神经网络学习规则范文篇1

关键词:模糊神经网络;扩展卡尔曼滤波;自组织学习

fastself-organizinglearningalgorithmbasedonekfforfuzzyneuralnetwork

zhoushang-bo,liuyu-jiong

(collegeofcomputerscience,chongqinguniversity,chongqing400044,china)

abstract:toconstructaneffectivefuzzyneuralnetwork,thispaperpresentedaself-organizinglearningalgorithmbasedonextendedkalmanfilterforfuzzyneuralnetwork.inthealgorithm,thenetworkgrewrulesaccordingtotheproposedgrowingcriteriawithoutpruning,speedinguptheonlinelearningprocess.allthefreeparameterswereupdatedbytheextendedkalmanfilterapproachandtherobustnessofthenetworkwasobviouslyenhanced.thesimulationresultsshowthattheproposedalgorithmcanachievefastlearningspeed,highapproximationprecisionandgenerationcapability.

keywords:fuzzyneuralnetwork;extendedkalmanfilter(ekf);self-organizinglearning

模糊神经网络起源于20世纪80年代后期的日本,由于其简单、实用,已经被广泛应用在工业控制、系统辨识、模式识别、数据挖掘等许多领域[1~4]。然而,如何从可用的数据集和专家知识中获取合适的规则数仍然是一个尚未解决的问题。为了获取模糊规则,研究人员提出了不同的算法,如文献[5]利用正交最小二乘算法确定径向基函数的中心,但是该算法训练速度比较慢;文献[6]提出了基于径向基函数的自适应模糊系统,其算法使用了分层自组织学习策略,但是逼近精度低。扩展卡尔曼滤波(ekf)算法作为一种非线性更新算法,在神经网络中得到了广泛应用。文献[7]利用扩展卡尔曼滤波算法调整多层感知器的权值,文献[8]利用扩展卡尔曼滤波算法调整径向基函数网络的权值。

本文提出了一种模糊神经网络的快速自组织学习算法(sfnn)。该算法基于无须修剪过程的生长准则增加模糊规则,加速了网络学习过程,同时使用ekf调整网络的参数。在该算法中,模糊神经网络结构不是预先设定的,而是在学习过程中动态变化的,即在学习开始前没有一条模糊规则,在学习过程中逐渐增加模糊规则。与传统的模糊神经网络学习算法相比,本算法所得到的模糊规则数并不会随着输入变量的增加而呈指数增长,特别是本算法无须领域的专家知识就可以实现对系统的自动建模及抽取模糊规则。当然,如果设计者是领域专家,其知识也可以直接用于系统设计。本算法所得到的模糊神经网络具有结构小、避免出现过拟合现象等特点。

1sfnn的结构

本文采用与文献[9]相似的网络结构,如图1所示。其中,r是输入变量个数;?x?i(i=1,2,…,r)是输入语言变量;y是系统的输出;mfij是第i个输入变量的第j个隶属函数;r?j表示第j条模糊规则;w?j是第j条规则的结果参数;u是系统总的规则数。

下面是对该网络各层含义的详细描述。

第一层:输入层。每个节点代表一个输入语言变量。

第二层:隶属函数层。每个节点代表一个隶属函数,隶属函数采用如下的高斯函数:

μij=exp(-(x?i-cij)?2σ?2ij);i=1,2,…,r;j=1,2,…,u(1)

其中:r是输入变量数;u是隶属函数个数,也代表系统的总规则数;μij是x?i的第j个高斯隶属函数;cij是x?i的第j个高斯隶属函数的中心;σij是x?i的第j个高斯隶属函数的宽度。

第三层:t-范数层。每个节点代表一个可能的模糊规则的if-部分,也代表一个rbf单元,该层节点个数反映了模糊规则数。如果计算每个规则触发权的t-范数算子是乘法,则在第三层中第j条规则r?j的输出为

φ?j=exp(-?ri=1(x?i-cij)?2σ?2ij);j=1,2,…,u(2)

第四层:输出层。该层每个节点代表一个输出变量,该输出是所有输入变量的叠加。

y(x)=?uj=1w?jφ?j(3)

其中:y是网络的输出;w?j是then-部分。

2sfnn的学习算法

如前文所述,第三层的每个节点代表一个可能的模糊规则的if-部分或者一个rbf单元。如果需要辨识系统的模糊规则数,则不能预先选择模糊神经网络的结构。于是,本文提出一种新的学习算法,该算法可以自动确定系统的模糊规则并能达到系统的特定性能。

