超声波液位计液态介质测量高精度的探讨 三十一

4．2．1正向传播

设BP网络的输入层有r1个节点，隐层有q个节点，输出层有m个节点，输入层与隐层之间的权值为％，隐层与输出层之间的权值。

4．2．2反向传播

(1)定义误差函数

输入P个学习样本，用x1，x2，．．．z7，．．．xp 来表示。第P个样本输入到网络后得到输出。

(2)输出层权值的变化

采用累计误差BP算法调整w庸，使全局误差E变小。

 (3)隐层权值的变化

4．2．3 BP算法的改进

BP算法理论具有依据可靠、推导过程严谨、精度较高、通用性较好等优点，但标准BP算法存在以下缺点：收敛速度缓慢：容易陷入局部极小值；难以确定隐层数和隐层节点个数。在实际应用中，BP算法很难胜任，因此出现了很多改进算法。

(1)利用动量法改进BP算法

标准BP算法实质上是一种简单的最速下降静态寻优方法，在修『F W(K)时，只按照第K步的负梯度方向进行修正，而没有考虑到以前积累的经验，即以前时刻的梯度方向，从而常常使学习过程发生振荡，收敛缓慢。动量法权值调整算法的具体做法是：将上一次权值调整量的一部分迭加到按本次误差计算所得的权值调整量上，作为本次的实际权值调整量。

这种方法所加的动量因子实际上相当于阻尼项，它减小了学习过程中的振荡趋势，从而改善了收敛性。动量法降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性，有效的抑制了网络陷入局部极小。

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