bp神经网络的主要功能,神经网络和bp神经网络

张力检测器的类型及优点

MAGPOWRTS张力检测器　TS的张力传感器不管一天中温度如何的变化都能提供始终如一的张力控制。

事实上，全部MAGPOWR的张力传感器都是使用叶片式应变仪的，这样就最大限度的降低了温度漂移产生的形变（0.02%每度），这能提高卷材的的使用效率，降低材料浪费率。

这些坚固的张力传感器是非常精确的装置，可以运用在放卷，收卷，中间卷材处理应用的张力测量，这种独一无二的小外形设计，能最大限度的降低对机架上的空间需求，这样就将卷材宽度的潜在性发挥到最大程度。

TS张力传感器设计时采用在两个受力方向机械过载限制器，这就消除了感应器的损坏和过载后需要的重新校核，当然它有非常多灵活多变的安装方式和连接可供选择　张力控制的研究　张力控制的研究现状张力控制的研究现状张力控制的研究现状张力控制的研究现状1.模糊控制（FuzzyControl）作为智能控制(IntelligentControl)的重要分支之一，它的最大特点是针对各类具有非线性、强耦合性、不确定性、时变的多变量复杂系统，可以取得良好的控制效果。

在没有得到被控对象精确的数学模型的前提下，引进模糊控制可以得到良好的效果。

文献1采用了模糊自整定PID算法来对张力系统进行控制；文献2针对放、收卷半径时变的特点，采用了自适应模糊控制算法；文献3中以卷染机为研究对象，研究了模糊张力控制算法在其中的应用。

2.自适应过程(AdaptiveControl)是现代控制理论的一个重要分支。

当过程的随机、时延、时变和非线性等特性比较明显时，采用常规PID控制器很难收到良好的控制效果，若采用自适应控制技术，上述问题都能得到圆满的解决。

文献4采用S5的PLC和Profibus-DP总线对分切机放卷段进行了自适应张力控制的研究;文献5采用递推最小二乘法估计参数，对车速突变进行了自适应前馈补偿的研究，并应用于复卷机中。

3.解耦控制(DecouplingControl)通过设计合适的解耦补偿器，使得一个有强耦合的多变量系统转化成无耦合的多个单变量系统。

卷绕系统中张力和速度的强耦合使得解耦控制在其中的应用成为可能。　以热轧现场数据为依据，提出了BP-RBF神经网络的自适应解耦控制策略，对调节辊的高度和张力进行了解耦，仿真结果验证了算法的有效性。

4.神经网络控制(NeuralNetworkSControl)不依赖于对象的数学模型，能适合于任何不确定性系统，又无需任何先验知识，它本身具有自学习和自适应能力，针对张力系统的特点，一些学者应用神经网络方法　主要功能:　小外形设计能最大限度的满足卷材的宽度各种各样灵活多变的安装选择在惰辊上使用的三种连接方式坚固的连接带来长久的可靠性能机械过载限制器保护过载机器。

完整的惠斯通桥来确保测量精度有英制和公制模式的国际通用设备张力传感器安装可选方式：螺钉安装，轴台安装，和法兰安装。

MAGPOWRTSU重载枕式张力检测器　TSU张力检测器结构坚固耐用，可在两个张力方向进行超负荷机械制动，适用于重载场合。采用惠斯通全电桥设计，提高精度和稳定性。

最好成对使用，每个枕形轴承座各配一个，支撑感应托辊。当以这种方式安装时，张力检测器可准确地测量由卷材作用于托辊的张力的合力，并通过张力读出器显示出来，不受卷材位置的影响。

检测器的产品范围很大一般包括在制药、化学、食品和其它需成批处理产业的高质量的测压元件、仪器和软件。典型的应用包括在工厂的加工过程中对处理相应处方的搅动容器的称量。

