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利用神经网络表达大型设备的诊断知识常常必须采用较大结构的神经网络,然而与小结构的神经网络相比较而言,大结构的神经网络由于解空间维数大,往往导致系统学习速度的急速下降,同时可能带来更多的局部极小点,提出一种方法,利用小结构的神经网络学习速度快、局部极小点少的优点,把大结构的神经网络经过分级然后集成转化为小结构的神经网络.极大地优化了大结构的神经网络的学习性能.