一種基于BP神經網絡的多焦點聲場合成方法

一、成果基本信息

二、成果簡介

 具體是一種基于BP神經網絡的多焦點聲場合成方法,初始化BP神經網絡的參數,將陣元的激勵向量u設置為輸入層與隱含層間的權重Wh,偏置設置為bh=0,隱含層與輸出層間的權重Wo設置為1,偏置設置為bo=0,設置學習效率因子μ、迭代次數L和迭代誤差ζ;計算隱含層、輸出層的狀態和激活值,并計算δh和δo;求解目標的輸出p與是實際輸出f(3)之間的誤差對輸入層與隱含層間的權重Wh的偏導:更新輸入層與隱含層間的權重,判斷是否滿足迭代停止條件;根據迭代更新得到Wh,即陣元的激勵向量u的最佳值,利用該最佳值以及對應的傳輸算子H'代入相控換能器的輻射模型,實現多焦點聲場合成將BP神經網絡應用于多焦點聲場合成中,能夠提高多焦點聲場的合成效率,提高HIFU換能器的聚焦性能。     

三、成果轉化預期：

基于該技術實現一套新型hifu換能器設備，預期轉換后可實現千萬元效益。

 特別聲明

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項目聯系人 ：趙經理  

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