检测器的力学测量和伺服水压控制系统被用于纸厂、钢厂、箔生产厂、电缆铺设和锯木厂的机器中。典型的应用包括纸的张力测试、石油平台的系泊控制和其他。

主要功能:　结构坚固耐用压缩和张力的操作模式中都有优异的过载限制器一个完整的惠斯通桥有四个叶片式应变仪简易的装置能真实的测试卷材张力7个拥有敏感能力0到5000英镑的额定载荷UL和CE认证　张力控制系统的要求：　为了使纸带张力保持恒定以保证纸带匀速、平稳地进入印刷装置。

在机器稳定运转期间，应保证纸带张力稳定在给固定值上.　在生产过程中，为保持纸带的张力恒定需对制动力矩进行相应地调整。

张力控制系统的动作过程：　张力变化→位移变化→电压信号→与给定信号综合后的差值信号经比例积分，功率放大到可控整流电路→磁粉制动器的励磁电流改变→制动力矩也随之变化→从而使纸张张力维持恒定。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

BP神经网络在土木工程中有哪些应用? 10

【热心相助】您好！BP神经网络在土木工程中的应用很多AI爱发猫。

1.BP神经网络在岩土工程中优化2.BP神经网络在桥梁施工控制中的应用3.BP神经网络在现场混凝土强度的预测应用4.BP神经网络在工程项目管理中的应用5.在分岔隧道位移反分析中的应用6.神经网络智能算法在土木工程结构健康监测中的应用7.BP人工神经网络在深层搅拌桩复合地基承载力计算中的应用8.BP神经网络在房地产投资风险分析中的应用9.BP人工神经网络在青藏铁路南段地壳稳定性定量评价中的应用10.基于神经网络的土木工程结构损伤识别。

张力传感器的工作原理

张力传感器(tensionsensor)：张力传感器是张力控制过程中，用于测量卷材张力值大小的仪器。

张力传感器适用于各种光纤、纱线、化纤等的张力测量；广泛应用于电子、化工、纺织、造纸、机械和工业自动化测控领域。

工作原理：①用于制药、应变片型是张力应变片和压缩应变片按照电桥方式连接在一起，当受到外压力时应变片的电阻值也随之改变，改变值的多少将正比于所受张力的大小。

②微位移型是通过外力施加负载，使板簧产生位移，然后通过差接变压器检测出张力，由于板簧的位移量极小，大约±200μm，所以称作微位移型张力检测器。另外，由外形结构上又分为：轴台式、穿轴式、悬臂式等。

三滚轮式张力传感器。

BP网的功能及导高预测适用性

采用BP算法的前馈神经网是神经网络在各个领域中应用最广泛的一种,已经成功解决了大量实际问题。BP网的广泛应用,归因于其主要能力：具有非线性映射能力、泛化能力与容错能力。

多层前馈网能学习和存储大量输入-输出模式映射关系,即使不了解描述这种映射关系的数学方程,只要能提供足够多的样本模式对以供BP网络进行学习训练,它便可以完成由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射,即非线性映射能力。

在工程上及许多技术领域中,对某一输入输出系统常常积累了大量相关的输入输出数据,但仍未掌握其内部蕴涵的规律,无法用数学方法来描述该规律。

对难以得到解析解、缺乏专家经验,但能够表示和转化为模式识别或非线性映射的这类问题,多层前馈网络具有无可比拟的优势。

通过训练的多层前馈网络,将所提取的样本对中的非线性映射关系存储在权值矩阵中,当向网络输入训练时未曾见的非样本数据时,网络也能完成由输入空间向输出空间的正确映射,即泛化能力,是衡量多层前馈网性能优劣的一个重要方面。

由于权矩阵的调整是从大量的样本中提取统计特性的过程,反映正确规律的知识来自全体样本,个别样本中的误差不能左右对矩阵的调整。所以多层前馈网允许输入样本中带有较大的误差甚至个别错误,即容错能力。

标准算法在应用中具有训练次数多,学习效率低,收敛速度慢,隐节点的选取缺乏理论指导,训练时学习新样本有遗忘旧样本的趋势,容易形成局部极小而得到局部全优等缺点,通过要权值调整公式中增加动量项α、自适应调节学习率η、在转移函数中引入陡度因子λ等方法,有效改进了BP算法,进一步提高其适用性。

