感知器的训练算法实例
感知器的训练算法实例
将属于ω2的训练样本乘以（-1），并写成增广向量的形式。
x①=(0 0 1)T, x②=(0 1 1)T, x③=(-1 0 -1)T, x④=(-1 -1 -1)T
第一轮迭代：取C=1，w(1)= (0 0 0)T
因w T(1)x①=(0 0 0)(0 0 1)T=0≯0，故w(2)=w(1)+x①=(0 0 1)T 因w T(2)x②=(0 0 1)(0 1 1)T=1>0，故w(3)=w(2)=(0 0 1)T
因w T(3)x③=(0 0 1)(-1 0 -1)T=-1≯0，故w(4)=w(3)+x③=(-1 0 0)T 因w T(4)x④=(-1 0 0)(-1 -1 -1)T=1>0，故w(5)=w(4)=(-1 0 0)T 这里，第1步和第3步为错误分类，应“罚”。
因为只有对全部模式都能正确判别的权向量才是正确的解，因此需进行第二轮迭代。
第二轮迭代：
因w T(5)x①=(-1 0 0)(0 0 1)T=0≯0，故w(6)=w(5)+x①=(-1 0 1)T 因w T(6)x②=(-1 0 1)(0 1 1)T=1>0，故w(7)=w(6)=(-1 0 1)T
因w T(7)x③=(-1 0 1)(-1 0 -1)T=0≯0，故w(8)=w(7)+x③=(-2 0 0)T 因w T(8)x④=(-2 0 0)(-1 -1 -1)T=2>0，故w(9)=w(8)=(-2 0 0)T 需进行第三轮迭代。
第三轮迭代：
因w T(9)x①=(-2 0 0)(0 0 1)T=0≯0，故w(10)=w(9)+x①=(-2 0 1)T
因w T(10)x②=(-2 0 1)(0 1 1)T=1>0，故w(11)=w(10)=(-2 0 1)T 因w T(11)x③=(-2 0 1)(-1 0 -1)T=1>0，故w(12)=w(11)=(-2 0 1)T 因w T(12)x④=(-2 0 1)(-1 -1 -1)T=1>0，故w(13)=w(12)=(-2 0 1)T 需进行第四轮迭代。
第四轮迭代：
因w T(13)x①=1>0，故w(14)=w(13)=(-2 0 1)T
因w T(14)x②=1>0，故w(15)=w(10)=(-2 0 1)T
因w T(15)x③=1>0，故w(16)=w(11)=(-2 0 1)T
因w T(16)x④=1>0，故w(17)=w(12)=(-2 0 1)T
该轮的迭代全部正确，因此解向量w=(-2 0 1)T，相应的判别函数为：
d(x)=-2x1+1
传感器的应用实例
传感器的应用实例 学习目标： １、知道传感器应用的一般模式. ２、理解电子秤的原理----力传感器的应用. ３、理解话筒的原理----声传感器的应用. ４、理解电熨斗的原理----温度传感器的应用. 5、会设计简单的有关传感器应用的控制电路. 自主学习： 一、力传感器的应用-----电子秤 1.电子秤理有＿＿＿＿＿＿片、电压放大器、模数转换器微处理器和数字显示器等器件.电阻应变片受到力的作用时,它的＿＿＿＿会发生变化,把应变片放在合适的电路中,他能够把物体＿＿＿＿这个力学量转换为＿＿＿＿这个电学量,因而电子秤是＿＿＿＿的应用. 2.工作原理:如图6-2-1所示,弹簧钢制成的梁形元件右端固定,在梁的上下表面各贴一个应变片,在梁的自由端施力F,则梁发生弯曲,上表面拉伸,下表面压缩, 上表面应变片的 电阻＿＿＿,下表面应变片的电阻变小.F越大, 弯曲形变＿＿＿, 应变片的阻值变化就越大. 如果让应变片中通过的电流保持恒定,那末上面应变片两端的电压 变大, 下面应变片两端的电压变小. 传感器把这两个电压的差值输 出.外力越大, 输出的电压差值也就, ＿＿＿ 6-2-1 二、声传感器的应用----话筒 1、话筒是一种常用的＿＿＿＿,其作用是把＿＿＿＿转换成＿＿＿＿. 话筒分为＿＿＿＿,＿＿＿＿,＿＿＿＿等几种. 2、电容式话筒:原理:是绝缘支架,薄金属膜和固定电极形成一个电容器,被直流电源充电.当声波使膜片振动时,电容发生变化,电路中形成变化的电流,于是电阻R两端就输出了与声音变化规律相同的电压. 3.驻极体话筒:它的特点是＿＿＿＿,＿＿＿＿,＿＿＿＿,＿＿＿＿.其工作原理同电容式话筒,只是其内部感受声波的是＿＿＿＿. 三、温度传感器的应用-----电熨斗 1.在电熨斗中,装有双金属片温度传感器,其作用是＿＿＿＿,当温度发生变化时, 双金属片的＿＿＿＿不同,从而能控制电路的通断 2.