BP神经网络在LabVIEW中的实现及应用
LabVIEW中BP神经网络的实现及应用
LabVIEW中BP神经网络的实现及应用
0 引言LabVIEW 是美国NI 公司开发的高效图形化虚拟仪器开发平台，它的图形化编程具有直观、简便、快速、易于开发和维护等优点，在虚拟仪器设计和测控系统开发等相关领域得到了日益广泛的应用，它无需任何文本程序代码，而是把复杂、繁琐的语言编程简化成图形，用线条把各种图形连接起来。
BP 神经网络属于前馈神经网络，它广泛应用函数逼近、模式识别、分类和数
据压缩等领域，若将神经网络与虚拟仪器有机结合，则可以为提高虚拟仪器测控系统的性能提供重要的依据。
1 BP 神经网络学习算法BP 模型是一种应用最广泛的多层前向拓扑结构，以三层BP 神经网络作为理论依据进行编程，它由输入层、隐层和输出层构成。
设输入层神经元个数为I，隐层神经元个数为J，输出层神经元个数为K，学习样本有N 个(x，Y，)向量，表示为：输入向量
X{x1，x2，…，xI}，输出向量l，{Y1，Y2，…，Yx)，理想输出向量为
T{tl，t2，…，tK}。
(1)输入层节点i，其输出等于xi(i=1，2，…，I，将控制变量值传输到隐含层，则隐层第j 个神经元的输入：
其中：Wji 是隐层第J 个神经元到输入层第i 个神经元的连接权值。
(2)隐层第J 个神经元的输出：
(3)神经网络输出层，第k 个神经元的输入为：
其中：Vkj 是输出层第k 个神经元到隐层第j 个神经元的连接权值。
(4)神经网络输出层，第志个神经元的输出为：
(5)设定网络误差函数E：
(6)输出层到隐层的连接权值调整量△Vkj：
(7)隐层到输入层的连接权值调整量wji：。
基于LabVIEW与MATLAB平台的神经网络设计与应用研究
了 （ｉ ｍｏ ｄ Ｓ ｇ ｉ
函数 ） Ｗ ； 为神 经元 与 输 出层 神经 元 ／ 间 的连接权 之
值 ； 为该 神经元 的阈值 ； Ｏ 为前一 层 的第 个神 经元
的输出。
输 入 层
隐 舍 层
输 出 层
导入节点中ｌ 选择该节点的操作Ｆ ｎｔ ｎ ＞Ａ ａｙ ｅ ＞ ４ 】 。 ｕ ｃｉ ＞ ｎ ｌｚ＞ ｏ
称 ＮＮ） 由大量 简单的处理单元 （ 是 称为 神经元） 广泛的互 相连接形 成的复杂 网络 ， 是基于 数值 计算 的知识处理 它
数 目； Ｄ为输 出层神 经元 数 目； 为 １ ０之 间的整数 。 ｎ ＿ ， —１
ＢＰ神 经网络是 通过在样 本 的学 习训 练过程 中采 用 误差反 向传播算 法（ ＢＰ算法 ） 调整 权值达 到满足精 度
与 ＭＡＴ ＡＢ之 间的数据传递可用 图 ｌ Ｌ 表示ｌ。 ４ ］
隐含 层节 点根 据需要 自由设计 的情 况下 ， 三层 ＢＰ 网络 可 以实 现任 意精 度逼 近任 意 连续 函数 。 因此 如何 合 适
图 １ Ｌ ｂ ＩＷ 与 ＭＡ Ｌ Ｂ数据 传递 示意 图 ａ ＶＥ ＴＡ
选 取 隐含层 神 经元个 数对 整 个 网络能否 正 常工 作 有重
松 组建一个 测量 系统 以及 构造 自己的仪器面板 ， 而无需 进行 任何烦琐 的程序 代码 的编写 ， 大大 简化 了过程 控制
和测试软件 的开发 。在 Ｌ ｂ Ｅ 平 台下 ， 个 ｖ 由两 ａ ｖＩ Ｗ 一 Ｉ
部分 组成 ： 前面版 和框 图程 序 。前面版 的功 能等效于 传
统测试 仪器 的面版 ， 图程 序 的功 能等效于 与传统仪器 框
点 的使 用 ，既 可 以开 打 该 节 点 直 接在 其 框 图 内书 写 ＭＡ Ｌ Ｔ ＡＢ程序代码 ： 也可以将 已经写好 的ＭＡ Ｌ Ｔ ＡＢ程序
LabVIEW中的神经网络和深度学习
LabVIEW中的神经网络和深度学习神经网络和深度学习是计算机科学领域中热门的研究方向，它们被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等各种人工智能任务中。
LabVIEW作为一款功能强大的可视化编程环境，也提供了丰富的工具和函数库来支持神经网络和深度学习的开发和应用。
一、神经网络神经网络是一种模拟人脑神经系统运作方式的数学模型。
它由神经元和其之间的相互连接组成。
LabVIEW提供了一系列的神经网络工具和函数库，可以方便地构建、训练和评估神经网络模型。
1. 神经网络的构建在LabVIEW中，我们可以使用图形化编程的方式来构建神经网络模型。
通过拖拽和连接图形化的控件，我们可以定义神经网络的层数、每层的神经元数目以及各层之间的连接方式。
LabVIEW还提供了各种常用的神经元类型和连接函数，可以灵活地定制神经网络的结构。
2. 神经网络的训练神经网络的训练是指通过给定的输入数据和对应的输出标签，调整神经网络的连接权重和偏置，使得网络能够更好地拟合输入和输出之间的关系。
LabVIEW中提供了多种常用的神经网络训练算法，如反向传播算法、遗传算法等。
我们可以根据具体的应用需求选择合适的算法进行训练。
3. 神经网络的评估神经网络的评估是指使用测试数据对训练好的网络进行性能评估。
LabVIEW中提供了一系列的指标和函数，可以评估神经网络的准确率、召回率、精确率等性能指标。
通过对评估结果的分析和调整，我们可以进一步改进神经网络的性能。
二、深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层非线性变换来学习数据的表示和特征。
LabVIEW提供了丰富的工具和函数库来支持深度学习的研究和应用。
1. 深度学习的模型LabVIEW中支持多种常用的深度学习模型，如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
我们可以根据不同的任务需求选择合适的深度学习模型，并通过LabVIEW提供的图形化界面来构建和配置网络结构。
LabVIEW中BP神经网络的实现及应用
