基于BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)冰傳感器非線性校正方法

2.3MATLAB中學(xué)習(xí)過程與仿真
MATLAB6.2中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱功能強(qiáng)大，不但能方便創(chuàng)建常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還支 持用戶自己構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)。
在實(shí)際中，根據(jù)測量范圍和精度要求，以實(shí)驗(yàn)中的101個(gè)數(shù)據(jù)為樣本，在MATLAB中構(gòu)造BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練之前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理。諧振頻率值為輸入樣本P，將冰層厚度變換到［－1，1］的范圍后作為輸出樣本t。訓(xùn)練完后，再通過后處理還原回原來的樣本空間。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為單輸入單輸出，隱含層有5個(gè)神經(jīng)元，訓(xùn)練中誤差指標(biāo)定為0.01。訓(xùn)練結(jié)果如圖2、圖3、表1。訓(xùn)練進(jìn)行了15步就滿足了誤差要求，收斂速度較快。

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3結(jié)束語
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種分析、處理問題的新方法已經(jīng)在很多領(lǐng)域顯示了強(qiáng) 大的生 命力。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高速并行計(jì)算能力和非線性變換能力，能夠隨時(shí)進(jìn)行再學(xué)習(xí)且學(xué)習(xí) 效率很高， 特別對于產(chǎn)品性能一致性不高的結(jié)冰傳感器更見其效果。相對其他校正方式而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 無須深入了解對象的機(jī)理，具 有很強(qiáng)的曲線擬合能力。實(shí)驗(yàn)表明，補(bǔ)償?shù)男Ч钊藵M意，大大方便了結(jié)冰傳感器在測控系 統(tǒng)中的應(yīng)用。