20.871 5* 2 1 2 3 48.100 47.753 25.5 24.950 17* 1 2 1 1 79.340 80.920 38.0 38.459 注：*为检测样本值, 试验编号 17 为正交优化工艺(小五号宋体及 Times New Roman) …… 4 结论 结论是整篇文章的最后总结。尽管多数作者都采用结论的方式作结束, 并通过它传达自己欲向 读者表述的主要意向, 但它并不是论文的必要组成部分。如果在文中不可能明显导出应有的结论, 也可以没有结论而进行必要的讨论。 结论不应是正文中各段小结的简单重复, 它应该以正文中的实验或考察得到的现象、数据的阐 述分析为依据, 完整、准确、简洁地指出以下内容： (1) 由对研究对象进行考察或实验得到的结果所揭示的原理及其普遍性; (2) 研究中有无发现例外或本论文尚难以解释和解决的问题; (3) 与先前已发表过的（包括他人和作者自己）研究工作的异同; (4) 本论文在理论上和实用上的意义及价值;