0 引言LabVIEW是美国NI公司开发的高效图形化虚拟仪器开发平台，它的图形化编程具有直观、简便、快速、易于开发和维护等优点，在虚拟仪器设计和测控系统开发等相关领域得到了日益广泛的应用，它无需任何文本程序代码，而是把复杂、繁琐的语言编程简化成图形，用线条把各种图形连接起来。
BP神经网络属于前馈神经网络，它广泛应用函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，若将神经网络与虚拟仪器有机结合，则可以为提高虚拟仪器测控系统的性能提供重要的依据。
1 BP神经网络学习算法BP模型是一种应用最广泛的多层前向拓扑结构，以三层BP神经网络作为理论依据进行编程，它由输入层、隐层和输出层构成。
设输入层神经元个数为I，隐层神经元个数为J，输出层神经元个数为K，学习样本有N个(x，Y，)向量，表示为：输入向量X{x1，x2，…，xI}，输出向量l，{Y1，Y2，…，Yx)，理想输出向量为T{tl，t2，…，tK}。
(1)输入层节点i，其输出等于xi(i=1，2，…，I，将控制变量值传输到隐含层，则隐层第j个神经元的输入：其中：Wji是隐层第J个神经元到输入层第i个神经元的连接权值。
(2)隐层第J个神经元的输出：(3)神经网络输出层，第k个神经元的输入为：其中：Vkj是输出层第k个神经元到隐层第j个神经元的连接权值。
(4)神经网络输出层，第志个神经元的输出为：(5)设定网络误差函数E：(6)输出层到隐层的连接权值调整量△Vkj：(7)隐层到输入层的连接权值调整量wji：2 用LabVlEW实现BP神经网络的两种方法用LabVIEw实现BP神经网络的两种方法为：(1)由于Matlab具有强大的数学运算能力以及在测控领域的广泛应用。
在LabVIEW中提供了MatlabScript节点，用户可在节点中编辑Matlab程序，并在Lab—VIEW中运行；也可以在LabVIEW程序运行时直接调用已经存在的Matlab程序，如使用节点则必须在系统中安装：Matlab5以上版本，在写入Matlab节点前要将程序先调试通过，并确保其中变量的数据类型匹配。
LabVIEW中人工神经网络计算的实现与应用
１ ＬａｂＶＩＥＷ中人工神经网络计算的
实现方式 使用ＬａｂＶＩＥＷ语言直接开发人工神经网络算法
编程复杂，工作量大，并且运行效率难以保证。合理应 用ＬａｂＶＩＥＷ提供的强大外部接口能力，可以弥补 ＬａｂＶＩＥＷ自身功能的不足，实现高效的神经网络计算。 ＬａｂＶＩＥＷ中实现人工神经网络计算主要有两种途经：
图２数据采集系统的人机交互界面及滞回曲线
ＰＣＬ…８１６５结束语 采用ＰＣＬ－８１６多功能数据采集卡和模拟输出模块 ＤＡ １，以ＶＢ作为软件开发平台，可以在较
短 的时间内，充分地利用数据采集卡的功能和资源，开
发出功能强大的控制系统。特别是利用ＶＢ在生成友好 界面方面的优势，对于数据采集及状态监控系统尤其 适用。这样不仅使整个控制系统的工作可靠性大大提 高。并且缩短了实验室研究工作的周期，提高了工作效 率。该系统硬件设计原理及控制软件开发的基本思路 与方法．可为同类试验设备技术改造工作提供参考。 参考文献： ［１］张佐营，梁文龙，贾长勋等．基于ＶＢ６．０的工控机数据采集系统 的开发．微计算机信息【Ｊ】，２００４，２０（１１）：６６—６７． ［２］王铁勇，侯明善。刘贞报．研华ＰＣＬ＿８１８Ｌ数据采集卡ＤＭＡ驱 动模块开发．微计算机信息【Ｊ１，２００３，１９（２）：２７—２８．
婴竺岫；
［呆示１ 嗡隐１－层１层ｅ０】ｐ的ｏ，的权差ｃ值船三。、 羔普羔阈１嚣恚值精慧矩度，阵睦动， 矾量因ｇｗｏｈ子—ｏｍ、ａｎｌｎ＝Ｅｃ０＝ｏ‘ｎ表０１黑示 ．落８输Ｗｉ，赢出最磊层 ｈ大文１的 ７学，件ｈ 权 习麓磊焉义本什＋ｐ１蛉文输ＢＦ任ｆｉ人牛ｎ制ｐ参ｕｔｔ狱＇薮ａｙＵ中ａ‘，的１ｐｉ仟．ｆ－伞－Ｉ义：ｆ． －＇ＪＪ器珩，４硼．ｑ仝函爹焉，裂姒：ｕＨ誓ｌｅ８主逊
基于Labview和BP神经网络的温度补偿的研究
对于 给 定的 训练 样 本集 （ ， ） …． ， ， 为样 本数 （ ： ， 一 ） ｐ ｌ． ． ，网络 运算 结 果与 训练 ２ Ｐ 样 本 目标输 出之 间的均方误 差可表示 为 ：
１
出的 电信 号 经过放 大调整 电路后 ， 由系统的 数 据采集卡送入 计算 机 ， 然后 计算机把采集到 的数据 经过 Ｂ 温 度智 能补偿 网络及虚拟仪器 Ｐ 控 制面 板处理后 ， 输出补偿后的压 力值 。因为 是 两个 传感 器数据融 合的 实现 ，故温 度智能 补 偿软 件模块实 际上 也是 一个数据融合 系统 。 总之 ，压 力测 试 虚拟仪 器系统 包括 ２个 主 要内容虚拟温度补偿 Ｂ Ｐ神经 网络构建和基 于 Ｌ ｂ ｉｗ 的虚拟 仪器的设 计。前者主要实 ａ ｖｅ 现 了压 力传感 器温 度的智 能化补 偿 ，而 后者 则完成 了虚拟 的主要 计算 、控制 与显示
摘 要 ：经典压 力传感 器的输 入输出大都存在非 线性 、 易受工作环境温度的影 响。本文提 出了基于 Ｌ ｂ ｇＷ 和 Ｂ ａ ＶＩ Ｐ神经网络的传感 器 温度 补偿 系统 得设 计 ，实 验证 明温 度 补偿 效 果较 好 ，有 一定 的 实用价 值 。 关键字 ： Ｐ神经网络 Ｌ ｂ Ｉ Ｗ 温度补偿 Ｂ ａＶ Ｅ 中图分 类号 ： ｉ ＴＰ３ ７ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：６ ２ ３ ９ （ ０ ６ １ （ ） ０ ６ ０ １ ７ ７ １ ０ ）１ａ一 ０ ６ ２ ２ －
１ 引 言