因此,采用BP人工神经网络建立导水裂隙带高度与其影响因子之间的非线性映射关系,并发挥BP网的泛化能力,输入影响因子,对导水裂隙带高度进行预测,具有无可比拟的优越性。

BP人工神经网络

人工神经网络（artificialneuralnetwork，ANN）指由大量与自然神经系统相类似的神经元联结而成的网络，是用工程技术手段模拟生物网络结构特征和功能特征的一类人工系统。

神经网络不但具有处理数值数据的一般计算能力，而且还具有处理知识的思维、学习、记忆能力，它采用类似于“黑箱”的方法，通过学习和记忆，找出输入、输出变量之间的非线性关系（映射），在执行问题和求解时，将所获取的数据输入到已经训练好的网络，依据网络学到的知识进行网络推理，得出合理的答案与结果。

岩土工程中的许多问题是非线性问题，变量之间的关系十分复杂，很难用确切的数学、力学模型来描述。

工程现场实测数据的代表性与测点的位置、范围和手段有关，有时很难满足传统统计方法所要求的统计条件和规律，加之岩土工程信息的复杂性和不确定性，因而运用神经网络方法实现岩土工程问题的求解是合适的。

BP神经网络模型是误差反向传播（BackPagation）网络模型的简称。它由输入层、隐含层和输出层组成。

网络的学习过程就是对网络各层节点间连接权逐步修改的过程，这一过程由两部分组成：正向传播和反向传播。

正向传播是输入模式从输入层经隐含层处理传向输出层；反向传播是均方误差信息从输出层向输入层传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。

BP神经网络模型在建立及应用过程中，主要存在的不足和建议有以下四个方面：（1）对于神经网络，数据愈多，网络的训练效果愈佳，也更能反映实际。

但在实际操作中，由于条件的限制很难选取大量的样本值进行训练，样本数量偏少。（2）BP网络模型其计算速度较慢、无法表达预测量与其相关参数之间亲疏关系。

（3）以定量数据为基础建立模型，若能收集到充分资料，以定性指标（如基坑降水方式、基坑支护模式、施工工况等）和一些易获取的定量指标作为输入层，以评价等级作为输出层，这样建立的BP网络模型将更准确全面。

（4）BP人工神经网络系统具有非线性、智能的特点。

较好地考虑了定性描述和定量计算、精确逻辑分析和非确定性推理等方面，但由于样本不同，影响要素的权重不同，以及在根据先验知识和前人的经验总结对定性参数进行量化处理，必然会影响评价的客观性和准确性。

因此，在实际评价中只有根据不同的基坑施工工况、不同的周边环境条件，应不同用户的需求，选择不同的分析指标，才能满足复杂工况条件下地质环境评价的要求，取得较好的应用效果。

什么是BP神经网络？

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BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。

经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。

3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。

5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

BP神经网络原理

人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（ErrorBack-Prooaeation），简称为BP网络。

在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。

多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。

典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络（图4.1），即：输入层、隐含层（也称中间层）、输出层，具体如下：图4.1三层BP网络结构（1）输入层输入层是网络与外部交互的接口。

一般输入层只是输入矢量的存储层，它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的神经元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。

一般而言，如果输入矢量为图像，则输入层的神经元数目可以为图像的像素数，也可以是经过处理后的图像特征数。

（2）隐含层1989年，RobertHechtNielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。

增加隐含层数虽然可以更进一步的降低误差、提高精度，但是也使网络复杂化，从而增加了网络权值的训练时间。

误差精度的提高也可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现，其训练效果也比增加隐含层数更容易观察和调整，所以一般情况应优先考虑增加隐含层的神经元个数，再根据具体情况选择合适的隐含层数。

（3）输出层输出层输出网络训练的结果矢量，输出矢量的维数应根据具体的应用要求来设计，在设计时，应尽可能减少系统的规模，使系统的复杂性减少。

如果网络用作识别器，则识别的类别神经元接近1，而其它神经元输出接近0。

以上三层网络的相邻层之间的各神经元实现全连接，即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接，而且每层各神经元之间无连接，连接强度构成网络的权值矩阵W。

