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摘要
针对基于最小二乘法的多项式天平校准公式拟合方法无法消除天平非线性引起的误差,提出了基于BP神经网络的公式拟合方法;理论分析了典型的3层BP神经网络的结构和学习原理,介绍了常规多项式公式拟合和BP神经网络公式拟合步骤和方法,建立了具有6个输入节点和6个输出节点的三层BP神经网络,采用C语言实现了BP神经网络的训练过程和自动学习,并保存训练结果;采用某六分量天平校准数据,将天平输出电压值作为BP神经网络的输入,将天平加载载荷作为网络输出对网络进行训练,并给出了多项式和神经网络方法的计算误差对比结果;结果表明,采用神经网络方法拟合精度平均提高了67%,可有效消除系统非线性引起的误差,天平公式拟合精度显著提高。
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