技术特征：
技术总结
本发明公开了一种运用于预见性维护管理中的神经元网络方法，包括：步骤S1，建立神经元网络的阈值逻辑单元模型，并初始化；步骤S2，给定各输入变量和输出期望值，以及各输入变量的各自权重；步骤S3，计算中间变量；步骤S4，计算输出变量，并计算输出变量和输出期望值的偏差值；步骤S5，偏差值小于阈值时，更新学习模式；否则，重新计算偏差值，调整权重，更新学习模式；步骤S6，判断本轮的学习模式是否结束，若是，更新学习次数；若否，重新步骤S2；步骤S7，若学习次数小于设定值，返回步骤S2；反之，结束。能根据维度进行优先级评估并给出具体的维护计划建议，同时进行自学习和自我调整。
技术研发人员：孙来平;李广诚;黄雷;夏哲
受保护的技术使用者：上海电气泰雷兹交通自动化系统有限公司
技术研发日：2019.05.27
技术公布日：2019.08.23