（农业机械化工程专业论文）混凝土输送泵故障模糊诊断的研究.pdf

摘要 故障诊断技术是现代化生产发展的产物。混凝土输送泵作为所有混凝土输送设 备中比较理想的一种已得到广泛应用，而建筑工程质量要求它工作时应确保连续 性。与此同时，由于其液压系统故障发生的随机性和隐蔽性要求维修人员具备较宽 的知识面和故障处理经验，从而现场维修人员的诊断水平成为影响故障处理的决定 性因素。但目前针对它的故障诊断研究却很少，本论文根据输送泵液压系统的故障 现象与故障产生部位多对多关系的特点，引入模糊控制和神经网络的方法，使得故 障诊断准确、快速。 本文通过对混泥土输送泵液压系统多个故障诊断实例进行综合分析，选择出三 个显著性的特征参数，确定系统输入与输出之间的对应关系库。然后将模糊逻辑控 制运用到混凝土输送泵的故障诊断系统之中，设计模糊控制器，构造起了混凝土输 送泵故障模糊诊断系统模型。 利用人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力和b p 网络的自学习功 能，针对混凝土输送泵常见故障中参数变化与故障产生部位之间的复杂对应关系， 建立模糊神经协作系统。利用m a t l a b 语言可以构造典型神经网络激活函数的特 点，调用m a t l a b 语言神经网络工具箱中有关神经网络的函数，根据模糊诊断模 型构造一神经网络，然后根据目标系统实际的输入输出对神经网络进行学习，提高 原模糊诊断系统的精度，增强模糊诊断系统的自适应能力。而神经网络的学习结果 则可通过原来的模糊系统进行解释，将其联接权与闽值的变化理解为模糊规则和隶 属函数的变化，消除了传统神经网络权重存储的知识不易为人理解的缺陷。 最后分别从硬件组成和软件功能与设计两个方面阐述了混凝土输送泵模糊诊断 综合系统的组成，并对网络进行了仿真实现。 关键词：混凝土输送泵液压系统故障诊断模糊控制神经网络 a b s t r a c t t h ef a u l td i a g n o s i sp r o c e s si st h er e q u i r e m e n to f m o d e r n i z a t i o n t h ec o n c r e t e p u m p b e c o m e sa ni d e a lm a c h i n eo fa l lc a r r y i n g c o n c r e t em a c h i n e r y , w h i c hh a sb e e nu s e di n w i d e - r a n g i n g ，a n dm u s tb eu s e dc o n t i n u a l l yf o rt h ec o n s t r u c t i o n t h ef a u l t so fh y d r a u l i c s y s t e mf o re o n c r e t e - p u m pa r er a n d o ma n dc o n c e a l i n g ，w h i c hw a n tt h er e p a i r m a nh a v i n g t h ek n o w l e d g ea n dt h ee x p e r i e n c ea b o u tt h e m ，s ot h es k i l l so f r e p a i r m a nb e c o m ed e c i s i v e f a c t o r a tp r e s e n ta st h er e s e a r c ho ff a u l td i a g n o s i sf o ri ti sl e s s ，t h ef a u l t so fh y d r a u l i c s y s t e mf o rc o n c r e t e p u m pa r ea n a l y z e d ，n e u r a l - n e t w o r ka n df u z z y c o n t r o lt h e o r ya r e i n t r o d u c e di n t ot h ef a u l td i a g n o s i sp r o c e s s ，a n du s e dt om o d e lt h ep r o c e s sa c c o r d