电熨斗的自动控温原理: 常温下,上、下触点是接触的,但温度过高时,由于双金属片受热膨胀系数不同,上部金属膨胀＿＿＿＿,下部金属膨胀＿＿＿,则双金属片向下弯曲,使触点分离,从而切断电源,停止加热.温度降低后, 双金属片恢复原状,重新接通电源,从而保持温度不变. 典型例题： 例1 用如图6-2-2所示的装置可以测量汽车在水平路面上做匀加速直线运动的加速度.该装置是在矩形箱子的前、后壁上各安装一个有力敏电阻组成的压力传感器.用两根相同的轻弹簧夹着一个质量为2.0㎏的滑块，滑块可无摩擦滑动，两弹簧的另一端分别压在传感器a、b 上其压力大小可以直接从传感器的液晶显示屏上读出.现将装置沿运动方向固定在汽车上, 传感器b在前,a在后.汽车静止时, 传感器a、b的 示数均为10N（取g=10m／s2） 若传感器a示数为14N，b的示数为6.0N,求此时 汽车的加速度和方向?
神经网络基于BP网络的多层感知器实验报告
神经网络基于BP网络的多层感知器实验报告 二、基于BP网络的多层感知器一：实验目的： 1、理解多层感知器的工作原理 2、通过调节算法参数了解参数的变化对于感知器训练的影响 3、了解多层感知器局限性二：实验原理：BP的基本思想：信号的正向传播误差的反向传播–信号的正向传播：输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。 –误差的反向传播：将输入误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号来作为修正各单元权值的依据。 1、基本BP算法的多层感知器模型： 2、BP学习算法的推导：当网络输出与期望输出不等时，存在输出误差E将上面的误差定义式展开至隐层，有进一步展开至输入层，有调整权值的原则是使误差不断地减小，因此应使权值的调整量与误差的梯度下降成正比，即η∈(0,1)表示比例系数，在训练中反应学习速率 BP算法属于δ学习规则类，这类算法被称为误差的梯度下降（Gradient Descent）算法。<实验步骤> 1、用Matlab编程，实现解决该问题的单样本训练BP网络，设置一个停止迭代的误差Emin和最大迭代次数。在调试过程中，通过不断调整隐层节点数，学习率η，找到收敛速度快且误差小
的一组参数。产生均匀分布在区间[-4，4]的测试样本，输入建立的模型得到输出，与Hermit多项式的期望输出进行比较计算总误差（运行5次，取平均值），并记录下每次迭代结束时的迭代次数。（要求误差计算使用RME，Emin 设置为0、1）程序如下：function dyb %单样本程序 clc; close all; clear; x0=[1:;-4:0、08:4];%样本个 x0(1,:)=-1; x=x0'; yuzhi=0、1;%阈值 j=input('请输入隐层节点数 j = ');%隐层节点数 n=input('请输入学习效率 n = ');%学习效率 w=rand(1,j); w=[yuzhi,w]; %输出层阈值 v=rand(2,j); v(1,:)=yuzhi;%隐层阈值 err=zeros(1,); wucha=0; zhaosheng=0、01*randn(1,);%噪声erro=[]; ERRO=[];%误差，为画收敛曲线准备 Emin=0、1; d=zeros(1,); for m=1: d(m)=hermit(x(m,2));%期望 end; o=zeros(1,); j=zeros(1,j); =zeros(1,j); p=1; q=1; azc=0; acs=0; for z=1:5 while q<30000 Erme=0; for p=1: y=zeros(1,j); for i=1:j j(1,i)=x(p,:)*v(:,i); y(1,i)=1/(1+exp(-j(1,i))); end; y=[-1 y]; o(p)=w*y'+zhaosheng(p);%噪声 wucha = d(p)-o(p); err(1,p)=1/2*wucha^2; erro=[erro,wucha]; for m=1:j+1 w(1,m)=w(1,m)+n*wucha*y(1,m); end; for m=1:j v(:,m)=v(:,m)+n*wucha*w(1,m)*y(1,m)*(1-y(1,m))*x(p,:)'; end q=q+1; end; for t=1:; Erme=Erme+err(1,t); end; err=zeros(1,); Erme=sqrt(Erme/); ERRO=[ERRO,Erme]; if
