3—
—阀值。当活化度超过规定的阀值时，’(输出一个与活化度相对应的信号，否则 ’(不输出。 ’(的输出被通到下一层的 ’(的输入路径上，再重复这三步的流程。
神经网络是由许多排列在层中的互相联系的 ’(4组成的。在图 5—67示出的网络中有三层：输入、隐藏和输出。外部数据通过输入层提供给网络，网络对输人数据的响应在神经网络的输出层中给出。当数据通过它到达输出层时，隐藏层修改并提炼数据。
在神经网络的训练中，有两个主要阶段：学习和回忆。在学习阶段，’(互联上的重量被修改，以响应神经网络的外部输入。网络回忆是指网络如何处理给出的输入和产生输出。神经网络训练有三种方式：检测、分类和非检测训练。在检测训练中，为网络提供一种输入模式以及被期望的输出。学习规则算法随后计算出一个误差，即期望输出值与实际输出值之差。采用该误差来修改网络互联上的重量。一般采用三角学习规则，这是一种自适应倾斜下降的算法，其计算中，互联重量沿一个方向修改，以减少实际的和期望的 ’(输出值的误差。
互联重量的改变可由下式决定：
(/［ 8, 4］ 9:; •［ 84］•.［ 84］ &<•(/［= %+］8,
式中，［4］8 ———4层中 ’(8处误差的数值；
.［4］—
—4层中的 ’(的消当前输出；
8
(/［= %+］8, —
—从第 4 %+层的互联连接点 ’(,到第 4层的 ’(8的重量变化；互联重量用学习速率或学习系数 9:;来更新，同时还有动量夕，动量用于帮助消除重量变化。通常，采用的学习速率和动量分别为 -> ?和 -> 5。
神经网络应用后向分布技术来训练。后向分布假定所有的 ’(和互联对误差负有均等的责任，并通过分布从输出层向后由所有的连接和 ’(到达输入层的误差来进行调节。双曲正切传输的误差分布方程如下：
［ 84］ （+>-&.［ 84］）•（+>-%.［ 84］）•（［ @8 = &+］/［ @8= &+］）
@
式中，［4］—
—第 4层中 ’(8中误差的测量值；
8
•+7A6•
［"］—
—第 "层中 %的当前输出；
&［’ ()］—
—第 " ()层中 *的误差测量值；
*%
+［ ’ ()］———第 "层中连接 %到第 " ()层中的 *的重量。
*%
采用 ,&-./01/.&软件建立、训练和测试神经网络。在输入层和输出层处理单元的数量取决于输入、输出参数的多少。例如，初期研究中输入层 2个 ，部件温度、推力、耗油率各一个；输出层有 3个 ，各部件效率上有一个。在进一步研究中，输入层有 4个 ，给定时间 5，高、低压轴转速和前、后传感器的振动值，输出层有两个 ，后一时间点（6( (5）时的前、后振动值。隐藏层的数目和一个隐藏层内出现单元数取决于反复试验和摸索。两阶段研究中均采用一个带有 67个处理单元的隐藏层。
68结果和分析
（)）模拟发动机数据
发动机工作状态按高压转速为 9837 :98;<范围；发动机质量流量为 248 ;*= > ’；压气机压比范围为 )989 :)689；燃烧室总压恢复系数为 9827 :)89；扩压器总压力损失范围为 98 ?7 :)89；涡轮出口燃气温度为 )997 : )6;<@。部件效率为：扩压器为 98 ;7—98 ?6；压气机为 98;3 :98?6；燃烧室为 98;? :98?3；涡轮为 98;< :98?6；喷管为 98;; :98?;；机械传动轴为 98?3 :)89。为了确保神经网络学习，自由地改变这些数据。数据出现 79999次在神经网络上，每一次均经过训练。在 )<<AB0&个人计算机上训练过程需 ;9’。
（6）影响因素
学习规则的影响。用四种规则：扩展的 ( C棒 C (（ &5—DED）；(；正规累积 (（FG.H—I-H C J&05/）；和( C棒 C (，进行神经网络训练，根据对压气机效率预测的影响得出：(和 &5 C DED学习规则在 67次预测中完成较好。
"传递函数的影响。用效率最高的学习规则（(和 &5 C DED）来检查传递函数对神经网络的影响。被检查的传递函数有双曲正切（ 5/FK）、反曲、正弦、数字神经网络结构（ D,L ,M）和线性函数。用一个传递函数和两个学习规则来训练神经网络。使用 &5—DED学习规则时，传递函数对机械效率的预测表明，正弦和双曲正切传递函数可提高机械效率的预测。使用(学习规则时，用反正切和正弦函数提供最好的机械效率预测。(学习规则比 &5 C DED学习规则有更好的预测性。其他部件效率的预测检查得出的结论是反曲正切方程更好。
处理单元数量的影响。输入层和输出层处理单元的数量取决于输入、输出参数的多少。调节隐藏层处理单元的数量可以优选神经网络的预测。使用双曲正切传递函数和厶学习规则，隐藏层分别有 )9、67和 79个处理单元的神经网络进行了训练。处理单元数量对燃烧室效率预测结果表明，单元数影响很小。因此可选用 67个处理单元。
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