超聲波液位計液態介質測量高精度的探討 三十

3．10．2蓄電池充電電路

T1，3CG21構成的蓄電池自動充電電路，它在電池充滿后自動停止充電，其中D2亮為正在充電，D1為工作指示。由R4，R5，3CG21構成電壓檢測電路，蓄電池電壓低，則T1、3CG21導通，實現對其充電；充滿后，T1、3CG21截止，停止充電，同時D2熄滅，電路中C4的作用是濾除干擾信號。

4 BP神經網絡的基本原理及其在液位計上的運用

BP(Back Propagation)網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入一輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小。BP神經網絡模型拓撲結構包括：輸入層(input)、隱層(hide layer)和輸出層。

4．1 BP神經元

三個最基本也是最重要的功能：加權、求和與轉移。而且必須是有界函數，因為細胞傳遞的信號不可能無限增加，必有一最大值。

4．2 BP網絡

BP算法由數據流的前向計算(正向傳播)和誤差信號的反向傳播兩個過程構成。正向傳播時，傳播方向為輸入層一隱層一輸出層，每層神經元的狀態只影響下一層神經元。若在輸出層得不到期望的輸出，則轉向誤差信號的反向傳播。通過這兩個過程的交替進行，在權向量空間執行誤差函數梯度下降策略，動態迭代搜索一組權向量，使網絡誤差函數達到最小值，從而完成信息提取和記憶過程。

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