模式识别感知器算法求判别函数
感知器算法求判别函数 一、 实验目的 掌握判别函数的概念和性质，并熟悉判别函数的分类方法，通过实验更深入的了解判别函数及感知器算法用于多类的情况，为以后更好的学习模式识别打下基础。 二、 实验内容 学习判别函数及感知器算法原理，在MATLAB 平台设计一个基于感知器算法进行训练得到三类分布于二维空间的线性可分模式的样本判别函数的实验，并画出判决面，分析实验结果并做出总结。 三、 实验原理 3.1 判别函数概念 直接用来对模式进行分类的准则函数。若分属于ω1，ω2的两类模式可用一方程d (X ) =0来划分，那么称d (X ) 为判别函数，或称判决函数、决策函数。如，一个二维的两类判别问题，模式分布如图示，这些分属于ω1，ω2两类的模式可用一直线方程 d (X )=0来划分。其中 0)(32211=++=w x w x w d X (1) 21,x x 为坐标变量。 将某一未知模式 X 代入（1）中： 若0)(>X d ，则1ω∈X 类； 若0)(
类学习机模型的称呼，属于有关机器学习的仿生学领域中的问题，由于无法实现非线性分类而下马。但“赏罚概念（ reward-punishment concept ）” 得到广泛应用，感知器算法就是一种赏罚过程[2]。 两类线性可分的模式类 21,ωω，设X W X d T )(=其中，[]T 1 21,,,,+=n n w w w w ΛW ，[]T 211,,,,n x x x Λ=X 应具有性质 （2） 对样本进行规范化处理，即ω2类样本全部乘以(－1)，则有： （3） 感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。 感知器算法步骤： （1）选择N 个分属于ω1和 ω2类的模式样本构成训练样本集{ X1 ,…, XN }构成增广向量形式，并进行规范化处理。任取权向量初始值W(1)，开始迭代。迭代次数k=1。 （2）用全部训练样本进行一轮迭代，计算W T (k )X i 的值，并修正权向量。 分两种情况，更新权向量的值： 1. ()，若0≤T i k X W 分类器对第i 个模式做了错误分类，权向量校正为： ()()i c k k X W W +=+1 c ：正的校正增量。 2. 若()，0T >i k X W 分类正确，权向量不变：()()k k W W =+1,统一写为： ???∈<∈>=21T ,0,0)(ωωX X X W X 若若d
多层感知器的训练算法
多层感知器的训练算法 齐平 辽宁工程技术大学土木建筑工程学院，辽宁阜新 (123000) E-mail: qipingws@https://www.wendangku.net/doc/3817829718.html, 摘要：本文着重介绍的在人工智能中的多层感知器(MLP)是什么，是怎样构建的。多层感知器和单层感知器一样，是一种人工神经网络。单层感知器只能处理线形问题,对复杂的问题只能粗略进行近似表示。多层感知器是建立在单层感知器的基础上的，它的结构基本类似于一套级联的感知器，对输入层和输出层之间的关系进行研究。 本文侧重描述多层感知器（MLP）的逆向传递和训练过程，并给出了相应的公式和训练算法。以便了解在人工智能中，它的训练学习过程。为了简单起见用，本文中的算法是以伪代码的方式加以描述，这样，就可以用几乎任何一门语言实现它们。 关键词：神经网络，多层感知器，算法 中图分类号：tp18 1.引言 多层感知器(MLP)是一种人工神经网络,它使用输入与输出之间的多层加权连接.MLP的结构基本类似于一套级联的感知器,其中每一格处理单元都有一格相对复杂的输出函数,从而增强网络的性能. [1] 多层感知器是建立在单层感知器的基础上的. 单层感知器只能处理线形问题,而对复杂的问题只能粗略进行近似表示.多层感知器与单层感知器有两个主要的区别: 1.明确区别:多层感知器存在中间层,它们增加了感知器近似表示的能力. 2.不明确区别:对于中间层在系统中发挥的作用是必不可少的,这涉及到使用更加复杂的激 励函数. 2.多层感知器（MLP） 2.1拓扑结构 拓扑就是神经网络中处理单元的拓扑,以及它们之间如何连接在一起。一个MLP的拓扑被称为前馈（如图1），由于不存在后向的连接——也叫做回归连接。通常信息直接从输入流向输出，而MLP 的重要结构就是改善中间层。
机器学习入门 - 感知器