2.1模糊规则的产生准则

在模糊神经网络中,如果模糊规则数太多,不仅增加系统的复杂性,而且增加计算负担和降低网络的泛化能力;如果规则数太少,系统将不能完全包含输入/输出状态空间,将降低网络的性能。是否加入新的模糊规则取决于系统误差、可容纳边界和误差下降率三个重要因素。

2.1.1系统误差

误差判据:对于第i个观测数据(x?i,t?i),其中x?i是输入向量,t?i是期望输出,由式(3)计算网络现有结构的全部输出y?i。

定义:e?i=t?i-y?i;i=1,2,…,n(4)

如果e?ik?ek?e=max[emax×β?i,emin](5)

则说明网络现有结构的性能比较差,要考虑增加一条新的规则;否则,不生成新规则。其中:k?e是根据网络期望的精度预先选择的值;emax是预定义的最大误差;emin是期望的输出精度;β(0<β<1)是收敛因子。

2.1.2可容纳边界

从某种意义上来讲,模糊神经网络结构的学习是对输入空间的高效划分。模糊神经网络的性能和结构与输入隶属函数紧密相关。本文使用的是高斯隶属函数,高斯函数输出随着与中心距离的增加而单调递减。当输入变量采用高斯隶属函数时,则认为整个输入空间由一系列高斯隶属函数所划分。如果某个新样本位于某个已存在的高斯隶属函数覆盖范围内,则该新样本可以用已存在的高斯隶属函数表示,不需要网络生成新的高斯单元。

可容纳边界:对于第i个观测数据(x?i,t?i),计算第i个输入值x?i与已有rbf单元的中心c?j之间的距离d?i(j),即

d?i(j)=x?i-c?j;i=1,2,…,n;j=1,2,…,u(6)

其中:u是现有的模糊规则或rbf单元的数量。令

di,min=argmin(d?i(j))(7)

如果di,mink?d,k?d=max[dmax×γ?i,dmin](8)

则说明已存在的输入隶属函数不能有效地划分输入空间。因此,需要增加一条新的模糊规则,否则,观测数据可以由已存在的距离它最近的rbf单元表示。其中:k?d是可容纳边界的有效半径;dmax是输入空间的最大长度;dmin是所关心的最小长度;γ(0<γ<1)是衰减因子。

2.1.3误差下降率

传统的学习算法把误差减少率(err)[5]用于网络生长后的修剪过程,算法会因为修剪过程而增加计算负担,降低学习速度。本文把误差减少率用于生长过程形成一种新的生长准则,算法无须经过修剪过程,从而加速网络的学习过程。

给定n个输入/输出数据对(x?i,t?i),t=1,2,…,n,把式(3)看做线性回归模型的一种特殊情况,该线性回归模型为

t(i)=?uj=1h?j(i)θ?j+ε(i)(9)

式(9)可简写为

d=hθ+e(10)

d=t?t∈r?n是期望输出,h=φ?t∈r??n×u是回归量,θ=?w?t∈r?u是权值向量,并且假设e∈r?n是与回归量不相关的误差向量。

对于矩阵φ,如果它的行数大于列数,通过qr分解:

h=pq(11)

可把h变换成一组正交基向量集p=[p?1,p?2,…,p?u]∈r??n×u,其维数与h的维数相同,各列向量构成正交基,q∈r??u×u是一个上三角矩阵。通过这一变换,有可能从每一基向量计算每一个分量对期望输出能量的贡献。把式(11)代入式(10)?可得

d=pqθ+e=pg+e(12)

g的线性最小二乘解为g=(p?tp)??-1p?td,或

g?k=p?t?kdp?t?kp?k;k=1,2,…,u(13)

q和θ满足下面的方程:

qθ=g(14)

当k≠l时,p?k和p?l正交,d的平方和由式(15)给出:

d?td=?uk=1g?2?kp?t?kp?k+e?te(15)

去掉均值后,d的方差由式(16)给出:

n??-1d?td=n??-1?uk=1g?2?kp?t?kp?k+n??-1e?te(16)

由式(16)可以看到,n??-1?uk=1g?2?kp?t?kp?k是由回归量p?k所造成的期望输出方差的一部分。因此,p?k的误差下降率可以定义如下:

err?k=g?2?kp?t?kp?kd?td,1≤k≤u(17)

把式(13)代入式(17)可得

err?k=(p?t?kd)?2p?t?kp?kd?td,1≤k≤u(18)

