1、第 7章 神经网络诊断原理机械故障诊断学l 概述l 人工神经网络的拓扑结构及其学习规则l 多层前向神经网络模型及 BP算法l 径向基函数 (RBF)网络及其学习算法l 模糊神经网络原理l 概述ANN是在现代神经生理学和心理学的研究基础上，模仿人的大脑神经元结构特性而建立的一种非线性动力学网络系统，它由大量的简单的非线性处理单元（类似人脑的神经元）高度并联、互联而成，具有对人脑某些基本特性简单的数学模拟能力。 与传统计算机的比较 传统计 算机 神 经 网 络设计 算法和 /或求解 规则 ，编 制 软 件 无需算法或求解 规则 ， 软件 编 制任 务 相 对简单 指令串行 执 行 高度并行 处 理
2、 不能解决形象思 维问题 ，如感知、 视觉 等 易于 实现 感知和 视觉 等形象思 维问题 脆弱 鲁 棒性 (Robust)、 容 错 性 强， 自适 应 能力差 自适 应 性 强 强 有力的数字和 逻辑 运算能力， 计 算精度高 可以 处 理模糊的、概率的、含噪的或不相容的信息 l 人工神经网络的拓扑结构及其学习规则 生物神经元 (NU)q 生物神经元的主要功能 时空整合功能 兴奋与抑制状态 脉冲与电位转换 突触延时和不应期 学习、遗忘和疲劳 人工神经元令： X=(-1, x1 , x2 , xn )TWj =(j , wj 1 , wj 2 , wjn )T则：0 xf (x)0 xf (x)10 xf ( x)1-1高斯函数型 双曲正切型 Sigmoid型 斜坡型 0 xf (x)1-1-a a0.51f (x)0 x1f (x)0 x-1-5 0 500.10.20.30.40.50.60.70.80.91 1x0 cf (x) ANN的拓扑结构 q 不含反馈的前向网络 q 反馈网络 全互连网络
