工程科学信息处理的补偿方法

摘要

工程科学信息处理的补偿方法是利用神经网络技术自动实现的补偿方法，具体步骤为：1)工程科学信息采集、2)工程科学信息处理、3)神经网络模拟、4)补偿方法；采用本发明方法，可求出工程科学计算的偏差值，并实现对该工程科学信息处理误差的补偿。整个过程无需人工干预，自动化程度高。经过大量工程实例应用结果分析，本发明方法，对工程科学信息处理的补偿效果较常规方法要好很多。

主权项

1、一种工程科学信息处理的补偿方法，其特征在于，该方法利用神经网络技术自动实现，该方法具体包括以下步骤：a.工程科学信息采集在工程科学领域，需要利用n个变量x1，x2，…，xn来求取变量y的值，首先，通过测量或试验得到S个子样，并对子样数据按照要求进行整理，整理之后的数据格式为：yi；x1i，x2i，…，xni；i＝1，2，…，s，n为变量x的个数，b.工程科学信息处理设定工程科学计算关系式：y＝b0+b1x1+b2x2+...+bnxn 式中，b0，b1，…，bn为待定参数，上式待定参数的个数Q＝n+1，要求子样个数S要满足：S≥2Q+2，根据S个子样信息，按照下式计算待定参数bi的值：$\underset{Q\times 1}{X}=\left(\begin{array}{c}{b}_0\\ b_1\\ .\\ .\\ .\\ b_n\end{array}\right)={\left(A^{T}A\right)}^{-1}·A^{T}L,其中，$ \underset{S\times Q}{A}=\left(\begin{array}{ccccc}1& x_{11}& x_{21}& ...& x_{n1}\\ 1& x_{12}& x_{22}& ...& x_{n2}\\ .& .& .& & .\\ .& .& .& & .\\ .& .& .& & .\\ 1& x_{1S}& x_{2S}& ...& x_{\mathrm{nS}}\end{array}\right),$ \underset{S\times 1}{L}\text{=}\left(\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ .\\ .\\ .\\ y_S\end{array}\right),c.神经网络模拟先根据下式计算各个子样的“工程计算值y\prime ”和“偏差值\Delta y”，y\prime i＝b0+b1x1i+b2x2i+...+bnxni\; \Delta yi＝yi-y\prime \; i＝1，2，\dots ，s将子样的有关信息进行整理，整理之后的数据格式为：x1i，x2i，\dots ，xni，y\prime i；\Delta yi；i＝1，2，\dots ，s然后，将上述数据构成学习样本，利用神经网络BP算法进行训练，BP网络结构为：(n+1)\times P\times 1，C1.BP网络的输入层元素个数为n+1，分别为：x1，x2，\dots ，xn，y\prime ，C2.BP网络的隐含层元素个数为P，P值的计算公式：P＝12+n+INT(S/10)式中n为变量x的个数；S为子样个数；C3.BP网络的输出层元素个数1，为：偏差值\Delta y，神经网络对S个子样的模拟训练结束后，实质上就得到了该工程偏差值\Delta y的神经网络计算模型，d.补偿方法工程科学信息处理的补偿公式为：y*＝y\prime +\Delta y*\; 式中，y\prime 为工程计算值；\Delta y*为神经网络模拟值；y*为经过补偿之后的结果。$$$