电容称重传感器非线性校正：基于贝叶斯正则化L-M算法的改进BP神经网络

"改进型BP神经网络对电容称重传感器的非线性校正* (2012年)，基于贝叶斯正则化的L-M算法建立的BP神经网络模型，用于解决电容称重传感器的非线性问题，提高了校正精度和收敛速度。" 在电容称重传感器领域，非线性特性是一个常见的挑战，它指的是传感器的输出电压与加载的质量之间不呈线性关系。这种非线性会导致测量结果的误差，影响系统的精确度。传统的解决方法通常依赖于复杂的数学模型和线性化处理，但这些方法可能在面对复杂或未知的非线性行为时表现不佳。 本文提出的解决方案是采用改进型的BP（Backpropagation）神经网络模型。BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络，通过反向传播算法调整权重来最小化预测输出与实际输出之间的误差。然而，原始的BP网络存在收敛速度慢、容易陷入局部最小值等问题。为了解决这些问题，研究者引入了基于贝叶斯正则化的Levenberg-Marquardt（L-M）算法。 贝叶斯正则化是统计学习理论中的一种方法，它通过引入先验概率分布来控制模型复杂度，防止过拟合，从而提高泛化能力。L-M算法结合了梯度下降法和牛顿法的优点，既保证了快速收敛，又能避免陷入局部最优。将这两种方法应用于BP网络，可以改善网络的训练性能。 实验结果证明，改进型BP神经网络模型在电容称重传感器的非线性校正上表现优越。相比于传统的梯度下降算法，该模型具有更快的收敛速度，意味着在更短的时间内能完成训练。更高的精度意味着模型能够更准确地拟合数据，减少误差。此外，其较强的推广能力意味着即使面对未见过的新数据，也能保持良好的预测性能。 利用改进型BP神经网络模型进行电容称重传感器的非线性校正是一个有效的策略。这种方法不仅提高了校正的精确度，还提升了系统的整体性能。在工业应用中，这将有助于提升称重传感器的测量质量和可靠性，特别是在那些对测量精度要求极高的场合，如精密化工、制药和食品加工等领域。