虚拟 仪 器是基于 计算 机的仪 器 ，它实 际 上是一个按 照仪 器需 求组织的数据采集 系统。 目前使用 最广泛的编程 语言是 Ｌ ｂ ａ ＶＩ ｗ 。 Ｅ Ｌ ｂ Ｅ 是一种 图形化 的编程 语言 ，被工业 ａ ＶＩｗ 界、学 术界和研 究实验室所广泛接受 ，已成 为 个标 准的数 据采集 和仪 器控制软 件 。将传 感器和 插入 计算机 的数据 采集卡组 成 各种测 量系统 ，以 通用计算 机硬 件及操 作系统 为依 托， 实现 各种物 理量的测量功能 ，这种将计算 机和仪 器密切 结合 的方式是 目前仪 器测 量领 域发展的一个重要方 向。然而 ，对于 由压力 传 感器和 数据采 集卡组 成的 压力测量 系统 ，因 为压 力传感 器的输入输 出存在非线 性 ，而 且 压力 传感器容 易受 到工作 环境温 度影 响 ，其 零点 、 灵敏度均随环境温度的改变而改变 ， 表 现为被 测压 力为零或者 保持 不变时 ，改变 工 作环境 的温 度 ，则 压力传 感器 的零 点 或输 出 电压值 均发生 变化 ，这会 给实 际测 量结 果带 来误差。 传统 的 温度 补 偿方 法是 引入 热敏 元 件 ， 根据温 度状态 修正测 量 电桥输 出来抵消温 度 影响 ， 比如串接 负温 度系数的热敏 电阻 、 修改 电桥增 益等 ，该 方法 需 要增加额 外 的补偿 １ 电路 。当前越 来越 多的研 究是应用 人 工神经 网络进 行温 度补 偿［Ｉ。 ２３ １Ｉ 鉴于 以上 原因 ，为充 分利用 现有 微机 自 身资源 ，本文应用 Ｂ Ｐ神经 网络原理 ，在 Ｌ ｂ ａ ＶＥ Ｉ ｗ环 境下设计出虚拟压力传感 器温度补 偿 系统 ，该补偿 系统 经过 由用户选择 的学 习样
LabVIEW中的神经网络设计与实现
LabVIEW中的神经网络设计与实现神经网络是一种模拟人脑神经系统工作原理的计算模型，被广泛应用于模式识别、数据挖掘和人工智能等领域。
在实际应用中，设计和实现一个高效准确的神经网络系统是非常重要的。
LabVIEW作为一种强大的工具，提供了丰富的功能和易于使用的界面，使得神经网络的设计和实现变得简单而高效。
一、LabVIEW中神经网络的基本原理在LabVIEW中实现神经网络，需要了解神经网络的基本原理。
神经网络由神经元和连接神经元之间的权值构成。
通过输入数据经过激活函数的处理，逐层传递至输出层。
神经网络的学习过程即通过调整权值，使得网络的输出与期望输出之间的误差最小化，从而实现模型的训练和逼近。
二、神经网络设计的步骤1. 确定网络结构在设计神经网络之前，需要确定网络的结构，即输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。
隐藏层的神经元数决定了网络的复杂度和性能，输出层的神经元数通常与问题的类型有关。
在LabVIEW中，可以通过拖拽和连接各种神经网络的模块来构建网络结构。
2. 数据准备和预处理为了保证神经网络的训练效果，需要对输入数据进行合适的准备和预处理。
这包括数据归一化、特征选择和数据分割等步骤。
LabVIEW 提供了各种数据处理和转换的函数和工具，可以方便地对数据进行处理。
3. 神经网络训练在LabVIEW中，可以选择不同的训练算法进行神经网络的训练，如反向传播算法、遗传算法等。
通过设置合适的训练参数和调整网络结构，可以得到较好的训练结果。
LabVIEW提供了直观的界面和可视化的工具，方便用户对训练过程进行监控和调试。
4. 神经网络验证和测试在完成神经网络训练后，需要对网络进行验证和测试，以评估网络的性能和准确率。
通过输入新的数据集，可以获取网络的输出结果，并与期望输出进行对比分析。
LabVIEW提供了各种评估指标和可视化工具，方便用户对网络性能进行评估和优化。
三、LabVIEW中神经网络的实现技巧1. 合理利用LabVIEW的图形化编程特点，通过拖拽和连接不同的模块，形成神经网络的结构，简化网络的构建过程。
BP算法在LabVIEW中的实现及应用
收 稿 日期 ：０ ８— ６— ７ ８０ ２ ０ ０ ０ （ ３８）
文章编号 ：６ １— ０ １ ２ ０ ）６— ０ ６— ２ １７ １４ （０ ８ ０ ０ ８ ０
Ｂ Ｐ算 法在 Ｌ ｂ Ｉ Ｗ 中的 实现 及 应 用 ａＶＥ
匡芬芳
（ 中南大 学信 息科学 与工程 学院 ，长沙 ４ ０ ８ ； 南化 工职 业技 术学 院 。株洲 ４ ２ ０ １０ ３ 湖 １０ ４）
［ ］李奇 ， １ 徐之海 ， 冯华君 ， 数字成像 系统 自动对焦 区域 设计 等． ［ ］ 光子学报 ． ０ ２３ （ ）６ Ｊ． ２０ ，１ １ ：３—６ ． ６
［ ］朱倩 ， ２ 陈金华 ， 李峰． 基于图像分析 的数码 相机 对焦技 术研究
作者简介 ： 吴利明（ ９ １一） 男 。 １８ 。 合肥工业大学仪器科学 与光电工程学 院在读研究生 。 研究方向： 精密仪器及机械 。
隐层 ： 节点 ｉ阔 值 ０， 神 经元 的 变换 函数 选 为 ｓ Ｓ － ， ｉ各 （ｉ ｇ ｍｏ ） ｌ 函数 ， ｄ 输入层与隐层间的 网络权 值 ｗ 该层 各节点输 入 ｎｔ 输 出 Ｙ 分别为 ： ｅ， ；
LabVIEW中BP神经网络的实现及应用
0 引言LabVIEW是美国NI公司开发的高效图形化虚拟仪器开发平台，它的图形化编程具有直观、简便、快速、易于开发和维护等优点，在虚拟仪器设计和测控系统开发等相关领域得到了日益广泛的应用，它无需任何文本程序代码，而是把复杂、繁琐的语言编程简化成图形，用线条把各种图形连接起来。
BP神经网络属于前馈神经网络，它广泛应用函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，若将神经网络与虚拟仪器有机结合，则可以为提高虚拟仪器测控系统的性能提供重要的依据。
1 BP神经网络学习算法BP模型是一种应用最广泛的多层前向拓扑结构，以三层BP神经网络作为理论依据进行编程，它由输入层、隐层和输出层构成。