i n gt o t h ea c t u a lf a u l tp h e n o m e n o ni nt h i sp a p e r b yt h i sm e a n s ，af e a s i b l ea p p r o a c hi sp u t f o r w a r df o rt h ec o m p u t e ra i df a u l td i a g n o s i si ni t t h ef a u l te x a m p l e so fh y d r a u l i cs y s t e mf o rc o n c r e t e - p u m pa l ea n a l y z e d ，a n dt h e i r c h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e r sa r ec h o s e ，s ot h ec o r r e s p o n d i n gr e l a t i o n so ft h ef a u l td i a g n o s i s m o d e la r ef o u n d t h e nf u z z y c o n t r o lt h e o r yi su s e dt od e s i g nt h ef u z z y - c o n t r o l l e r ，a n dt o m o d e lt h ef u z z yd i a g n o s i sp r o c e s sf o rf a u l ti nc o n c r e t e - p u m p n e u r a l n e t w o r k ，w h i c hp o s s e s s e sn o n - l i n e a ra d a p t a b l ei n f o r m a t i o np r o c e s s i n g a b i l i t y , a n db pn nw h i c hh a ss e l f - l e a m i n ga b i l i t y , a r eu s e dt om o d e lf u z z y - - n e u r a l - n e t w o r ka c c o r d i n gt ot h ec o r r e s p o n d i n gr e l a t i o n sb e t w e e nt h ec h o s ep a r a m e t e r sa n dt h e f a u l t si nc o n c r e t e p u m p m a t l a bcanc o n s t r u c tt y p i c a ln na r o u s i n gf u n c t i o n t h e f u n c t i o n so fn ni nm a t l a ba r ea l l o c a t e dt om o d e lan e u r a l - n e t w o r ka c c o r d i n gt o f u z z y d i a g n o s i s m o d e l ，t h e nt h en e u r a l n e t w o r kt r a i n sb yt h ea c t u a li n p u t - o u t p u t p a r a m e t e r so ft h em o d e l t h ea c c u r a c ya n dt h ea d a p t a b i l i t yf o rt h em o d e la r ei m p r o v e d a n dt h et r a i n i n gr e s u l to fn nc o u l db ee x p l a i n e db yt h ef u z z y d i a g n o s i s m o d e l s ot h e d e f e c t si no r i g i n a ln na r ed i s p e l l e dw h o s em e m o r yi sn o te a s yt ou n d e r s t a n d i nt h ee n d ，t h