李建芳

（重慶電子工程職業(yè)學(xué)院，重慶401331）

0 前言

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理、自適應(yīng)、自組織和分布存儲(chǔ)等特性，已在材料、汽車工程、機(jī)械故障診斷和信息數(shù)據(jù)分類等領(lǐng)域中獲得應(yīng)用［1-4］。本文以鍍鎳層的表面粗糙度為研究對(duì)象，應(yīng)用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

圖1為構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型包含輸入層、隱含層和輸出層三層，各層均以神經(jīng)元作為基本組成單元，并且相互連通。結(jié)合研究對(duì)象及其影響參數(shù)構(gòu)建輸入層和輸出層，輸入層為電流密度、鍍液pH值和鍍液溫度，輸出層為鍍鎳層的表面粗糙度。對(duì)于隱含層，先依照經(jīng)驗(yàn)公式［5］對(duì)神經(jīng)元數(shù)目賦值，進(jìn)而通過仿真優(yōu)化獲得最佳值。

2 數(shù)據(jù)樣本選取

數(shù)據(jù)樣本組數(shù)與隱含層神經(jīng)元數(shù)目及運(yùn)算效率間存在著反比關(guān)系［6］。為獲得較為理想的預(yù)測(cè)結(jié)果，同時(shí)盡可能確保預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，優(yōu)選16組數(shù)據(jù)作為樣本。另外，考慮到BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)輸入層和輸出層的特殊要求，為獲得理想的內(nèi)在線性關(guān)系并直觀展現(xiàn)規(guī)律性，采用正交試驗(yàn)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排列組合，結(jié)果如表1所示。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

3 預(yù)測(cè)及驗(yàn)證

本文構(gòu)建的是非線性系統(tǒng)，為避免因隱含層中部分神經(jīng)元過飽和而影響運(yùn)算收斂狀態(tài)的情況出現(xiàn)，先利用自編程序?qū)?shù)據(jù)樣本進(jìn)行歸一化處理，以賦予神經(jīng)元接近乃至等于零的初始狀態(tài)值。依據(jù)經(jīng)驗(yàn)和推測(cè)，設(shè)定隱含層中神經(jīng)元的數(shù)目分別為6、8、10、12，對(duì)應(yīng)的仿真結(jié)果如圖2（a）～2（d）所示。對(duì)比可知：經(jīng)過相同次數(shù)的運(yùn)算，神經(jīng)元數(shù)目為10時(shí)，對(duì)應(yīng)的誤差曲線收斂速度最快，誤差等級(jí)接近10-13級(jí)。這反映出構(gòu)建的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能較優(yōu)，可滿足要求。

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)樣本

對(duì)此，以表1所列的數(shù)據(jù)樣本為輸入層，參照優(yōu)選確定的神經(jīng)元數(shù)目構(gòu)建隱含層，借助運(yùn)算處理平臺(tái)，進(jìn)行鍍鎳層表面粗糙度預(yù)測(cè)。與此同時(shí)，測(cè)定了不同工藝條件下所得鍍鎳層的表面粗糙度。圖3為預(yù)測(cè)結(jié)果與測(cè)定結(jié)果對(duì)照。由圖3可知：相同工藝條件下的預(yù)測(cè)結(jié)果與測(cè)定結(jié)果較為接近，表面粗糙度偏差介于0.005～0.015μm 范圍內(nèi)，最大誤差為2.01%，屬于可接受范疇。

4 結(jié)論

以鍍鎳層的表面粗糙度為研究對(duì)象，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。得出結(jié)論：預(yù)測(cè)結(jié)果與測(cè)定結(jié)果基本吻合，兩者的線性相關(guān)性較好。這表明構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能較為準(zhǔn)確地反映電鍍工藝條件與鍍鎳層表面粗糙度間的映射關(guān)系，凸顯出應(yīng)用價(jià)值。

圖2 隱含層中神經(jīng)元數(shù)目不相同時(shí)仿真所得的誤差曲線

圖3 預(yù)測(cè)結(jié)果與測(cè)定結(jié)果對(duì)照

［1］劉艷俠，高新琛，張國英，等.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)3C 鋼腐蝕性能的預(yù)測(cè)分析［J］.材料科學(xué)與工程學(xué)報(bào)，2008，26（1）：94-97.

［2］杜常清，顏伏伍，楊平龍，等.基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)矩估計(jì)［J］.汽車工程，2008，30（7）：588-591.

［3］張新海，雷勇.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用［J］.噪聲與振動(dòng)控制，2008，28（5）：95-97.

［4］黃宇棟.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用研究［D］.北京：中國地質(zhì)大學(xué)，2013.

［5］沈花玉，王兆霞，高成耀，等.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層單元數(shù)的確定［J］.天津理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，24（5）：13-15.

［6］葉世偉.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理［M］.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2004.