超声波液位计液态介质测量高精度的探讨 三十

3．10．2蓄电池充电电路

T1，3CG21构成的蓄电池自动充电电路，它在电池充满后自动停止充电，其中D2亮为正在充电，D1为工作指示。由R4，R5，3CG21构成电压检测电路，蓄电池电压低，则T1、3CG21导通，实现对其充电；充满后，T1、3CG21截止，停止充电，同时D2熄灭，电路中C4的作用是滤除干扰信号。

4 BP神经网络的基本原理及其在液位计上的运用

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入一输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括：输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层。

4．1 BP神经元

三个最基本也是最重要的功能：加权、求和与转移。而且必须是有界函数，因为细胞传递的信号不可能无限增加，必有一最大值。

4．2 BP网络

BP算法由数据流的前向计算(正向传播)和误差信号的反向传播两个过程构成。正向传播时，传播方向为输入层一隐层一输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元。若在输出层得不到期望的输出，则转向误差信号的反向传播。通过这两个过程的交替进行，在权向量空间执行误差函数梯度下降策略，动态迭代搜索一组权向量，使网络误差函数达到最小值，从而完成信息提取和记忆过程。

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