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基于模糊神经网络应用在汽车声品质评价与应用中的研究

摘要:运用汽车声品质设计理念的提出,将汽车声学设计与消费者的需求融合,提出模糊神经网络应用在汽车声品质评价与应用预测声学设计理念.
　　 关键词:模糊神经网络,BP,偏相干分析
　　 1 引言
　　 进一步衡量汽车车内的声品质,需要对声音训练样本进行主观评价预测,然而声品质评价的多元线性回归模型虽然算法简单、预测速度快[1],但其只是对声品质主观评价这一非线性问题的线性逼近,难以获得令人满意的精度,而且回归模型只能对已有的数据进行重复分析,若发现已有的回归模型对新增的样本数据预测效果较差时必须重新进行分析、建模.
　　 2 模糊神经网络原理
　　 2.1模糊神经网络的结构与特点
　　 模糊神经网络是采用误差反向传播算法进行选连的多层前馈神经网络,模糊神经网络神经元的激励函数一般采用S类型函数;它包含输入层、隐含含层及输出层,隐含含层可以为一层或多层,每层上的神经元称为节点或单元.因此,BP神经网络应用在汽车声品质评价与应用研究三个重要因素(1)非线性映射能力;(2)泛化能力;(3)容错性.
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