BP网络是以一种有教师示教的方式进行学习的。首先由教师对每一种输入模式设定一个期望输出值。然后对网络输入实际的学习记忆模式，并由输入层经中间层向输出层传播（称为“模式顺传播”）。

实际输出与期望输出的差即是误差。按照误差平方最小这一规则，由输出层往中间层逐层修正连接权值，此过程称为“误差逆传播”（陈正昌，2005）。

所以误差逆传播神经网络也简称BP（BackPropagation）网。随着“模式顺传播”和“误差逆传播”过程的交替反复进行。

网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近，网络对输入模式的响应的正确率也不断上升。通过此学习过程，确定下各层间的连接权值后。

典型三层BP神经网络学习及程序运行过程如下（标志渊，2006）：（1）首先，对各符号的形式及意义进行说明：网络输入向量Pk=（a1，a2，...，an）；网络目标向量Tk=（y1，y2，...，yn）；中间层单元输入向量Sk=（s1，s2，...，sp），输出向量Bk=（b1，b2，...，bp）；输出层单元输入向量Lk=（l1，l2，...，lq），输出向量Ck=（c1，c2，...，cq）；输入层至中间层的连接权wij，i=1，2，...，n，j=1，2，...p；中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；中间层各单元的输出阈值θj，j=1，2，...，p；输出层各单元的输出阈值γj，j=1，2，...，p；参数k=1，2，...，m。

（2）初始化。给每个连接权值wij、vjt、阈值θj与γj赋予区间（-1，1）内的随机值。（3）随机选取一组输入和目标样本提供给网络。

（4）用输入样本、连接权wij和阈值θj计算中间层各单元的输入sj，然后用sj通过传递函数计算中间层各单元的输出bj。

基坑降水工程的环境效应与评价方法bj=f（sj）j=1，2，...，p（4.5）（5）利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。

基坑降水工程的环境效应与评价方法Ct=f（Lt）t=1，2，...，q（4.7）（6）利用网络目标向量，网络的实际输出Ct，计算输出层的各单元一般化误差。

基坑降水工程的环境效应与评价方法（7）利用连接权vjt、输出层的一般化误差dt和中间层的输出bj计算中间层各单元的一般化误差。

基坑降水工程的环境效应与评价方法（8）利用输出层各单元的一般化误差与中间层各单元的输出bj来修正连接权vjt和阈值γt。

基坑降水工程的环境效应与评价方法（9）利用中间层各单元的一般化误差，输入层各单元的输入Pk=（a1，a2，...，an）来修正连接权wij和阈值θj。

基坑降水工程的环境效应与评价方法（10）随机选取下一个学习样本向量提供给网络，返回到步骤（3），直到m个训练样本训练完毕。

（11）重新从m个学习样本中随机选取一组输入和目标样本，返回步骤（3），直到网路全局误差E小于预先设定的一个极小值，即网络收敛。如果学习次数大于预先设定的值，网络就无法收敛。（12）学习结束。

可以看出，在以上学习步骤中，（8）、（9）步为网络误差的“逆传播过程”，（10）、（11）步则用于完成训练和收敛过程。通常，经过训练的网络还应该进行性能测试。

测试的方法就是选择测试样本向量，将其提供给网络，检验网络对其分类的正确性。测试样本向量中应该包含今后网络应用过程中可能遇到的主要典型模式（宋大奇，2006）。

这些样本可以直接测取得到，也可以通过仿真得到，在样本数据较少或者较难得到时，也可以通过对学习样本加上适当的噪声或按照一定规则插值得到。

为了更好地验证网络的泛化能力，一个良好的测试样本集中不应该包含和学习样本完全相同的模式（董军，2007）。

在看了案例二中的BP神经网络训练及预测代码后，我开始不明白BP神经网络究竟能做什么了。。。 程序最后得到

网络的训练过程与使用过程了两码事。

比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。

这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。

您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。