超聲波液位計液態介質測量高精度的探討 三十一

4．2．1正向傳播

設BP網絡的輸入層有r1個節點，隱層有q個節點，輸出層有m個節點，輸入層與隱層之間的權值為％，隱層與輸出層之間的權值。

4．2．2反向傳播

(1)定義誤差函數

輸入P個學習樣本，用x1，x2，．．．z7，．．．xp 來表示。第P個樣本輸入到網絡后得到輸出。

(2)輸出層權值的變化

采用累計誤差BP算法調整w庸，使全局誤差E變小。

 (3)隱層權值的變化

4．2．3 BP算法的改進

BP算法理論具有依據可靠、推導過程嚴謹、精度較高、通用性較好等優點，但標準BP算法存在以下缺點：收斂速度緩慢：容易陷入局部極小值；難以確定隱層數和隱層節點個數。在實際應用中，BP算法很難勝任，因此出現了很多改進算法。

(1)利用動量法改進BP算法

標準BP算法實質上是一種簡單的最速下降靜態尋優方法，在修『F W(K)時，只按照第K步的負梯度方向進行修正，而沒有考慮到以前積累的經驗，即以前時刻的梯度方向，從而常常使學習過程發生振蕩，收斂緩慢。動量法權值調整算法的具體做法是：將上一次權值調整量的一部分迭加到按本次誤差計算所得的權值調整量上，作為本次的實際權值調整量。

這種方法所加的動量因子實際上相當于阻尼項，它減小了學習過程中的振蕩趨勢，從而改善了收斂性。動量法降低了網絡對于誤差曲面局部細節的敏感性，有效的抑制了網絡陷入局部極小。

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