(3)計算步長ak：

式中：En(W1)為誤差函數(shù)對權(quán)值矢量W的二次導(dǎo)數(shù)。

(4)調(diào)整權(quán)值：

(5)如果k除以樣本數(shù)N的余數(shù)為零時，pk+1=rk+1，否則計算新的搜索方向：

(6)如果梯度方向OrkO>ε，則置k=k+1，否則停止，Wk+1為所求權(quán)值矢量。

3診斷實例

現(xiàn)以一電子設(shè)備為診斷對象，驗證優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。樣本數(shù)據(jù)從測試口測試獲得，一共6個測試點，10個板卡故障。診斷步驟如下：

(1)故障特征提取

表1為實驗測得的故障樣本數(shù)據(jù)；表2為歸一化后的數(shù)據(jù)，其激活函數(shù)采用S型函數(shù)f=1／(1+e-ax)；表3為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)輸出模式，1表示有故障，0表示正常。

(2)BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

取輸入節(jié)點N1=6，輸出節(jié)點N3=11，隱層節(jié)點采用，a取1～10，本實驗中a取7(根據(jù)訓(xùn)練誤差曲線調(diào)整而得)，N2=15。學(xué)習(xí)率η=0.2，訓(xùn)練誤差E0.005，最大訓(xùn)練次數(shù)n=1 000。圖2為BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差曲線。

(3)BP網(wǎng)識別結(jié)果分析

①用樣本自身數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，其識別結(jié)果見表4。與故障模式對比分析可知，自身數(shù)據(jù)檢測正確率為100％?？梢?，該網(wǎng)絡(luò)達(dá)到了訓(xùn)練的要求。