压力变送器信息系统软件设计

压力变送器信系统软件实现核心是BP网络训练得到的权值与阈值的连接关系，权值与阈值是以数组运算及对每层神经元输出进行tansig 激励函数为主体，而神经网络的权值与阈值是通过训练样本在MATLAB神经网络工具箱中的训练得到的。这里训练样本的采集是把压力变送器信号和温度信号的输出电压值放大处理后输入到单片机，经过单片机A／D转换之后得到数字量，直接应用数字量进行离线训练，得到压力变送器信网络的权值与阈值，直接利用A／D值训练的优点是减少了电压A／D转换的电压损失，提高了输出精度。利用检测样本来检测训练后的神经网络，当满足要求后将训练得到的权值与阈值的连接关系用C语言表达移植到单片机中处理信号，完成控制算法的要求。
2．1 压力变送器信BP网络算法
压力变送器信BP网络 是目前应用最广泛的神经网络模型，它分为输入层、隐含层和输出层3层，层与层之间多采用全互连方式，同一层单元之间不存在相互连接。压力变送器信BP网络是由信息的正向传播和误差的反向传播组成，正向传播的输入模式从输入层经隐层逐层处理并传向输出层，如果输出层没有得到期望的结果，则将误差信号沿原来的通路返回并修改各层的权值转为反相传播，直到误差最小，最终达到期望的目标值。
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