ef u z z y n e u r a l d i a g n o s i s m o d e li sd e s c r i b e df r o mt h eh a r d w a r e c o m p o n e n ta n dt h es o f t w a r ea b i l i t y , a n de m u l a t e db yt h ec o m p u t e r k e yw o r d s ：c o n c r e t e p u m p ，h y d r a u l i c s y s t e m ，f a u l td i a g n o s i s ，f u z z y c o n t r o l ， n e u r a l n e t w o r k 插图清单 图2 1 混凝土输送泵液压系统工作原理8 图3 1 模糊控制系统2 4 图3 2 模糊控制器的设计流程2 6 图3 3 隶属函数示例2 7 图3 4 语言变量值的图形表示2 8 图3 5 典型的模糊控制系统2 9 图3 - 6 测量值范围的语言变量值划分3 1 图3 7 系统压力偏差( 偏差变化率) 的隶属函数3 6 图3 - 8 系统溢流阀卸荷流量( 油温) 的隶属函数3 6 图3 - 9 故障部位的隶属函数3 6 图4 1 人工神经元结构模型3 9 图4 2 前馈型神经网络结构4 0 图4 3 反馈型神经网络结构4 l 图4 4b p 网络4 2 图4 5 具有偏置和调节的s i g m o i d 激发函数4 3 图4 6b p 算法流程图4 7 图4 7 神经网络结构图5 0 图5 1 故障诊断系统硬件连接框图5 3 图5 2 压阻式压力传感器的结构示意图5 4 图5 3 系统软件流程图5 6 图5 - 4 训练过程误差变化情况5 9 v 列表清单 表2 1 现象l 时故障部位、原因、压力的关系1 2 表2 2 现象2 时故障部位、原因、压力的关系1 3 表2 _ 3 现象3 时故障部位、原因、压力的关系1 4 表2 4 现象4 时故障部位、原因、压力的关系1 6 表2 5 现象5 时故障部位、原因、压力的关系1 7 表2 6 现象6 时故障部位、原因、压力的关系1 8 表2 7 故障现象、系统压力与故障产生部位的关系2 0 表3 1 语言变量值的表格表示2 9 表3 2 诊断系统特征量表3 4 表3 3 模糊系统控制规则表3 7 表5 1 系统输入数据一览表5 7 表5 2 系统目标输出数据一览表5 8 表5 3 训练后神经网络隐含层各神经元的阈值5 9 表5 4 训练后神经网络输出层各神经元的阈值”6 0 表5 5 训练后神经网络输入层与隐含层各神经元之间的连接权值6 0 表5 6 训练后神经网络输出层与隐含层各神经元之间的连接权值6 1 表5 7 检验输入数据表6 l 表5 _ 8 检验数据结果分析一览表6 2 v 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经 发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得安徽农业大学或其它教育机构的学位或 证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名：剑盎邀 时间：年占月，彦日 关于论文使用授权的说明 本人完全了解安徽农业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保 留送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。同意安徽农业大学可以用不同方式在不同媒体上 发表、传播学位论文的全部或部分内容。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此协议) 研究生签名 第一导师签名： 到篁当 然缒= n c o n t r 0 1 ) 的形式出现。该表是根据模糊控制规则，通过模糊控制鳟法求 基熬模羰控裁装嚣辕入慧秘羧氆量绘建裹教点土熬对应关系豹表臻。 为了能产生控制查询表，在c r i 方法中，通常就把语言变量的论域从连续 域转换成有限整数的离散论域。设有物理量，其论域x = 卜x ，x j ，把此论域转换 成整数n = 【一r , - n + l ，一l ，0 ，1 ，刀】。