设输入层神经元个数为I，隐层神经元个数为J，输出层神经元个数为K，学习样本有N个(x，Y，)向量，表示为：输入向量X{x1，x2，…，xI}，输出向量l，{Y1，Y2，…，Yx)，理想输出向量为T{tl，t2，…，tK}。
(1)输入层节点i，其输出等于xi(i=1，2，…，I，将控制变量值传输到隐含层，则隐层第j个神经元的输入：其中：Wji是隐层第J个神经元到输入层第i个神经元的连接权值。
(2)隐层第J个神经元的输出：(3)神经网络输出层，第k个神经元的输入为：其中：Vkj是输出层第k个神经元到隐层第j个神经元的连接权值。
(4)神经网络输出层，第志个神经元的输出为：(5)设定网络误差函数E：(6)输出层到隐层的连接权值调整量△Vkj：(7)隐层到输入层的连接权值调整量wji：2 用LabVlEW实现BP神经网络的两种方法用LabVIEw实现BP神经网络的两种方法为：(1)由于Matlab具有强大的数学运算能力以及在测控领域的广泛应用。
在LabVIEW中提供了MatlabScript节点，用户可在节点中编辑Matlab程序，并在Lab—VIEW中运行；也可以在LabVIEW程序运行时直接调用已经存在的Matlab程序，如使用节点则必须在系统中安装：Matlab5以上版本，在写入Matlab节点前要将程序先调试通过，并确保其中变量的数据类型匹配。
LabVIEW设计中压力传感器的BP神经网络温度非线形校正
器 硬件有 机地 融合 在 …起 ，从而 把计 算机 强大 的计
算 处理 能力和 仪器 硬件 的测 量 、控制 能力 结合 在一
图ｌ 非线性校正原理 图
起 ，实现 对数 据 的显 示 、存 储 以及分 析 处理 。本文 采 用神 经网络 法 实现 虚拟 仪器 系统 中 的压力传 感器
的温 度 非线性 校 正 。
Ｌ ｂ Ｉ Ｗ设计中压力传感器的Ｂ 神经网络温度非线形校正 ａＶ Ｅ Ｐ
朱滨峰 ，徐 桂云 ，李俊敏
（ 中国矿业大学 机电工程学院，江苏 徐州 ２ １０ ） ２０ ８ 摘 要： 介绍 了Ｌ ｂ Ｉ Ｗ设计中采用Ｂ 神经网络校正压力传感 器系统的温度非线性校正的原理和 ａＶ Ｅ Ｐ
方法 ，通 过计算机仿真与应用，显 示 了这种 方法使 压力传感 器的性 能得到 了改善 ，网络结构 简
经元 的权 值 ，从 而使 误 差最 小 ，达 到期 望 目标 。通
常 ，神经 网络 训 练是 用均 方根 误 差 来定 量地 反映 学
次权 值 系数 ； ｆ为 输 出层 第 Ｌ个 结 点 目标 值 ： ， ， ７为 训练速 度 系数 ，取 值０ １ ７ ～ 。
习的性能，Ｂ 神经 网络 的学习规则是利用梯度最 Ｐ
传感器 是仪 器仪 表系 统 中的重要 部件 ，也 是过 程 控制 的重要 环节 ，传 感器 的误 差直接 影 响到 整个
为 了消除 非 目标参 量 对传 感 器输 出 的影 响 ，一 般采 用逆 向建模 的方法 ，即根据 测 得 的 求得 未
系 统 的性 能和 测量 精度 ，现 代测 控系 统对 传感器 的
作者简 介：朱滨峰（９ ０）男， １８ 一， 江苏泰 兴人， 在读研 究生， 主要 从 事测试计量技 术及仪器 方面 的研 究．
基于BP神经网络和Labview的多组分含量测定
维普资讯
．
画 验客 敲
２６ ８ 第 期 ０年 月 ４ ０
基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 和 Ｌ ｂ ｉ ａｖ ｗ 的 ｅ 多组 分 含 量 测 定
金 杰 赵 哲 杨 静
１０ １ ） １０ ６ （ 沈阳药科大学计算机科学学院、 沈阳贝朗制药有限公 司 辽宁沈阳
摘
要 ： 紫外吸收光谱 重叠 的药物进行组 分不经 分 离的含量 测定。为应 用 Ｌ ｂｉ 对 ａｖ ｗ平 台开发 用 ｅ
户界 面， 用 Ｂ 运 Ｐ神 经 网络算法进行含量 测定。 通过对 牙周康胶 囊 的测定 实验 ， 甲硝 唑和 芬布芬 的平 均回收率分别为 ９ ．４ ９ ３ ％和 １０ ８ ％ ， Ｓ ０ ． １ Ｒ Ｄ分 别 为 ０ ２ ２ 和 ０ ２ ．７％ 、 。该 寻优 方 法具有快速收敛 、 作 简单 、 定结果准确的特点 。 操 测
基于LabVIEW的BP神经网络算法的设计与实现
［ 文章编 号 ］６３—２４ ２ ０ ）４— ０ ２— ４ １７ ９４（０ ７ ０ ０ ５ ０
基于 Ｌｂ ＩＷ 的 Ｂ ａＶＥ Ｐ神经网络算法 的设 计与实现
苗 文龙
，
徐
鑫
１ １０ ） ２ ００
（． １渤海大学 信息科学 与工程学 院 ， 辽 宁 锦州 １ １０ ２ 渤海大学 信息 中心 ， 辽宁 锦州 ２ ００；．
维普资讯
２０ ０ ７年 １ ２月
陕
西
理
工 学 院 学
报
Ｄｅ ． ０ ｃ ２ｏ ７
第 ２ 卷第 ４期 ３
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｈ ａ ｘ ｉｅｓｔ ｆＴ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｒａ ｆ ａ ｎ ｉＵｎｖ ｒｉ ｏ ｅ ｈ ｏｏｙ Ｓ ｙ
Ｖ０． ３ Ｎｏ ４ １２ ．
收稿 日期 ：０ ７一 ４—１ ２０ ｏ ８
作者简介 ： 苗文龙 （９ ２ ）， ， １８ 一 男 辽宁省沈阳市人 ， 东北 大学在读 硕士研究 生 ， 主要研 究方 向为远程 教育 、 虚拟仪器开 发 与计算机网络 ； 徐鑫 （９ ６ ） 男 ， １６ 一 ， 东北 大学 博士 ， 渤海大学副教授 ， 硕士生导 师 ， 要研 究 方向为 Ｃ Ｃ 计算机 网络 与 主 Ｓ Ｗ、 信息安全技 术。
取代传统仪器。虚拟仪器技术是计算机技术与仪器技术深层次结合 的产物 ， 并成为控制 、 动测试和信 自
号处理等领域中一个崭新 的发展方 向， 随着计算机技术 的快速发展 和普及 ， 虚拟仪器 以透 明的方式把 计算机资源与仪器硬件（ Ａ Ｄ，／ ， 如 ／ Ｄ Ａ 数字 Ｉ 定时器 ， Ａ ／ Ｏ， Ｄ Ｑ采集卡 ， 信号调理等 ） 的测量、 控制 、 数据