式(18)为寻找重要回归量子集提供了一种简单而有效的方法,其意义在于err?k揭示了p?k和d的相似性。err?k值越大,表示p?k和d的相似度越大,且p?k对于输出影响越显著。利用err定义泛化因子(gf),gf可以检验算法的泛化能力,并进一步简化和加速学习过程。定义:

gf=?uk=1err?k(19)

如果gf

2.2参数调整

需要注意的是,不管是新生成的隐节点还是已存在的隐节点,都需要对网络参数进行调整。传统的方法是使用lls[10]方法对网络参数进行调整,本文提出使用ekf方法调节网络的参数。由于lls方法在确定最优参数时计算简单、速度快,但该方法对噪声敏感,其学习速度随着信噪比的增加而下降。另外,与lls方法相关的问题是其求解可能是病态的,这使得参数估计变得很困难。ekf方法由于其自适应过程比较复杂,计算速度没有lls方法快,但是ekf方法在噪声环境下具有鲁棒性,使用ekf方法可以实现一种健壮的在线学习算法。网络参数可以用下面的ekf[11]方法进行调整。事实上,网络的参数向量θ可以看做一个非线性系统的状态,并用下面的方程描述:

θ?i=θi-1

t?i=h(θi-1,x?i)+e?i(20)

在当前的估计值i-1处将非线性函数h(θi-1,x?i)展开,则状态模型可以重写为

θ?i=θi-1

t?i=h?iθi-1+ε?i+e?i(21)

其中:ε?i=h(i-1,x?i)-h?ii-1+ρ?i。h?i是如下的梯度向量:

h?i=?h(θ,x?i)?θ|θ=i-1(22)

参数向量θ使用下面的扩展卡尔曼滤波算法更新:

k?i=pi-1h?t?i[h?ipi-1h?t?i+r?i]??-1

θ?i=θi-1+k?i(t?i-h(θi-1,x?i))

p?i=pi-1-k?ih?ipi-1+q?i(23)

其中:k?i是卡尔曼增益矩阵;p?i是逼近误差方差阵;r?i是量测噪声方差阵;q?i是过程噪声方差阵。

全局扩展卡尔曼滤波算法会涉及大型矩阵运算,增加计算负担,因此可以将全局问题划分为一系列子问题从而简化全局方法。网络的前件部分具有非线性特性,利用扩展卡尔曼滤波算法对其进行调整;网络的后件部分具有线性特性,利用卡尔曼滤波算法对其进行调整,该方法等同于将全局方法简化为一系列解耦方法,可以降低计算负担。由于高斯函数的中心对系统的性能影响不明显,为了简化计算,只对高斯隶属函数的宽度进行调整。

前件参数使用如下的扩展卡尔曼滤波算法更新:

k?δ?i=p?δi-1g?t?i[r?i+g?ip?δi-1g?t?i]??-1

δ?i=δi-1+k?δ?i(t?i-wi-1φ?i)

p?δ?i=p?δi-1-k?δ?ig?ip?δi-1+q?i(24)

后件参数使用如下的卡尔曼滤波算法更新:

k?w?i=p?wi-1φ?t?i[r?i+φ?ip?wi-1φ?t?i]??-1

w?i=wi-1+k?w?i(t?i-wi-1φ?i)

p?w?i=p?wi-1-k?w?iφ?ip?wi-1+q?i(25)

2.3模糊规则的增加过程

在sfnn学习算法中,模糊规则增加过程如下:

a)初始参数分配。当得到第一个观测数据(x?1,t?1)时,此时的网络还没有建立起来,因此这个数据将被选为第一条模糊规则:c?0=x?0,δ?1=δ?0,w?1=t?1。其中δ?0是预先设定的常数。

b)生长过程。当得到第i个观测数据(x?i,t?i)时,假设在第三层中已存在u个隐含神经元,根据式(4)(7)和(19),分别计算e?i、di,min、gf。如果

e?i>k?e,di,min>k?d,且gf

则增加一个新的隐含神经元。其中k?e、k?d分别在式(5)和(8)中给出。新增加的隐含神经元的中心、宽度和权值赋值为:cu+1=x?i,δu+1=k?0di,min,wu+1=e?i,其中k?0(k?0>1)是重叠?因子。

c)参数调整。当增加新神经元后,所有已有神经元的参数通过式(24)(25)描述的算法调整。

3仿真研究

时间序列预测在解决许多实际问题中是非常重要的。它在经济预测、信号处理等很多领域都得到了广泛应用。

本文采用的时间序列由mackey-glass差分延迟方程产生,其方程定义为[5]

x(t+1)=(1-a)x(t)+bx(t-τ)1+x??10(t-τ)(27)

