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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策KNN算法的缺陷尺寸反演

2019-05-08 03:16楊濤趙可天盛鍇劉曉媛
中國(guó)科技縱橫 2019年6期
關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

楊濤 趙可天 盛鍇 劉曉媛

摘 要:本文提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策KNN算法的缺陷尺寸反演方法,利用檢測(cè)裝置獲取的大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)該算法,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策KNN算法的缺陷反演模型,改進(jìn)了傳統(tǒng)KNN算法反演效果受K值影響較大的問(wèn)題。模型可根據(jù)多頻電磁缺陷檢測(cè)裝置獲得的檢測(cè)電壓信號(hào)對(duì)缺陷尺寸預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);KNN算法;缺陷尺寸反演

中圖分類號(hào):TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1671-2064(2019)06-0018-02

0 引言

本文中用于數(shù)據(jù)分析的電磁信號(hào)是經(jīng)過(guò)頻率分離之后的正弦電壓信號(hào),提取檢測(cè)電壓信號(hào)的峰值和峰值變化檢測(cè)線圈的距離作為特征量進(jìn)行缺陷尺寸的反演,用采集到的電壓信號(hào)與缺陷尺寸組成的構(gòu)成總樣本集。利用KNN算法構(gòu)建缺陷尺寸預(yù)測(cè)模型,當(dāng)K取不同的值的時(shí)候會(huì)得到不同的反演結(jié)果,但整體反演效果不太好。針對(duì)這一問(wèn)題,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)KNN算法進(jìn)行改進(jìn),將反演結(jié)果中誤差小于10%的數(shù)據(jù)集作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并將反演結(jié)果的準(zhǔn)確率與KNN算法比較。利用KNN算法構(gòu)建缺陷尺寸預(yù)測(cè)模型,當(dāng)K取不同的值的時(shí)候會(huì)得到不同的反演結(jié)果,但整體反演效果不太好。

1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-KNN算法的缺陷尺寸反演

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

1.1.1 算法介紹

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是按照誤差逆向傳播訓(xùn)練的分類和回歸算法[1-3],其算法以負(fù)梯度作為目標(biāo)方向?qū)?quán)值和閾值進(jìn)行調(diào)節(jié),使得訓(xùn)練集中不同樣本之間的距離逐漸減小,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中,能自動(dòng)的地調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入在各個(gè)隱藏層中所占的比重,對(duì)缺陷反演模型進(jìn)行優(yōu)化,得到較好的缺陷尺寸反演模型[4]。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有輸入層、隱藏層和輸出層組成,可實(shí)現(xiàn)輸入到輸出的非線性映射[5]。以訓(xùn)練樣本集進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練,將檢測(cè)電壓信號(hào)特征量作為輸出缺陷的尺寸作為輸出,將實(shí)際缺陷尺寸與目標(biāo)缺陷尺寸差值的平方和作為目標(biāo)函數(shù),通過(guò)調(diào)節(jié)權(quán)值大小使目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)。

(7)判斷是否達(dá)到給定的停止條件,若達(dá)到條件則輸出確定好的連接權(quán)值和閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),若不滿足條件則重復(fù)步驟(2)和(5)直到滿足要求。

1.2 改進(jìn)KNN算法缺陷反演過(guò)程

基于KNN算法的缺陷尺寸反演模型受值影響很大,反演結(jié)果準(zhǔn)確率差異較大這一問(wèn)題,提出了利用KNN算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)集先做一個(gè)預(yù)處理,再將樣本數(shù)據(jù)集中特征量明顯的數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的訓(xùn)練集的方法。該算法首先利用多個(gè)不同值的KNN算法對(duì)缺陷的尺寸進(jìn)行初步的反演,本文中值分別取3、5、7、9,將取不同值時(shí)反演結(jié)果中誤差小于10%的數(shù)據(jù)集作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集,其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入檢測(cè)電壓信號(hào)的特征量,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為缺陷的尺寸信息。通過(guò)這種方法可以有效剔除樣本集中的特征量不明顯的數(shù)據(jù)集,用該訓(xùn)練集再進(jìn)行訓(xùn)練得到缺陷反演的模型,從總樣本集中選出30%作為測(cè)試集,來(lái)驗(yàn)證模型反演結(jié)果的準(zhǔn)確性。將通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演得到的結(jié)果與不同值反演結(jié)果的誤差率對(duì)比分析,通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的KNN算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)集先做一個(gè)預(yù)處理,再將樣本數(shù)據(jù)集中特征量明顯的數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的訓(xùn)練集的方法的正確性,提高了反演的精度。BP-KNN算法缺陷尺寸反演過(guò)程如下:

步驟1:獲取數(shù)據(jù)集,將使用KNN算法對(duì)缺陷反演過(guò)程中取值為3、5、7、9反演誤差小于10%的數(shù)據(jù)集作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集,其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入時(shí)檢測(cè)電壓信號(hào)的特征量,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出是缺陷的尺寸。

步驟2:設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、權(quán)值、學(xué)習(xí)率、閾值等?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷尺寸反演模型為三層,分別為輸入層、隱藏層、輸出層。由于提取檢測(cè)電壓信號(hào)的特征量個(gè)數(shù)為3所以輸入層的神經(jīng)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為3,缺陷反演尺寸包括長(zhǎng)、寬、深三個(gè)值,所示輸出層神經(jīng)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)也為3。隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)將在步驟3中根據(jù)樣本數(shù)量和輸入輸出層神經(jīng)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)求出,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值、閾值在(0,1)范圍內(nèi)隨機(jī)初始化。

