·358· 北京科技大 学学报 1999年第4期 N=VZ,j=1.2 (1) (5)若Z满足要求或达到指定学习次数，则 r1 Y=f(N) (2) 结束学习. N=ΣW,Y (6)逐层计算各单元的学习信号6. (3) n=(D-H)f(N) (7) H=f(N) (4) 6,=W,ouf(N),j=1,2 (8) fx)=(1-er(1+e) (5) (⑦)按梯度下降方向自修正权值 以上各式将阀值归入和W中，它们与固 W(什1)=W)+n6a+a[W(0-形(t-1)] (9) 定为一1的输入相连接 W(t+1)=W()+6,Z+a['()-V(t-1)](10) (4)计算系统误差.设有P个学习样本，则 (8)转(3). 系统的均方误差为 (D.-HY 用25个样本训练网络，4个样本检验网络 E= 2p1 (6) 的推广能力.训练68×10次时，训练样本和检验 其中，D.表示第n个学习样本，通常称之为导师 样本的相对误差最大值稳定在4.4%，结果如表 信号，H,表示相应的网络实际输出值. 1所示，可见此时己建立了正确的固液相复合板 界面层厚度与复合工艺参数之间的关系模型. 表1人工神经网络训练与预测点 Hlμm 样本号 w(助焊剂)/% t/℃ tw/℃ p/MPa 相对误差% 期望值 输出值 4 750 300 60 12.8 12.9 0.7 2 4 770 100 15 12.6 12.5 0.8 800 100 30 12.2 12.4 1.6 4 5 170 100 60 9.5 9.4 1.l 6 750 100 45 9.5 9.3 2.2 6 6 770 100 30 9.6 9.2 4.3 6 770 200 45 9.9 9.6 3.1 8 6 770 300 45 10.1 10.1 0 9 6 770 400 15 10.0 10.0 0 10 6 800 100 45 9.5 9.4 1.1 11 7 730 200 45 82 8.2 0 12 7 770 100 45 9.5 9.5 0 13 8 750 100 45 9.4 9.2 2.2 14 8 770 100 45 9.5 9.9 4.0 15 9 730 300 15 6.5 6.5 16 9 740 400 30 9.0 9.1 1.l 17 9 770 100 45 9.5 9.9 4.0 18 10 770 100 45 5.2 5.l 2.0 19 o 800 200 60 51 5.2 1.9 20 11 750 100 60 4.8 4.8 0 2 770 200 4.8 4.9 2.0 22 11 800 300 30 5.2 5.l 2.0 23 12 730 100 心 4.7 4.5 4.4 24 12 770 300 45 4.8 4.9 2.0 25 农 800 400 60 4.9 5.0 2.0 G7T3 770 400 10.1 10.2 1.0 6 730 100 45 9.5 9.2 3.3 11 730 400 9.8 4.8 0 29 1 750 200 45 4.8 4.8 0 *检验样本一 3 5 8 - 北 京 科 技 大 学 学 报 19 99 年 第 4 期 、少尹尹. 、产, , 上`, 峥月`J 了 J `. 、口了. 、性娜子 、 戈 = 艺叱 ,乙 , j 二 l , 2 = f( 戈 ) : 艺城耳 户 1 ( 5) 若 Z 满足 要 求或达到指定学 习次数 , 则 结束学 习 . (6 )逐层 计算各单元的学 习信号 咨 . 踢 = (D 一万) . 厂义的 ( 7 ) 4 = 琳咨了义叼 , j = 1, 2 (8 ) (7) 按梯度 下 降方 向自修正 权值 . 砚 (+t l ) = 琳 ()t + 叮丙万+ a 【琳 ()t 一 琳 ( t一 1)」 ( 9 ) 玛 (什 l ) = 巩 ()t + 叮成乙+ a 【玲()t , 巧(t 一 l )〕 ( 10) ( 8 )转 ( 3 ) . 用 2 5 个样本 训练 网络 , 4 个样本检验 网络 的推广能力 . 训 练 6 x8 1 03 次时 , 训练样本和 检验 样本的相对误差 最大值 稳定在 4 .4 % , 结果如表 1 所示 , 可 见此时己建立了 正 确的固液相复合 板 界面层厚度与复合工 艺 参数之 间的关系模 型 . 间X . N H 只八刃) fx( ) = ( l 一 e 一 x/ ( l + e 一` ) 以上各式将 阀值 归入 巧和 叽 中 定为 一 l 的输入 相连接 . 它们与 固 (4 ) 计算 系统误差 . 设有 尸 个 学习样 本 , 则 系统 的均方误 差 为 . E 一 命睿 `D 一 , ) 2 ( 6 ) 其 中 , nD 表示第 n 个学 习样本 , 通常称之 为导师 信号 . nH 表示相应 的网 络实 际输 出值 . 表 1 人工神经网络训练 与预测点 样本号 w (助焊剂 )/ % t^ 1 /℃ 抽 /℃ P 月叨P a H/ 协m 期望值 输 出值 相对误差o/ ù吕6 `二. … n à 1 7 5 0 77 0 80 0 7 7 0 7 5 0 7 7 0 7 7 0 7 7 0 7 7 0 8 0 0 7 3 0 7 7 0 7 5 0 7 7 0 7 3 0 7 4 0 7 7 0 7 7 0 80 0 7 5 0 7 7 0 8 0 0 7 30 7 7 0 8 0 0 7 70 7 3 0 7 3 0 7 5 0 30 0 10 0 10 0 10 0 10 0 10 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 10 0 2 0 0 10 0 10 0 10 0 3 0 0 4 0 0 10 0 10 0 2 0 0 10 0 20 0 30 0 10 0 30 0 4 0 0 40 0 10 0 4 0 0 2 0 0 12 8 } 2 . 6 1 2 . 2 9 . 5 9 . 5 9 . 6 9 . 9 0 . 7 12 . 4 9 . 4 9 . 3 9 . 2 9 . 6 2 . 2 4 . 3 n àù.且 1 0 . 1 10 . 0 ō、曰乙, . 自 n,OQ 9 . 5 9 . 4 2 . 2 9 . 5 6 . 5 4 . 0 9 . 0 9 . 5 5 2 5 . 1 4 . 8 4 . 8 5 . 2 10 . 1 10 . 0 9 . 4 8 . 2 9 . 5 9 . 2 9 . 9 6 . 5 9 . 1 9 9 5 . 1 5 . 2 4 . 8 4 . 9 5 . 1 4 . 5 4 9 5 . 0 10 . 2 9 . 2 4 . 8 4 . 8 n,O了 4 . 0 2 . 0 2 . 0 2 . 0 4 . 7 4 . 4 9 énU 1 今白 , ù. 1盛召. , 几`人. . ` `二. 4 . 8 2 . 0 2 . 0 .103 0 O 产哎- ù .4.09 9 . 8 4 . 8 6015344560151530巧45 H21256 加21235410n234巧2345678967189 ’26789 * 检验 样本