为了能够与文献[5,6]在相同的基础上进行比较,取值?δt=p=6,式(27)中的参数选择为:a=0.1,b=0.2,τ=17。预测模型表示为

x(t+6)=f[x(t),x(t-6),x(t-12),x(t-18)](28)

为了获得时间序列,利用式(27)生成2000个数据,式(27)的初始条件为:x(0)=1.2。为了训练和测试,在t=124和t=?1123之间选择1000个样本作为式(28)的输入/输出样本数据。使用前500个数据对作为训练数据集,后面的500个数据对验证该模型的预测性能。图2显示了sfnn生成的模糊规则数;图3显示了从t=124到t=623的训练结果;图4显示了sfnn良好的预测性能。表1列出了sfnn与其他算法的比较结果。表1显示,与ols、rbf-afs算法相比,sfnn具有最少的规则数、最小的误差和良好的泛化能力,同时具有快速的学习速度。sfnn的快速性就在于:采用无须修剪过程的生长准则,加速了网络学习过程;利用扩展卡尔曼滤波调整网络的参数,可以缩短网络的学习周期。从上面的分析可以看出,sfnn具有紧凑的结构、快速的学习速度、良好的逼近精度和泛化能力。

4结束语

sfnn采用在线学习方法、参数估计和结构辨识同时进行,提高了网络的学习速度。基于该方法生成的模糊神经网络具有紧凑的结构,网络结构不会持续增长,避免了过拟合及过训练现象,确保了系统的泛化能力。

参考文献:

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[3]韦玉科,汪仁煌,李江平,等.一种新的数据智能化处理算法[j].计算机应用研究,2008,25(5):1328-1329.

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[8]simond.trainingradialbasisneuralnetworkswiththeextendedkalmanfilter[j].neurocomputing,2002,48(1):455-475.

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神经网络学习规则范文篇2

摘要目前，神经计算及其应用已经渗透到多个学科，并在信号处理、智能控制、模式识别、机器视觉、非线性优化、自动目标识别、知识处理、遥感技术等领域取得了丰硕的成果。神经计算不仅是科学家的兴趣所在，还受到了各国政府和军队等权力部门的密切关注，世界上许多国家和地区的政府及工业界都十分关注并积极投资神经计算技术的研究，其进展不仅将促进科学和技术的进步，还会对各国的国力产生一定的影响。

本文针对神经计算中亟需解决的5个问题进行了研究，包括加快神经网络的学习速度、增强神经网络的可理解性、设计出易于使用的工程化神经计算方法、更好地模拟生物神经系统以及将神经计算与传统人工智能技术相结合。本文的创造性研究成果主要有：

(1)提出了一个快速神经分类器FAC和一个快速神经回归估计器FANRE，实验结果表明，这两个算法学习速度快、归纳能力强，在性能上明显优于目前常用的一些神经网络分类学习算法和回归估计算法。在此基础上，成功地将FAC应用于石油勘探岩性识别领域。

(2)提出了一个神经网络规则抽取算法STARE，实验结果表明，STARE可以从训练好的神经网络中抽取出保真度高、精确、简洁的符号规则，从而较好地增强神经网络的可理解性。在此基础上，提出了一个基于神经计算的分类规则挖掘框架NEUCRUM，并成功地将其应用于台风预报领域。

(3)提出了一种基于遗传算法的选择性神经网络集成方法GASEN，实验结果表明，GASEN的性能优于目前常用的一些方法。设计了一种多视角神经网络集成方法VS，将神经网络集成应用于多视角人脸识别，不需进行偏转角度预估计就能取得很高的识别精度。设计了一种新型结论组合方法和一种二级集成结构，将神经网络集成应用于肺癌细胞识别，并嵌入到肺癌早期诊断系统LCDS中，大大降低了肺癌细胞的漏识率。

(4)针对前馈网络的单点断路故障，提出了一种基于遗传算法的进化容错神经网络方法EFANET，实验结果表明，该方法不仅可以进化出容错性好、泛化能力强的网络，还较好地保持了网络结构、训练算法与容错处理的独立性。针对前馈网络的多点断路故障，提出了一种三阶段方法T3，并将其应用于FAC网络，实验结果表明，T3方法可以较好地在网络容错能力与结构复杂度之间达成折衷。