步驟3:隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù),隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)可以用公式(2.8)表示。本文中輸入層的神經(jīng)節(jié)點(diǎn)數(shù),輸出層神經(jīng)節(jié)點(diǎn)數(shù),樣本數(shù)量,是一個(gè)常數(shù),通常選擇個(gè)位數(shù)取3,計(jì)算可得隱藏層的神經(jīng)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為12。

(2.8)

步驟4:設(shè)置訓(xùn)練樣本集,以檢測(cè)電壓信號(hào)特征量為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,以缺陷的長(zhǎng)、寬、深等尺寸信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。

步驟5:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算權(quán)值,將輸出層輸出的缺陷長(zhǎng)、寬、深尺寸信息與實(shí)際檢測(cè)得到的尺寸信息相比較,計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出誤差,根據(jù)誤差結(jié)果自動(dòng)更行連接權(quán)值與閾值。

步驟6:生成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,判斷各個(gè)神經(jīng)元是否滿足輸出要求,將反演結(jié)果和實(shí)際缺陷尺寸對(duì)比,誤差小于10%則認(rèn)為滿足要求則結(jié)束,生成基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷尺寸反演模型,否則進(jìn)入步驟3進(jìn)一步訓(xùn)練模型修改權(quán)值和閾值。

步驟7:從KNN測(cè)試樣本集中誤差大于10%的數(shù)據(jù)集中選取125組作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試集,來(lái)計(jì)算反演的準(zhǔn)確率,并與KNN算法中值取3、5、7、9時(shí)反演準(zhǔn)確率對(duì)比。

將使用KNN算法進(jìn)行缺陷尺寸反演過(guò)程中,測(cè)試集中預(yù)測(cè)誤差率小于10%的數(shù)據(jù)集,作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練,從總樣本集中取30%作為測(cè)試集進(jìn)行驗(yàn)證,將預(yù)測(cè)誤差率小于10%的結(jié)果定義為預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確,通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率與不同值KNN算法反演結(jié)果分析,驗(yàn)證了BP算法對(duì)于KNN算法改進(jìn)比直接使用KNN算法做缺陷尺寸反演效果更好,通過(guò)這種方法可以有效剔除樣本集中的特征量不明顯的數(shù)據(jù)集,將通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演得到的結(jié)果與不同值反演結(jié)果的誤差率對(duì)比分析,通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的KNN算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)集先做一個(gè)預(yù)處理,再將樣本數(shù)據(jù)集中特征量明顯的數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的訓(xùn)練集的方法的正確性,提高了反演的精度。

2 對(duì)比結(jié)果分析

為了驗(yàn)證利用KNN算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)集先做一個(gè)預(yù)處理,再將樣本數(shù)據(jù)集中特征量明顯的數(shù)據(jù)集作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的訓(xùn)練集這一方法的正確性,訓(xùn)練集的方法為了驗(yàn)證本文提出的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法決策KNN算法的有效性,將值分別取3、5、7、9時(shí)對(duì)缺陷長(zhǎng)、寬、深三個(gè)尺寸反演的結(jié)果與改進(jìn)算法之后的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集是通過(guò)KNN算法進(jìn)行初步預(yù)測(cè)之后優(yōu)選出來(lái)的,所以在樣本集選擇之初就將特征量不明顯的數(shù)據(jù)排除在外,反演結(jié)果準(zhǔn)備率更高。將反演結(jié)果與實(shí)際結(jié)果誤差不超過(guò)10%的數(shù)據(jù)定義為準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。將測(cè)試樣本集中滿足誤差要求的數(shù)據(jù)占整個(gè)數(shù)據(jù)集的比例作為算法反演的準(zhǔn)確率,最終通過(guò)準(zhǔn)確率的對(duì)比來(lái)驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性,準(zhǔn)確率對(duì)比如表1所示。

從表格中數(shù)據(jù)可以看出,其中對(duì)于缺陷長(zhǎng)的反演準(zhǔn)確率可以達(dá)到85.9%,對(duì)于缺陷寬度反演的準(zhǔn)確率可以達(dá)到83.2%,對(duì)于缺陷深度的反演準(zhǔn)確率可以達(dá)到76.8%,滿足要求可以實(shí)現(xiàn)缺陷反演檢測(cè)。

3 結(jié)語(yǔ)

本文以檢測(cè)電壓信號(hào)的特征量作為樣本集樣本特征,以缺陷的尺寸信息作為樣本集樣本標(biāo)簽,基于KNN算法進(jìn)行缺陷尺寸反演模型的建立。實(shí)驗(yàn)分析中發(fā)現(xiàn),K值的變動(dòng)對(duì)反演結(jié)果影響較大,但整體反演結(jié)果的準(zhǔn)確率都較低。針對(duì)這一問(wèn)題,提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策KNN算法的缺陷尺寸反演方法,將KNN反演結(jié)果中特征量明顯的數(shù)據(jù)集作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集,訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演模型,并將反演結(jié)果與KNN方法反演結(jié)果對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)效果明顯改善。

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