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| 3C閥門類別 | 工業 | 動作方式 | 線圈 |
|---|---|---|---|
| 工作溫度 | 250℃ | 公稱通徑 | 10mm |
| 流動方向 | 雙向 | 使用壓力 | 2500mpa |
| 位置數 | 導式比例方向控制閥 | 應用領域 | 環保 |
| 有效截面積 | 70mm2 | 最高動作頻率 | 6 |
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產品簡介
詳細介紹
美國螺旋泵 派克導式比例方向控制閥
美國PARKER派克比例溢流閥D41FHB系列 或者其他型號連系我們
蘇州錦幕機電有限公司；應先丈量總厚度尺度和應當研磨掉的尺度，
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由于錯誤診斷系統的復雜性，將神經網絡利用于障診斷系統的籌劃中，將是大規模神經網絡的結構和學習成就。為了減少工作的復雜性，減少網絡學習時間，本文將錯誤診斷知識湊集分解為幾個邏輯上獨立的子湊集，每一個子湊集再分解為若干規則子集，爾后根據規則子集來結構網絡。每個規則子集都是一個邏輯上獨立的子網絡的映射，規則子集間的聯系，經過進程子網絡的權系矩陣表示。各個子網絡獨立地利用BP學習算法分別結束學習演習。由于分解后的子網絡比原來的網絡規模小得多且成
D41FHB61F2NB00 D41FHB61F2NE00 D41FHB61F4NB00 D41FHB63C4NB00
D41FHB63C4NB20 D41FHB63E4NB20 D41FHB83F2NB00 D41FHB83F4NB00
D41FHB83F5NB00 D41FHB61E2NB00 D41FHB32B1NB00 D41FHB61C1NB00
就局部化了，從而使演習時間大為減少。利用集成BP網絡結束液壓泵軸承錯誤診斷的信息處理能力源于神經元的非線性機理特性和BP算法，每一個子網絡均為一個BP網絡，各個子網絡由BP算法各自學習，學習后的結果由控制網絡集成。BP網絡的學習算法如 把選取的每一個特性參數（包括能量特性，幅值特性和倒譜包絡特性)x的值映像到神經網絡輸入輸入層的單個節點上，并對其結束正則處理：
美國螺旋泵 派克導式比例方向控制閥