(5)提出了一种结合决策树与前馈神经网络的混合决策树方法HDT，描述了树的生长算法和神经处理机制。对增量学习和构造性归纳进行了研究，界定了三种不同的增量学习问题的概念，并给出了HDT的增量学习和构造性归纳算法。实验结果表明，HDT及其增量学习、构造性归纳算法都具有很好的性能。此外，还成功地将HDT应用于情报软件故障诊断。

关键词：神经计算，神经网络，机器学习，快速学习，规则抽取，集成，容错神经网络，混合学习，增量学习，构造性归纳，决策树，知识获取，数据挖掘，遗传算法，进化计算，断路故障，人脸识别，计算机辅助医疗诊断，岩性识别，故障诊断

ContributiotoSeveralIuesofNeuralComputing

Neuralcomputinganditsalicatiohavealreadycomeintomanydisciplinesandachievedplentifulfruitsindiversifiedfields,includingsignalproceing,intelligentcontrolling,patternrecognition,machinevision,nonlinearoptimization,automatictargetidentification,knowledgeproceing,remoteseing,etc.Ithasbecomenotonlythetastesofscientistsbutalsotheinterestsofgovernmentsandforces.Thegovernmentsandindustrialcommunitiesofmanycountries/regioaresokeenonneuralcomputingtechniquesthattheyhaveinvestedalargeamountofmoneyoncorreondingresearch.Thereforetheprogreofneuralcomputingwillnotonlypromotethedevelopmentofscienceandtechnologybutalsoinfluencethenationalpowers.

Inthisdiertation,5problemsstandinginneedofsolutioareinvestigated,whichincludesexpeditingthelearningeedofneuralnetworks,improvingthecompreheibilityofneuralnetworks,designingengineeringneuralcomputingmethodsthatareeasytouse,simulatingbiologicalneuralsystemsmorebetterthanever,andcombiningneuralcomputingwithtraditionalartificialintelligencetechniques.Themaincontributioofthisdiertationaresummarizedasfollows:

Firstly,afastneuralclaifiernamedFACandafastneuralregreionestimatornamedFANREareproposed.Experimentalresultsshowthatthosetwoalgorithmsthathavefastlearningabilityandstronggeneralizationabilityreectivelyoutperformsomeprevailingneuralclaificationalgorithmsandneuralregreionestimationalgorithmsatpresent.Besides,FACissuccefullyaliedinlithologyidentificationofoilexploration.

Secondly,aneuralnetworkruleextractionalgorithmnamedSTAREisproposed.ExperimentalresultsshowthatSTAREcanextractaccurateandcompactsymbolicrulesthathavehighfidelity,sothatthecompreheibilityoftrainedneuralnetworksareimproved.Additionally,aneuralcomputingbasedclaificationruleminingframeworknamedNEUCRUMisproposedandsuccefullyaliedtotyphoonforecastingdomain.

Thirdly,ageneticalgorithmbasedselectiveneuralnetworkeemblearoachnamedGASENisproposed.ExperimentalresultsshowthatGASENoutperformspopulareemblearoachesatpresent.Then,aviewecificeemblearoachnamedVSisdevelopedtoalyneuralnetworkeembletoviewinvariantfacerecognition,whichhastheabilityofperforminghighqualityrecognitionwithoutviewpre-estimation.Moreover,bothanoveloutput-combiningmethodandauniquetwo-layer-eemblearchitecturearedesigned,sothatneuralnetworkeembleisembeddedinthelungcancerearlystagediagnosissystemLCDStoperformlungcancercellidentification,whichgreatlylowerstherateofmiedidentificationoflungcancercells.

Fourthly,ageneticalgorithmbasedaroachnamedEFANETthatevolvesfault-tolerantneuralnetworksforsingle-nodeopenfaultisproposed.ExperimentalresultsshowthatEFANETcanevolveneuralnetworkswithbothrobustfault-tolerantabilityandstronggeneralizationabilitywhilekeepingtheindependenceamongnetworktopology,trainingalgorithm,andfault-tolerantproceing.Besides,athree-phrasearoachnamedT3isproposedformulti-nodeopenfault,whichhasbeenaliedtoFAC.ExperimentalresultsshowthatT3cantradeoffthefault-tolerantabilityandstructuralcomplexityoftheneuralnetwork.