［ 关
键
LabVIEW下基于BP神经网络
LabVIEW下基于BP神经网络的温度补偿虚拟压力测量系统设计王跃轩，倪中华(东南大学机械工程系，江苏南京210096)摘要：压力传感器的输入输出通常存在非线性，而且输出会因工作环境温度的改变，使其零点、灵敏度均发生漂移。
为消除温度对压力传感器测量结果的影响，在LabVIEW下实现虚拟压力测量系统，并应用反向传播（BP，Back Propagation）神经网络，通过样本对网络进行训练，并将该BP网络以动态链接库的形式提供给LabVIEW调用。
测试结果表明温度补偿效果非常好，同时具备传感器测量值的转换和非线性校正功能，该应用BP神经网络的虚拟压力测量系统具有很大的实用价值。
关键词：BP神经网络；温度补偿；LabVIEW;动态链接库A virtual pressure sensor temperature compensation systemin LabVIEW based on the BP neural netwerkWANG Yuexuan,NI Zhonghua(Mechanical Engineering Dept of Southeast University,Jiangsu Nan jing 210096,China)Abstract：A pressure sensor is generally chara cteristic of the nonlinear relation between its input and output.Its output ch anges with the environmental temperature,which results in excursion of its zero point and sensitivity.In order to eliminate such a situation,the paper presents the realization of a virtual pressure sensor temperature compensation system in LabVIEW and the application of the BP neural network trained by samples as a DL L(Dynamic Link Library) file for LabV IEWcall.Experimental results show that the effect of temperature compensation is excellent in addition to the function o f sensor s value translation and nonlinear calibration.This BP neural network based virtual pressure measurement system is of wide and factual application value.Key words：BP neural network;temperature compensation;LabVIEW;dy namic link library0引言虚拟仪器是基于计算机的仪器，它实际上是一个按照仪器需求组织的数据采集系统。
基于LabVIEW实现BP神经网络的反窃电系统设计
基于LabVIEW实现BP神经网络的反窃电系统设计作者：薛宇飞王心泽俞鑫吴柯强浩来源：《机电信息》2020年第27期摘要：針对传统的反窃电手段识别窃电情况困难的现状，通过分析反窃电评价体系，建立基于BP神经网络的反窃电模型，研究基于LabVIEW软件完成反窃电系统的软件设计。
通过比对数据信息对系统进行了功能测试，验证软件可用于电力窃电嫌疑分析，有利于提高反窃电工作效率。
关键词：LabVIEW;BP神经网络;Matlab;反窃电0 引言随着经济的发展，对电的需求量不断增大，窃电问题也变得越来越突出。
目前的窃电行为呈现专业化、隐蔽性的特点，窃电技术向智能化转变。
传统的反窃电手段已不能准确、及时地发现窃电行为，无法满足精益化管理要求。
本文设计的基于BP神经网络的反窃电系统可以对用电用户进行多方面的分析，以缩小搜索范围，提高反窃电工作效率[1-3]。
LabVIEW是美国NI公司推出的一种图形化的编程语言，它的图形化编程具有直观、简便、快速、易于开发和维护等优点。
它无需任何文本程序代码，而是把复杂、繁琐的语言编程简化成图形，用线条把各种图形连接起来[4]。
本文设计的反窃电系统克服了现有反窃电技术的不足，为电力管理人员提供友好的人机交互界面，具有良好的显示性。
系统依靠LabVIEW软件的优势，基于BP神经网络算法，结合电力行业的反窃电经验以及电能盗窃的特点，根据电网历史数据建立，可以在电力线路没有出现硬件损坏的情况下，根据电网数据平台采集的用户用电数据初步判断用户的用电状态，预测用户窃电行为。
1 基于BP神经网络的反窃电模型BP（Back Propagation）神经网络，被认为是按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。
BP 神经网络是一种非常普遍的神经网络算法，它拥有较强的自我学习、自我适应以及自我组织的能力，也拥有计算与分布式存储的能力[5-6]。
BP算法流程图如图1所示，输入样本从输入层向输出层传递的过程中需要经过各种隐层的处理，这是信号正向传播的特点，而误差的反向传播阶段是指实际输出和输出层的期望输出不一致。
基于LabVIEW与BP神经网络的零件识别系统