为此，令k 为量化因子，即： k ：兰 x 若在x 论域中有a ，则可以找到论域中的元素y 与之对应： y = k a 如果求出的j ，含有小数，则可采用四舍五入的方法对) ，取整数。 在实际中，连续域的范围是x = n 。，h 】，屯表示低限值，靠表示高限值。 量化因子可表示为：七：生 x h x l 对于工论域的清晰量，对应离散论域中的元素b 为： 6 坳一兰争 通过这样的量化之后，x = 【x l ，x h 】就转换成离散论域： = 一竹，一珂+ 1 ，一，一l ，0 ，l ，一，九一l ，玎 若取疗= 6 ，则：n = 一6 , - - 5 ，一4 ，一3 ，一2 ，一1 ，0 ，1 ，2 ，3 ，4 ，5 ，6 ，构成含1 3 个整数元素 的离散集合。这样，就可以在离散论域中对语言变量进行分档，每一档成为语言 变量的语言值，这些语言变量值可以有两种表示方法，分述如下： ( 1 ) 图形表示法 语苦变量“偏差”e 有“负大( n b ) ”、“负中( n m ) ”、“负小( n s ) ”、“零( z e ) ”、 “f 小( p s ) ”、“f 中( p m ) ”、“f 大( p b ) ”七个语言值。它们在偏差e 的整数 论域中的分布如图3 - 4 所示，它们均是三角形分布隶属函数，在各个值的给定范 围外，它们的隶属度均为零。 一6420246 围3 - 4 语言变量值的囤形表示 f i g 3 - 4f i g u r eo fi a n g u a g ov a r i a b i 。 ( 2 ) 表撂表示浚 把“偏差”的整数论域元素和语言变量值分别作为表格的行和列，就可以得 到语言变蹙值的表格淡示，也可称为语言变量的赋值表，如表3 1 所示。 袭3 语言蜜釜佳鳇寰接表幂 t a b3 - 1t a b l eo fi a n k u a g ev a r i a b l e 一6- 5- 4 3- 2一l0123456 黼00 5 l0 5000000000 n s0 0 00 5l 0 50000o00 z e000000 5l0 5000 00 p s00o00000 。5l0 5000 p m000000 0 0 0 0 。5 l0 。50 p boo0000o00000 5l 3 、清磷量转换为模糊量 ea 鬻3 5 典型鹪援糊控制系缝 f i g 3 5s y s t o ff u z z yg ：o n t r o l 如图3 - 5 所示的模糊控制系统，是一个最为营遍和典型的模糊控制系统。它 含有偏差g 、偏差变化率a e 两个输入量，和一个控制量辩。这三个清晰量都要从 耪理论域遴过量住转羧掰整鼗论竣，褥在整数谂城给奎若干诲富变量餐，觚褥实 现整个论城元素的模糊化过程。 对于偏差e ( 偏美变化率a 8 或控制量”) ，可把其物理 a 域通过量化变换到 整数论城 一6 ，一5 ，一4 ，3 ，一2 ，一l ，e ，l ，2 ，3 ，4 ，5 ，6 ，并歌 飓，潮，豁， z e ，n s ，姗，n b 七个语啬变量值档次。各个语爵变量值的隶属函数可写成如表 3 l 所示的值，称为偏麓e ( 偏差变化率n p 或控制量“) 的语裔”变量赋值表。 对应于偏菱g 的量纯因予，可写戚：盘= ! 。 p 对应于偏差变化率a p 的量化因子，司“写成：七。= 。 对应于控制量“的量化因子，称为比例因子：屯= 兰。 丹 3 2 4 模糊量的清晰化 模糊量的清晰化主要有以下几种方法( 1 ) 最大隶属度法：( 2 ) 重心法；( 3 ) 左取大和右取大法：( 4 ) 加权平均法。由于本论文不涉及此问题，所以不再赘述。 3 2 5 模糊控制规则及控制算法”“埘 1 、模糊控制规则的生成 在设计模糊控制规则时，必须考虑控制规则的完备性、交叉性和一致性。所 谓完备性是指，对于任意的给定输入，均有相应的控制规则起作用。如果控制器 的输出值总由数条控制规则来决定，说明控制规则之间是相互联系、相互影响的。 这就是控制规则之间的交叉性，可以产生复杂的控制曲面，得到更好的控制性能。 规则的一致性是指控制规则中不存在相互矛盾的规则。 模糊控制规则的生成大致有以下四种方法，即 根据专家经验或过程控制知识生成控制规则 宰根据过程模糊模型生成控制规则 根据对手工控制操作的系统观察和测量生成控制规则 根据学习算法生成控制规则 下面只介绍与本论文有关的根据对系统的观察和测量数据生成控制规则的方 法。 在实际生产中，操作人员可以很好的操作控制系统，但有时却难以给出用于 模糊控制所用的控制语句。