一种基于BP神经网络的多焦点声场合成方法

一、成果基本信息

二、成果简介

 具体是一种基于BP神经网络的多焦点声场合成方法,初始化BP神经网络的参数,将阵元的激励向量u设置为输入层与隐含层间的权重Wh,偏置设置为bh=0,隐含层与输出层间的权重Wo设置为1,偏置设置为bo=0,设置学习效率因子μ、迭代次数L和迭代误差ζ;计算隐含层、输出层的状态和激活值,并计算δh和δo;求解目标的输出p与是实际输出f(3)之间的误差对输入层与隐含层间的权重Wh的偏导:更新输入层与隐含层间的权重,判断是否满足迭代停止条件;根据迭代更新得到Wh,即阵元的激励向量u的最佳值,利用该最佳值以及对应的传输算子H'代入相控换能器的辐射模型,实现多焦点声场合成将BP神经网络应用于多焦点声场合成中,能够提高多焦点声场的合成效率,提高HIFU换能器的聚焦性能。     

三、成果转化预期：

基于该技术实现一套新型hifu换能器设备，预期转换后可实现千万元效益。

 特别声明

1.本公告仅对成果进行推介，接受意向方咨询与洽谈，以上介绍中的内容仅供参考。

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项目联系人 ：赵经理  

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