基于LabVIEW与BP神经网络的零件识别系统何晓阳;徐惠钢;谢启【摘要】A recognition system of parts designed by LabVIEW program and BP neural network is introduced .The system ac-quired and processed the images of parts by using LabVIEW software ,then extacting Hu invariant moments as the shape features of the parts.The neural network toolbox of MATLAB was used to design and train the program of neural network ,and identify the category of parts was carried on through trained neural network .Experiment results indicate that the system gets good recognition effect and can satisfy practical application requirements .%文中介绍了利用LabVIEW编程语言和BP神经网络设计的零件识别系统.通过LabVIEW软件进行零件图像的采集和处理,然后提取Hu不变矩作为零件形状特征,利用MATLAB神经网络工具箱设计神经网络程序并进行训练,通过训练好的神经网络识别零件的类别.通过实例验证,所设计的系统具有良好的识别效果,能够满足实际应用的要求.【期刊名称】《仪表技术与传感器》【年(卷),期】2017(000)001【总页数】4页(P119-122)【关键词】零件识别;BP神经网络;LabVIEW;MATLAB;Hu不变矩【作者】何晓阳;徐惠钢;谢启【作者单位】中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州 221008;常熟理工学院电气与自动化工程学院,江苏常熟 215500;常熟理工学院电气与自动化工程学院,江苏常熟 215500;常熟理工学院电气与自动化工程学院,江苏常熟 215500【正文语种】中文【中图分类】TP3912.School of Electrical and Automatic Engineering,Changshu Institute of Technology,Changshu 215500,China)近年来，图像识别技术在工业生产中的应用越来越广泛，已被用于产品检测、计数、尺寸测量等方面，零件识别是许多工业生产线的必要任务，依靠人工进行零件识别分类效率低、可靠性差，为了提高工业生产线自动化的程度，利用图像识别技术设计出能够应用于实际生产的零件自动识别系统成为当前工业自动化领域的重要课题。
基于LabVIEW实现的BP神经网络
基于LabVIEW实现的BP神经网络刘姝敏1刘海龙2 国网山西省电力公司检修分公司1国网太原供电公司2【摘要】摘要：图形化编程环境LabVIEW编写图形化语言程序可以有效提高设计者的编程效率人工智能可以利用计算机模拟人类大脑的思维。
基于LabVIEW编写的BP神经网络，可以方便灵活的应用于人类的各种生产经营活动。
【期刊名称】数码世界【年(卷),期】2016(000)005【总页数】1【关键词】关键字：LabVIEW BP 神经网络1 LabVIEW简介虚拟仪器LabVIEW是美国国家仪器公司提供的图形化编程环境，专为测量、数据分析而设计的。
LabVIEW拥有庞大的函数库和子程序库，涉及数据采集、GPIB、数据分析、数据显示、数据存储和通讯等函数库和子程序库。
LabVIEW 不同于C 、C++ 和java 等文本方式编程语言，它不仅是图形化的编程语言，还提供编程环境和运行系统。
相对于传统的编程语言，虚拟仪器LabVIEW更具灵活性，编写图形化语言程序可以有效提高设计者的编程效率。
LabVIEW程序是由虚拟仪器VI组成的，一个LabVIEW程序可以由一个或多个VI组成。
每个VI由前面板、框图和图标三部分组成。
LabVIEW的前面板模拟了物理仪器的前面板，是交互式用户界面，包含旋钮、按钮、指示器、图形和其他控件；框图是设计者编写的程序源代码，框图由低级VI、内置函数、常量和程序执行控制结构等组成，由连线将适当的对象连接起来定义各组成元素的数据流；图标是VI的图形表示，使VI可以在另外的VI框图中使用。
虚拟仪器是分层和模块化的程序，利用这种模块式的编程方式，可以实现模块化编程，每一个VI都可以作为上层程序或子程序。
设计者在编程时，可以将程序功能划分为多个子任务，按分层、分级的思想逐个实现每一个任务。
另外由于每一个任务都是一个VI，每一个VI都可以单独执行，便于设计者进行调试。
2 BP神经网络原理人工智能是指用计算机模拟人类大脑的思维。
LabVIEW中BP神经网络的实现及应用
LabVIEW中BP神经网络的实现及应用
廖慎勤;彭良玉;江勇
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2009(32)4
【摘要】BP(Back Propagation)神经网络是一种具有广泛应用性的前馈神经网络,LabVIEW 是一种图形化编程语言,其为虚拟仪器设计者提供了一个便捷、轻松的设计环境,被工业界及研究实验室广泛接受.介绍了两种在LabVlEW实现BP神经网络计算的方法,即Matlab Script节点和图形编程.Matlab Sxrript节点采用在LabVIEW中直接导入Matlab程序运行,而图形编程采用图形编程的方式实现算法,并分别以神经网络在函数逼近和某设备分类中的应用说明了各自的实现流程,实验结果精确且形象直观,充分体现了LabVIEW作为图形化编程语言的特点.
