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基于模糊神經網絡應用在汽車聲品質評價與應用中的研究
程自樹 2011/8/30
摘要:運用汽車聲品質設計理念的提出,將汽車聲學設計與消費者的需求融合,提出模糊神經網絡應用在汽車聲品質評價與應用預測聲學設計理念.
關鍵詞:模糊神經網絡,BP,偏相干分析
1 引言
進一步衡量汽車車內的聲品質,需要對聲音訓練樣本進行主觀評價預測,然而聲品質評價的多元線性回歸模型雖然算法簡單、預測速度快[1],但其只是對聲品質主觀評價這一非線性問題的線性逼近,難以獲得令人滿意的精度,而且回歸模型只能對已有的數據進行重復分析,若發(fā)現已有的回歸模型對新增的樣本數據預測效果較差時必須重新進行分析、建模.
2 模糊神經網絡原理
2.1模糊神經網絡的結構與特點
模糊神經網絡是采用誤差反向傳播算法進行選連的多層前饋神經網絡,模糊神經網絡神經元的激勵函數一般采用S類型函數;它包含輸入層、隱含含層及輸出層,隱含含層可以為一層或多層,每層上的神經元稱為節(jié)點或單元.因此,BP神經網絡應用在汽車聲品質評價與應用研究三個重要因素(1)非線性映射能力;(2)泛化能力;(3)容錯性.
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