为此，可通过对系统的输入、输出进行多次测量，再 根据这些测量数据去生成模糊控制规则。 对于一个典型的模糊控制系统，输入量自偏差e 和偏差变化率e ，输出量 为控制量。对偏差e 的测量值用a 来表示，偏差变化率p 的测量值用b 表示， 控制量“的测量值用y 表示，对第f 次测量，有数据对( a t 包；只) ，如果对系统 进行 次测量，则有数据对： ( a i ，b l ；j ，1 ) ，( 日2 ，b 2 ；y 2 ) ，( a o ，巩；”) 通过映射，去生成模糊控制规则： f ：( 口，6 ) 专y 3 0 根据测量数据对生成控制规则的步骤如下： ( 1 ) 确定测量值论域及语言变量值。设a ，b 和y 的取值范围分别为 口 n 一，口+ ，b 【b - , b + 】，y 【y - , y + 1 o 0 8 0 6 0 3 0a a 2a l a 1 o o 6 0 4 0b b tb 2 b + ( b ) ( c ) 围3 - 6 测量值范围的语言变量值划分 f j g3 - 6 d i v j d e , di a n g u a g ev a t i a bj eo fm e a s u r e dp a r a m e t e r 把日，b ，y 的取值范围分成若干个变量等级，例如墨( 小3 ) ，是( 小2 ) ，s i ( 小1 ) ，c e ( 中心) ，b i ( 大1 ) ，b 2 ( 大2 ) ，马( 大3 ) ，等等。图3 6 给出 了d ，b 和y 测量范围中确定语言+ 变量值的例子。它们的语言变量值和隶属函数 分别如图3 6 ( a ) ，( b ) ，( c ) 所示。 ( 2 ) 从测量的数据对生成控制规则。从数据对生成控制规则分成三步： 第一步，确定数据对( q ，龟；m ) 对语言变量值的隶属度。 例如，在图3 - 6 ( a ) 中，。对b l ( 大1 ) 的隶属度为0 8 ，对砬( 大2 ) 的隶属 度为o 3 ，对其他语占变量值的隶属度为o ，即： r ( d 1 ) = o 8 鲰( a 1 ) = 0 3 1 l 在图3 - 6 ( b ) 、( c ) 中，有： 凤( b 1 ) = 0 6 斑( 龟) = 0 4 & e ( m ) = 0 9 盹( m ) = 0 2 第二步，盘数掇对( g ，每；麓) ，取其对语言交羹篷隶瀵凄孛豹最大滚属痉， 用m a x t 表示，则求出相应的最大隶属度m a x # ( a , ) ，m a x # ( b , ) ，m a ) ( ( m ) 。例 如： m a x u ( a 1 ) 2 产& ( q ) = 0 8 m a x ( 鱼) = i s , ( 6 1 ) = 0 6 m a x a ( y 0 = j 钰咒) = 0 9 繁三步，函一个数据对生成一条控镄娥刚。在圈3 - - 6 中，对予数据对 ( q ，b s y i ) ，出相成的最大隶属媵： 陋( 或) ，￥燃( 奄) ；搬馘( 冀) 】= 【声强 0 ； 定义反传误差信号瓯为 - o e ：旦_ c 3 n e t k ( 4 - 1 2 ) 孙8 n e t k 却* 式中 又 一已：堕璺薹 o n e t ta o k 锄e tk 嚣- _ ( 吲 鲁= 去m 啪训舯e t d ( 4 1 3 ) = ( g ) f ( n e t k ) = o k ( 1 一婊) ( 一q ) ( 4 1 4 ) 五o n e _ t k ：旦o ( 童q ) 。g w 却口 # 、暑” 由此可褥输出层的任意神经元权系数的修正公式为： 或 v m = 叩( 矾一q ) f ( n e t , ) o j ；叩坑0 j 矗喙= 警姣( 1 一婊) 嚷一o k ) g 2 、隐含层节点权系数的调整 计算权系数的变化量为 ( 4 - 1 5 ) ( 4 - 1 6 ) 矗：露堕：叼堕塑= - r l 旦毯 矗毪一露瓦一咎画画面毽 吲案篆旭 一弩卜署溅攒e t i ) o ， ( 4 _ 2 q 6 ，0 。 式孛( 妄兰不麓直接谤婺，嚣逶过英憩翘接量遂行诗算，嚣： o ( j o e 一卫生旦堕 ，身o n e t 女0 0 ， = 砉卜咖o 。