【总页数】4页(P72-75)
【作者】廖慎勤;彭良玉;江勇
【作者单位】湖南师范大学物理与信息科学学院,湖南,长沙,410081;湖南师范大学物理与信息科学学院,湖南,长沙,410081;凌阳科技(深圳)有限公司,广东,深
圳,518000
【正文语种】中文
【中图分类】TPL83
【相关文献】
1.基于Labview的BP神经网络在火灾探测中的应用 [J], 张嘉琪;胡兆杰;徐炀;关文玲;王晓丽
2.BP神经网络在LabVIEW中的实现及应用 [J], 蔡清华;杨世锡;罗锡梁
bVIEW及BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 [J], 彭良玉;廖慎勤
bview在BP神经网络谐波监测中的实现 [J], 严文娟;熊兰;吴喜红
5.BP神经网络算法在LabVIEW中的实现 [J], 李金良;付连东;曹铭;吕敏建
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于LabVIEW的BP曲线逼近
7、参考文献：
[1] 赵长青,李欧迅,黄书童.BP神经网络数字识别系统的设计方法[J].桂林航天工业高等专科学校学报.2010.3:292-294
[2]卜富清, 王茂芝，于庆刚.基于BP神经网络的数字识别[J].长江大学学报(自然科学版).2009.6(2):293-294
[3]马耀名,黄敏.基于BP神经网络的数字识别研究[J].信息技术.2007.4:87-91
8、附录
程序代码
（1）训练样本和输入样本
（2）训练过程
（3）训练完成
训练34次后误差为9.83013E-5，达到了精度要求（小于0.001），训练停止。
（4）误差曲线
6、BP神经网络学习体会
在本次学习中，利用了LabVIEW这种图形化语言来简化编程难度，但是，所有编程语言都只是我们进行学习研究的辅助工具，其核心还是算法，只有真正了解BP算法，才能将这种算法用于今后的学习研究中去。
由于本次程序中采用的神经单元模型的输出变换函数为 ，神经单元的输出是在（0，1）开区间内，所以选取 的正半周期作为学习曲线，虽然训练效果很好（在训练70次后，误差小于9.93692E-6），但是由于神经单元模型的限制，该训练函数适用范围很有限，要想突破这个局限需要另选神经单元模型的输出变换函数，或者通过其他方法解决。其次由于对于阈值的修正没有一个好的修正算法，同时也为了简化算法，本实验中没设计关于阈值 修正，直接是默认的阈值0。再次，在本实验中BP网络采用的一组样本对应一组权值，而不是所有的样本使用同一组样本。这样学习效率提高，学习比较快，缩短学习时间，但是权值数量比较庞大。
程序流程如下所示
LabVIEW中BP神经网络的实现及应用
ＬａｂＶＩＥＷ中ＢＰ神经网络的实现及应用作者：廖慎勤彭良玉江勇来源：《现代电子技术》2009年第04期摘要：BP（Back Propagation）神经网络是一种具有广泛应用性的前馈神经网络，LabVIEW是一种图形化编程语言，其为虚拟仪器设计者提供了一个便捷、轻松的设计环境，被工业界及研究实验室广泛接受。
介绍了两种在LabVIEW实现BP神经网络计算的方法，即Matlab Script节点和图形编程，Matlab Script节点采用在LabVIEW中直接导入Matlab程序运行，而图形编程采用图形编程的方式实现算法，并分别以神经网络在函数逼近和某设备分类中的应用说明了各自的实现流程，实验结果精确且形象直观，充分体现了LabVIEW作为图形化编程语言的特点。
关键词：BP神经网络;LabVIEW;图形化;Matlab中图分类号：TP183 文献标识码：B 文章编号：1004－373X(2009)04－072－04BP Neural Network′s Realization and Application i n LabVIEWLIAO Shenqin1,PENG Liangyu1,JIANG Yong2(1.College of Phycics and Information,Hunan Normal University,Changsha,410081,China;2.Sunplus Prof－tek Technology (Shenzhen) Co.Ltd.,Shenzhen,518000,China)Abstract：BP neural network is a widely used feedforward neural network,LabVIEW is a graphical programming language,which provids a convenient and easy design environment,so it′s normally accepted by industrial sector and research liboratory.Two calculation methods of realizing BP neural network in LabVIEW are introduced,those are Matlab Script node and graphical programming,Matlab Script node imports the Matlab program and running it,graphical programming realizes the algorithm with the method of graphical programming,and takes the apply of BP neural network in function approach and distinguishing between categories as examples to explain the realization process of the two methods,and the results are precise and intuitive,fully reflect the feathures of LabVIEW as a graphical programming language.Keywords：BP neural network;LabVIEW;graphical;MatlabLabVIEW是美国 NI公司开发的高效图形化虚拟仪器开发平台，它的图形化编程具有直观、简便、快速、易于开发和维护等优点，在虚拟仪器设计和测控系统开发等相关领域得到了日益广泛的应用,它无需任何文本程序代码，而是把复杂、繁琐的语言编程简化成图形，用线条把各种图形连接起来。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
作者简介 :蔡清华 (1981—) ,女 ,硕士研究生 ,主要从事机电设备故障诊断方法以及虚拟仪器技术的研究 。 收稿日期 : 2005 - 10 - 8
设计 ·研究 ·分析
·7 ·
2. 2 BP神经网络在 LabV IEW 中实现方法的比较 [ 3] 在 LabV IEW 中实现 BP神经网络的方法有多种 :利用大
3 BP神经网络算法在 LabV IEW 中的实现
BP神经网络的隐层输入如图 2所示 。其中 X 矩阵为输 入样本 X, W 为 隐层权 值 。利用
LabV IEW 中 的 An2
alyze > > M athe2 matics > >L inear A lgebra > >A ×B. vi图标根据式 1 实现权 值与输入样本的矩阵乘法 ,并通过 for循环实现 BP神经网络 的隐层输入矩阵 H。
设计 ·研究 ·分析
·17 ·
接 ;从优化后的图 4也可以看出应力最值出现在区域 2所在 平面的螺栓连接处 ,我们可以考虑 加厚这块平板 ;区域 3所在的侧板 初衷是为了加强零件的刚度 ,但是 从优化结果看仅仅在边缘处材料 起到了应有的作用 ,中间大片材料 在后续设计中应去除 。
鉴于以上对优化结构的分析 , 改进设计如图 5所示 。
2 BP神经网络算法及其在 LabV IEW 中实现方法 比较
由输入层 、隐层和输出层组成 ,其结构如图 1所示 ,分别为 :
1)输入层节点 i,其输出等于 xi ( i = 1, 2, …, n) ,将控制变 量值传输到隐含层 ;
