400* 北京科技大学学报 1997年第4期 2.2 学习算法 在本文中，网络的学习算法采用批处理方式，误差函数定义如下： E=·2总足0-om (3) 其中，A为一类工况的训练样本数，L表示输出层的节点集合，M为序列的长度，d和 0()分别为相对于训练序列、输出层节点j在1时刻的期望输出与实际输出， E 云的推导与不含延时的BP网络相同，所以： 8n.A(K E (4) 其中： [-(d0-0()·f'(o) h为输出层 a0= (3乏a+1'")·' )h为隐含层 (5) OE dE的推导方法与aw T(k) 云类似，现推导如下： 由链式规则： OE E ao 0TmA-内 (6) 显见a E即为(5)式. a N. a两a7f两∵，多三"小肉·o以-7wr -"m有-内·0A--Tmh-（) (7) 由微积分定理，易得： 09-0-09-) (Th-1《内=0) 0-Tmh-4k)≈ 0-+少-04。-） (8) (I-Tm.h-(内=mTA-1(内丰0) 其中，S为采样时间. 将(.(.（侧）武代人6式.卧码7· 3复杂生产过程工况的自动识别（决策模块的设计） 在已获得生产过程各种工况预测模型的基础上，对于一个未知的工况序列，由决策模块 对其所属工况类别作出在线推断.北 京 科 技 大 学 学 报 年 第 期 学 习 算法 在 本文 中 ， 网络 的学 习算法 采 用批处理 方 式 ， 误差 函数定义 如 下 一 告 · 。 拿 ， 睿 、 。 毛 中 不可 ” 一 叫犷“ ， 其 中 ， “ 为 一 类 工 况 的 训 练样 本 数 ， 几 ， 表 示 输 出层 的 节 点集 合 ， 为序 列 的长度 ， 才 和 妙知分别 为相 对于 训 练序 列 。 、 输 出层 节 点 在 ‘ 时刻 的期 望 输 出 与实 际 输 出 · 刁 。 “ ， 。 ， 的推 导与不 含延 时 的 网络相 同 ， 所 以 己 。 ，川 ， 。 月 入了 口艺 二嘿 · 州 一 聪 ， 人 一 。 其 中 引 一 一 瞥戮 ‘ 一 ‘ 户 “ 二 ‘ 户丫 ， 力 十 厂 七 气 厂 嘿 为输 出层 监 ， · 厂 嘿 为隐含层 刁 日 不 不竺牛下的推 导方 法 与二上气井 了，，，， ， 。 林乡 ，，，， 叼 类 似 ， 现 推 导如下 由链 式规则 日 。 阮 ， 一 刁 后万了而 叫 。 聪 ， 。 一 艺 、 ︸了材 。 。 己 。 。 二 尸 、 率 亚 夕已 ， 刃于而 “ 刀 又。 ，八 ’ 叫 。 不 ，， ， 。 一 己 一 。 不 。 ， 。 一 、 气 ， 、 工 艺 〔 气 、 ， 一 · 嚓仪 一 ， 一 珠 、 ， 一 一 ，‘ ，，，，， 。 一 · 咒 一 ， ‘ 一 不 。 ，， 。 一 ， 均 由微 积分 定理 ， 易得 口 叹 】 卜 了 一 叹 一 ， 一 叹 ， 卜 叹 了 ‘ 一 叹 ，一 ， 不 洲 ， 一 一 聪 ， 。 一 一 ‘ ， 乱 ， 。 一 ‘ 其 中 ， 为采样 时 间 将 ， ， 式 代人 式 ， 刁 即得一了竺，，，， 二 叼 复杂生产过程工 况 的 自动识别 决策模块的设计 在 已 获得 生 产过 程 各种 工 况 预测模 型 的基 础 上 ， 对于 一 个 未 知 的工 况 序列 ， 由决 策模 块 对其所 属工 况 类别 作 出在 线推断