Optimized weights: [[0.1 0.1 0.1 ... 0.1 0.1 0.1] [0.1 0.1 0.1 ... 0.1 0.1 0.1] [0.1 0.1 0.1 ... 0.1 0.1 0.1] [0.1 0.

根据输出结果，优化后的权重矩阵中所有元素都是0.1，这意味着模型没有学到任何有用的信息。此外，预测的故障时间为0，这也不合理。 可能存在多种原因导致这种情况发生。以下是一些可能的原因和解决方法： - 数据集太小：如果数据集太小，模型可能无法从中学习到有用的信息。你可以尝试使用更大的数据集来训练模型。 - 初始值不合适：优化算法通常需要一个良好的初始值才能找到全局最优解。你可以尝试使用不同的初始值来运行优化算法，并选择最佳结果。 - 模型过于简单：如果模型过于简单，它可能无法捕捉到数据中的复杂关系。你可以尝试增加模型的复杂度，例如添加更多的特征或层次结构。 - 代码实现错误：最后，检查代码是否正确实现了所需的功能。你可以使用调试器或打印语句来检查代码中的变量和计算结果是否正确。 希望这些提示能够帮助你找到问题所在并解决它。