《表1 网络模型输出对比：基于BP神经网络的身管磨损量监测系统设计》

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《基于BP神经网络的身管磨损量监测系统设计》

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由于神经网络模型是一种较为复杂的运算，要在单片机中实现，需要进行浮点运算和计算复杂函数（tansig函数），这会给系统性能带来很大影响，对于浮点函数的计算是由单片机系统自身特点所决定的，不会有很大提高，但对于复杂函数的计算，可以采用分段多项式拟合的方法对tansig函数进行改进，提高运行速度[10]。如表1为列举的穿甲、破甲和榴弹射弹数目分别为117、84、92条件下网络模型的计算结果以及在保证模型精度的前提下，两种函数运算时间的对比，可以直观地看出，优化后的传递函数运算速度有了很大提高，表明了分段多项式拟合方法的正确性。