2)隐层节点 j,其输入 hj ,输出 oj 分别为 :
n
n +1
∑ ∑ hj =
考虑到本应用中输出电压与各层厚度间的非线性关系 , 选取 S ( sigmoid)型函数为隐层传递函数 。运用 LabV IEW 的 相关 数 学 运 算 控 件根据 式 2 中编 写相 应 的 图 形 化 程序 ,得到 BP 神 经网 络 的 隐 层 输 出 O, 如图 3 所 示。
BP神经网络中神经元的选取 ,必须考虑整个网络输出的 范围 。对于输出范围比较小的网络 ,可以将其所有的神经元
值的均值有所下降 ,这不仅充分肯定了改良设计的效果优良 , 并且说明了材料的分配合理性 。
料特性 、线圈参数 、检测参数等多个参数的函数 : ΔZ = f ( r1 , r2 , l1 , l2 , R1 …, RM , L1 , L2 , …, LM , Z1 , Z2 , …, ZM - 1 , f)
(5)
zi = - ( tM - 1 + tM - 2 + … + ti + 1 + ti )
ω j
xi
-
θ j
=
ω j
xi
(1)
i=1
i =1
oj
= f ( hj )
= 1
1 + e-
hj
(2)
3)输出节点 k,其输入 hk ,输出 yk 分别为 :
m
m +1
∑ ∑ hk =
ω jk
oj
-
θ j
=
ω o — jk j
(3)
j=1
j=1
yk
= f ( hk )
= 1
1 + e-
hk
(4)
式中 k = 1, 2, …, l;θk ω = o ; o (m + 1) k m + 1 m + 1 = - 1 BP网络的输入层和输出层是与外界的接口 ,这两层的节
LabV IEW 的 G程序独立于运行平台 ,不依赖于其它软 件 ,无需任何文本程序代码 ,而是将复杂的语言编程简化成图 形方式 ,用线条把各种图形连接起来 ,充分体现了所见即所得 的先进编程思想 。与以上两种方法比较 ,直接利用 LabV IEW 图形化编程直观形象和易于理解的优点 ,实现 BP神经网络 的学习算法更有优势 。下节将具体介绍其实现过程 。
全部选为 S型函数 ,若网络的输出范围比较大 ,则一般把隐层 神经元选 为 S型函 数 ,而把输 出层神经 元选为纯 线性函数 , 这样选择 神经元函 数可以任 意精度地 逼近任意一个平滑函数 。在此将输出层神经元也选为 S型函 数 。用上面同样的方法根据式 3、4编写如图 4所示的程序。
4 应用实例
·6 ·
文章编号 : 1002 - 6886 (2006) 02 - 0006 - 03
现代机械 2006年第 2期
BP神经网络在 LabV IEW 中的实现及应用
蔡清华 ,杨世锡 ,罗锡梁
(浙江大学 现代制造工程研究所 ,浙江 杭州 310027)
摘要 : LabV IEW 是一种图形化的编程语言 ,被工业界和研究实验室所广泛接受 。将 BP神经网络与 LabV IEW 的结合 ,并应 用于基于电涡流的多层厚度检测中的反演算法 ,拓宽了两者的应用范围 ,提高了检测系统的性能和开发效率 。 关键词 : LabV IEW BP神经网络 虚拟仪器 涡流检测 厚度测量 中图分类号 : TP183 文献标识码 : A
Rea liza tion and Applica tion of BP Neura l Network in LabV IEW CA I Q ing2hua, YANG Sh i2x i, L UO X i2liang
Abstract: LabV IEW is a G p rogramm ing language , which is w idely accep ted by industry and laboratory. BP neural network and LabV IEW are combined and app lied in inversion algorithm s ofM ulti2layered thickness testing based on eddy current method, which w id2 ened the app lication area, advanced the capability and the develop ing efficiency of the testing system.
Key words: LabV IEW ; BP nueral networks; virtual instrument; eddy current testing; thickness measurement
1 引言
随着现代测试与仪器技术的发展 ,目前虚拟仪器概念已 经成为一种创新的仪器设计思想 ,成为设计复杂测试系统和 测试仪器的主要方法和手段 。LabV IEW ( laboratory virtual in2 strument engineering workbench)是美国 N I公司推出的图形化 虚拟仪器集成开发环境 [1 ] ,采用编译型图形化编程语言 - G 语言 ,用户设计好程序框图后 ,如同画流程图一般 ,只需将系 统提供的各种图形化功能模块连接起来 ,就可得到所需的软 件 。LabV IEW 在包括航空 、航天 、通讯 、汽车 、生物医学等世 界范围的众多领域得到了广泛应用 ,从简单的仪器控制 、数据 采集到尖端的测试和工业自动化 ,从探索研究到技术集成都 可以发现 LabV IEW 应用的成果和开发的产品 。
电压间的变化关系 ,若采用 n个激励频率则可以相应的检测
到 n个厚度与电压的变化值 。由于电压与厚度间的关系非常
复杂 ,难以用初等函数直接进行计算 ,为了将各层厚度分离出
来 ,现采用神经网络反演算法来对实验数据进行处理 ,具体流
程图见图 5所示 。
4. 2 实验及结果分析
以 m = 4为利 ,模拟飞机蒙皮搭接结构中间层腐蚀或者 (下转第 17页 )
231 8, 307. 2 (M Pa2 )
344 92, 696. 2 (M Pa2 )
零件设计改进后的应力结果评价 : 总结表 3,可发现如下规律 : 1 )经过改进设计后 的 零 件 没 有 任 何 工 况 应 力 极 值 超 过
屈服极限 ; 2)考察 5种工况下的应力极值的均值 ,可以看出应力极
BP (Back Propagation)神经网络属于前馈神经网络 ,它具 有前馈神经网络的基本结构 ,广泛应用于函数逼近 、模式识 别 、分类和数据压缩等领域 。以前在编写 BP神经网络算法 时 ,都是使用 VB、VC ++、M atlab等文本式编程语言 ,相对比 较繁琐 。本文利用直观 、形象的图形化编程语言 LabV IEW 让 BP神经网络理论在虚拟仪器中得以实现和应用 ,提高了虚拟 仪器控制系统的性能 ,避免了用普通编程语言实现 BP神经 网络算法的复杂编码 。充分利用 LabV IEW 功能强大的数学 和分析工具以及完善成熟的硬件 I/O 技术 ,使其在控制领域 同测试领域一样具有非常出色的表现 。
线圈参数都是已知的 ,故可以将 ( 1)式简化为 :
ΔZ = g ( zi , f)
(7)
又因为线圈输出信号中的电压变化量 ΔU 相当于线圈阻
抗的变化量 ΔZ,故 ( 3)式又可以表示为 :
ΔU = g ( zi , f)
(8)
由 ( 8)式可知 ,一个激励频率可以获得第 i层厚度变化与
点数一般由应用对象的实际问题决定 ,不能任意选取 。一般
来说网络隐含层节点数太少 ,网络将不能建立复杂的映射关
系 ,使网络训练不出来或不能识别以前没有的样本 ,泛化能力
差 ;节点过多 ,又使网络训练时间过长 ,误差也不一定最小 。
2. 1 BP神经网络算法 [ 2] BP神经网络是目前应用最广泛的拓扑结构 。BP模型是
C IN 是 “Code Interface Node ”的 简 称 。由 于 在 “Ad2 vanced”子模板上提供的 C IN 图标可以实现 LabV IEW 中引入 C语言源代码 ,因此它是 LabV IEW 图形化编程语言环境与 C 语言的接口 。利用 C IN 节点时必须考虑到外部程序的可移 植性 ,并确保输入输出的数据类型与 LabV IEW 的数据类型匹 配 。并且若外部程序中任何一个数据类型的更改都意味着要 进行新一轮的编辑 、编译 、链接 。