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神经网络具有非线性处理功能吗?为什么?

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  神经网络具有极强的非线性映射能力,按照一定的智能算法通过相当数量的训练找出模式与类别之间的内在联系。因此, 以故障特征向量为神经网络的输入, 以故障标识为输出,通过一定量的样本学习训练, 将诊断知识储存于网络的拓扑结构和连接权值之中, 从而形成从故障征兆到故障识别的非线性映射。

  通过若干简单非线性处理单元的复合映射,可获得复杂的非线性处理能力,实现从输入空间的非线性映射。若输入节点数为n,输出节点数为m,则实现的是n维到m维空间的映射。

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