e 气) o d ( 百w 业9 ) = 塾毒喙 4 5 主、瓯 ，h l 显然有 6j = f ( n e t j ) 己6 一m i t l 将样本标记p 记入公式后，有 ( 4 1 8 ) 对于输出节点k ： ，= r l f ( n e t 肚) ( 略一) = 叩( 一) ( 4 1 9 ) 对于隐含节点， |，l， ，= r l f ( n e t 。) ( 厶咏) q ，= r o 。( 1 一) ( 8 ：w j k ) o r , i ( 4 - 2 0 ) t t l 女；l 式中，是输出节点j 】 的输出，是隐含节点，的输出，0 0 是输入节点f 的输 出。 从上面推导的结果可得网络连接权值调整式 o + 1 ) = ( r ) + 刁4 q + 叫( f ) 一( f 1 ) 】 ( 4 - 2 1 ) 式中，+ l 表示第，+ l 步，a 为平滑因子，0 t r a i n g d x ，e p o c h0 1 5 0 0 0 ，s s ei 。2 5 5 5 i 0 ，1 ，g r a d i e n t1 2 2 3 4 i l e 一0 0 6 t r a i n g d x ，e p o c h2 0 5 0 0 0 ，s s e0 9 3 8 5 0 4 0 1 ，g r a d i e n t1 , 0 3 9 8 8 i e 一0 0 6 t r a i n g d x , e p o c h4 0 5 0 0 0 ，s s eo 、5 2 0 2 2 9 1 0 1 ，g r a d i e n t0 。6 9 2 2 砗l ，l e 一0 0 6 t r a i n g d x ，e p o c h6 0 5 0 0 0 ，s s eo t 6 0 7 4 8 0 1 ，g r a d i e n t0 2 6 3 0 2 5 1 e - 0 0 6 t r a i n g d x ，e p o c h6 7 5 0 0 0 ，s s eo 0 9 4 5 6 9 6 0 1 ，g r a d i e n t0 1 6 3 9 0 8 l e * 0 0 6 5 s t r a r n g d x , p e r f o r m a n c eg o a lm e t + 1 0 p e f r o r l t l a r l c ei s0 4 弱9 6 g o a | s01 _ 2 03 04 0卯 6 7e p o c h s 豳卜4 训练避糕误差变化情壤 f ；g ，5 - 4e r r o r so h a n g i n go ft r a l n i n gc o u l s e 该模型经过学习训练后得到该神经网络的结构参数。这一确定了结构参数的 裤经瞬络模墅霞表豹藏蹩隐含在上述试验数据中瓣敲障袋象帮敬障产生部稼之阗 的非线性映射关系，即模糊诊断关系矩阵。训练聪的网络结构参数如表5 3 、5 - 4 、 5 5 、5 6 所示。 袭s q 镧练磊神疑瓣终跨含屡各神筑毙的辩篮 t a b5 3b i a s o $ o fh i d i n ga y e r so fn na f t e rt r a i n i n g 隐 含 屠 第1 个第2 个第3 个第4 个第5 个第6 个 享孛经元裤经元毒孛经嚣襻经元挣缝元挣经元 - 2 9 l 2 2 4 3 22 9 1 3 3- 1 4 0 8 87 3 0 8 6o 2 2 5 0 第8 个第9 个 神经嚣神经元 0 6 3 8 81 5 7 7 9 囊i 下一虿i 嚣 神经元神经元 第砖个 神经元 m n i d 去u l c 蠢兰 麓一 袁5 - 4 稿l 练蠹裤经瓣络綮窭爱鑫季孛经露熬瓣筐 t a b 5 - 4i l i o s o so fo l i t o u ti h y o r o “p i n 鑫f t r ”a ；n i n l g 表5 5 调臻嚣樽鲢舞缮输入瑟每瓣害暴善种楚嚣芝l 霉嚣连接投攘 t a b 5 5 e i g h t so fi n p u tl a y o rw i t hh i d i r l l gl a y e ro f me f t r t r a i n l n g 第1 个 挣缀嚣 第2 个 神经元 第3 个 神经元 第4 个 挣缝茏 第5 个 辨经嚣 第6 个 捧经元 第7 个 神经元 第8 十 神缝露 2 5 4 7 7 - 1 5 4 9 6 0 ，6 1 0 9 - 0 0 9 6 7 2 4 4 6 甚 l 。5 2 5 1 o 2 3 9 i - 2 5 6 4 0 l 。9 6 4 l 。