基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種傳感器溫度補(bǔ)償方法
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1．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
1986年Rumelhart，Hinton和Willians完整而簡(jiǎn)明地提出一種ANN的誤差反相傳播訓(xùn)練算法(簡(jiǎn)稱BP算法)。目前，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中，絕大部分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是采用BP網(wǎng)絡(luò)和它的變形形式，它也是前向網(wǎng)絡(luò)的核心部分，并體現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最精華的部分。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、輸出層和多層隱含層組成，只要隱含層中有足夠數(shù)量的神經(jīng)元，它就可以用來(lái)逼近幾乎任何一個(gè)函數(shù)。事實(shí)上，研究已表明，兩層網(wǎng)絡(luò)在其隱含層中使用S形傳輸函數(shù)，在輸出層中使用線性傳輸函數(shù)，就幾乎可以以任意精度逼近任何函數(shù)。三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖如圖2所示，任意層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有類似的結(jié)構(gòu)。本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/161475.htm
在多層網(wǎng)絡(luò)中，某一層的輸出成為下一層的輸入。描述此操作的等式為：
這里，M是網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)。多層網(wǎng)絡(luò)的BP算法是LMS(Least Mean Square，最小均方)算法的推廣。算法的輸入是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)正確行為的樣本集合：
這里pQ是網(wǎng)絡(luò)的輸入，tQ是對(duì)應(yīng)的目標(biāo)輸出。每輸入一個(gè)樣本，便將網(wǎng)絡(luò)輸出與目標(biāo)輸出相比較。算法將調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以使均方誤差最小化。每一步對(duì)參數(shù)的調(diào)節(jié)見(jiàn)式(7)(8)。
式(6)為均方誤差的期望。這里，均方誤差的期望值被第k次迭代的均方誤差所代替。
這里α是學(xué)習(xí)速度。
1. 3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和訓(xùn)練
用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)硅壓阻式傳感器進(jìn)行溫度補(bǔ)償的原理圖如圖3所示，在MatLab中創(chuàng)建的是一個(gè)1-10-2-1的BP網(wǎng)絡(luò)。
用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)硅壓阻式傳感器實(shí)現(xiàn)溫度補(bǔ)償分成兩部分，如圖3所示。其中，P表示輸入的壓力；y表示未經(jīng)溫度補(bǔ)償的傳感器輸出；Vb表示傳感器測(cè)量電路的橋路電壓；y'表示經(jīng)過(guò)溫度補(bǔ)償?shù)膫鞲衅鬏敵觥?br /> BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層由Log-Simoid層和線性層兩層組成。也就是說(shuō)隱層的函數(shù)分別為：
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評(píng)論