神经网络学习规则范文篇3

关键词：电源系统智能故障诊断CPN网络

随着大量电力电子设备在装甲车辆中的应用，车载电源系统的可靠性是其能否运行的关键。传统的依靠简单检测仪表进行判断的方法已无法保障系统的可靠性。目前，智能技术已逐步应用在装备的故障诊断当中，利用改进的Elman神经网络来实现飞机电源系统欠压故障的识别和定位，具有很好的动态系统故障诊断能力，但不能对未知故障进行识别。文献[1]利用BP神经网络实现了三相全控桥整流电路故障诊断。但基于BP神经网络的方法存在着局部最小、收敛速度慢的问题，且随着诊断系统复杂程度的增加，较大规模的BP网络结构有可能导致系统泛化能力的下降，从而造成错误的诊断决策。本文研究基于对象传播的自组织神经网络，并将算法应用到装甲车辆电源系统的智能故障诊断中。该网络在竞争层通过无监督的竞争学习方式对输入故障进行自组织聚类，并将聚类结果通过线性输出层输出，具有很好的故障识别和诊断效果。

一、CPN对象传播神经网络算法

CPN对象传播神经网络分为输入层、竞争层和输出层。由输入层到竞争层，网络按照SOM学习规则产生竞争层获胜神经元，并按照这一规则调整相应的输入层到竞争层的连接权；由竞争层到输出层，网络按照基本竞争型网络学习规则，得到各输出神经元的实际输出值，并按照有导师型的误差校正方法，修正由竞争层到输出层的连接权。因此，该网络既涉及了无导师网络分类灵活、算法简练的优点，又采纳了有导师型网络分类精细、准确的长处，使两种不同类型的网络有机地结合起来，具体的网络学习过程参考文献[2]。

二、实例应用

在装甲车辆电源系统智能故障诊断中，根据系统结构和测试性设计准则，该系统的检测对象包括以下LRU（现场可更换单元）模块：无刷旋转励磁交流同步发电机，电压调节器和不可控三相整流桥。每个模块中的SRU（内场可更换单元）根据不同的设计要求进行划分，在此不再列出。通过大量的实验数据和分析，得到了电源系统的不同的故障模式。本文选取整流桥故障作为CPN诊断算法的研究对象，主要分为：第一类：无故障状态（正常工作状态）；第二类：一个二极管断路；第三类：同一相电源的2个二极管断路；第四类：同一半桥中的2个二极管断路；第五类：交叉2个二极管断路5种故障模式。通过MATLAB＼Simulink建模仿真，各种模式下的整流输出电压仿真波。

本文利用小波包变换来构造诊断系统的特征向量，选用db3小波作为小波基对五类故障状态下的电压信号进行小波包分析，构造出各自的能量特征向量，建立特征向量与故障状态的对应关系，这样网络的输入节点数为8。实验中取每种故障模式的数据各10组，对其进行处理后的结果（限于篇幅，表中给出了6组特征向量）。通常故障状态需要经历一个暂态的过渡过程，故将故障后的暂态过程和稳态过程作为故障状态的两个子类，因此竞争层（即无监督聚类层）应含有9个节点。

为了方便计算，对期望输出编码为（U1，U2，U3），则第一类故障期望输出为000，第二类故障期望输出为100，第三类故障期望输出为010，第四类故障期望输出为001，第五类故障期望输出为110，输出层的节点数为3。从而，整个诊断网络的结构为（8，9，3）。

网络训练参数选择为：学习率=0.1，=0.1，偏值因子=0.1，时间因子=0.0001，最大迭代学习次数为1000。将5类模式共50组数据依次输入改进的CPN网络中，网络在监督下进行自组织学习，不断修正网络的权值。训练结果与期望输出如表3所示。

对训练好的网络进行测试。另取不同的样本输入该网络，测试样本，实际诊断结果与期望输出。表中可以看出，实际的诊断结果与期望的输出完全一致。

在装甲车辆电源系统整流桥故障诊断中，先采用小波包变换提取各种模式下信号的特征能量，构造出诊断系统的特征向量，应用改进的对象传播神经网络进行辨识，使系统具有无导师聚类，有导师学习的能力，取得了较好的诊断效果。然而，网络的参数选择一般通过经验来确定，需要进一步研究参数的自动调整，以适应不同系统的应用。

参考文献：

[1]郑连清，王腾，邹涛.基于神经网络的三相全控桥整流电路故障诊断[J].重庆大学学报.2004，27（9）：72-74