0 2 瞄 0 7 8 9 7 i 9 4 7 8 2 3 8 6 9 1 3 8 2 3 - 1 7 4 3 9 - 0 6 5 4 5 2 7 2 2 6 2 4 0 4 l - 0 ，5 0 8 9 2 0 9 6 3 - 2 。6 5 5 2 0 8 0 1 3 2 1 4 1 2 3 2 6 9 0 2 0 4 3 4 1 7 2 4 9 1 6 2 2 9 o 7 2 0 5 - 1 4 2 4 3 1 7 3 6 8 - 2 7 4 9 1 i 3 1 4 2 。0 - 3 2 9 7 2 3 5 1 6 0 2 3 2 5 - 0 5 4 2 6 1 9 5 9 2 0 1 4 6 0 * i ，6 0 1 8 1 1 9 4 9 2 1 1 4 0 - 2 7 7 0 0 i 0 2 8 l - 0 6 4 1 8 1 9 9 2 7 轨0 1 5 3 1 4 3 2 2 * 0 ，4 7 4 3 一1 t 0 5 6 - l8 0 1 0 - 1 6 5 1 4 l 。2 6 4 9 - 1 2 3 3 | n 2 4 0 3 i 9 8 0 1 1 0 5 3 8 - 0 ，7 3 0 5 l 。9 6 0 6 2 4 1 8 l 0 6 2 4 0 - 晓0 1 9 5 2 3 1 9 9 i 7 3 2 5 l 瑚5 9 l 。粥8 0 o 9 2 3 9 - o 8 9 6 3 一1 1 1 9 7 矗钙3 s o 1 8 5 6 1 5 5 2 9 - 1 2 7 2 0 1 9 1 5 5 0 3 9 5 0 6 9 鲫 1 4 0 7 3 0 2 9 l 擎 3 1 7 s 1 1 0 3 5 0 6 4 6 0 1 7 7 赫 2 4 8 9 7 0 1 5 4 5 2 5 3 5 4 1 。s s 。2 2 7 9 4 6 - i 1 9 5 8 1 ，7 1 8 6 2 3 4 9 5 1 3 8 2 2 2 0 5 3 6 - 2 6 0 0 0 2 。3 9 9 5 1 。6 3 6 7 1 3 7 5 8 l0 7 7 4 输入层第9 个第1 0 个 隐含启 神经元神经元 第1 1 个 神经元 勰1 2 个 神经元 第1 3 个 神经元 - 1 2 2 0 00 。t 6 8 8田，4 7 8 9- 1 。0 1 6 4- 2 。0 7 1 9 - 0 1 7 8 60 8 1 5 5一1 1 3 1 62 6 7 0 0- l6 8 8 9 23 4 4 4- 15 6 7 22 0 1 6 6 1 2 2 0 80 6 1 2 8 3 3 8 9 7- 08 3 4 2- 3 3 6 6 5，0 6 l1 209 0 2 2 0 5 1 7 61 7 7 1 41 6 7 5 3 j 5 2 9 10 8 0 9 5 0 。4 4 1 21 蕾4 2 82 7 1 5 l - 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02 3 0 2 0 0 0 0 0 a 2 0 4 0 o 2 0 4 0 0 2 1 1 8 - 0 2 1 1 8 10 0 0 0 o 8 2 1 5 0 1 7 8 5 0 0 0 0 0 0 2 8 2 5 0 2 8 2 5 0 0 0 0 0 0 2 3 2 3 0 2 3 2 3 0 0 0 0 0 o2 0 2 7 - 0 2 0 2 7 0 2 1 2 2 n 2 1 2 2 0 0 0 0 0 o 1 7 9 8 - o 1 7 9 8 0 0 0 0 0 0 2 8 5 7 o 2 8 5 7 0 0 0 0 0 0 2 2 4 0 - 0 ，2 2 4 0 10 0 0 0 07 9 7 l 0 2 0 2 9 0 2 1 1 3 - 0 2 1 1 3 o 0 0 0 0 o - 1 7 9 3 - 0 1 7 9 3 1 0 0 0 0 0 7 1 3 l 0 2 鲫 0 ，0 0 0 0 o 2 2 2 5 - 0 2 2 2 5 0 0 0 0 0 n 1 9 7 6 - 0 1 9 7 6 o 2 0 8 3 o 2 0 8 3 0 0 c 1 0 0 o 1 7 6 7 0 1 7 6 7 o 0 0 0 0 o ，2 8 0 0 - o 2 8 0 0 1 0 0 0 0 n 7 7 5 3 0 2 2 4 7 o 0 0 0 0 0 2 0 3 7 - 0 2 0