机器学习入门- 感知器(PERCEPTRON) POSTED IN 学术_STUDY, 机器学习 本文是基于马里兰大学教授Hal Dame III（Blogger）课程内容的笔记。 感知器(Perceptron)这个词会成为Machine Learning的重要概念之一，是由于先辈们对于生物神经学科的深刻理解和融会贯通。 对于神经(neuron)我们有一个简单的抽象：每个神经元是与其他神经元连结在一起的，一个神经元会受到多个其他神经元状态的冲击，并由此决定自身是否激发。（如下图） Neuron Model (From Wikipedia) 这玩意儿仔细想起来可以为我们解决很多问题，尤其是使用决策树和KNN算法时解决不了的那些问题： ?决策树只使用了一小部分知识来得到问题的答案，这造成了一定程度上的资源浪费。 ?KNN对待数据的每个特征值都是一样的，这也是个大问题。比如一组数据包含100种特征值，而只有其中的一两种是起最重要作用的话，其他的特征值就变成了阻碍我们找到最好答案的噪声(Noise)。 根据神经元模型，我们可以设计这样一种算法。对于每种输入值(1 - D)，我们计算一个权重。当前神经元的总激发值(a)就等于每种输入值(x)乘以权重(w)之和。 neuron sum 我们还可以推导出以下几条规则： ?如果当前神经元的某个输入值权重为零，则当前神经元激发与否与这个输入值无关?如果某个输入值的权重为正，它对于当前神经元的激发值a 产生正影响。反之，如果权重为负，则它对激发值产生负影响。
接下来我们要将偏移量(bias)的概念加入这个算法。有时我们希望我们的神经元激发量a 超过某一个临界值时再激发。在这种情况下，我们需要用到偏移量b。 neuron sum with bias 偏移量b 虽然只是附在式子后面的一个常数，但是它改变了几件事情： ?它定义了神经元的激发临界值 ?在空间上，它对决策边界(decision boundary) 有平移作用，就像常数作用在一次或二次函数上的效果。这个问题我们稍后再讨论。 在了解了神经元模型的基本思路之后，我们来仔细探讨一下感知器算法的具体内容。 感知器算法虽然也是二维分类器(Binary Classifier)，但它与我们所知道的决策树算法和KNN都不太一样。主要区别在于： ?感知器算法是一种所谓“错误驱动(error-driven)”的算法。当我们训练这个算法时，只要输出值是正确的，这个算法就不会进行任何数据的调整。反之，当输出值与实际值异号，这个算法就会自动调整参数的比重。 ?感知器算法是实时(online)的。它逐一处理每一条数据，而不是进行批处理。 perceptron algorithms by Hal Dame III 感知器算法实际上是在不断“猜测”正确的权重和偏移量： ?首先，感知器算法将所有输入值的权重预设为0。这意味着，输入值预设为对结果不产生任何影响。同时，偏移量也被预设为0。 ?我们使用参数MaxIter。这个参数是整个算法中唯一一个超参数(hyper-parameter)。 这个超参数表示当我们一直无法找到准确答案时，我们要最多对权重和偏移量进行几次优化。
感知器的学习算法
感知器的学习算法 1．离散单输出感知器训练算法 设网络输入为n 维向量()110-=n x x x ,,, X ，网络权值向量为()110-=n ωωω,,, W ，样本集为(){}i i d ,X ，神经元激活函数为f ，神经元的理想输出为d ，实际输出为y 。 算法如下： Step1：初始化网络权值向量W ； Step2：重复下列过程，直到训练完成： （2.1）对样本集中的每个样本()d ,X ，重复如下过程： （2.1.1）将X 输入网络； （2.1.2）计算)(T =WX f y ； （2.1.3）若d y ≠，则当0=y 时，X W W ?+=α；否则X W W ?-=α。 2．离散多输出感知器训练算法 设网络的n 维输入向量为()110-=n x x x ,,, X ，网络权值矩阵为{}ji n m ω=?W ，网络理想输出向量为m 维，即()110-=m d d d ,,, D ，样本集为(){}i i D X ,，神经元激活函数为f ， 网络的实际输出向量为()110-=m y y y ,,, Y 。 算法如下： Step1：初始化网络权值矩阵W ； Step2：重复下列过程，直到训练完成： （2.1）对样本集中的每个样本()D X ,，重复如下过程： （2.1.1）将X 输入网络； （2.1.2）计算)(T =XW Y f ； （2.1.3）对于输出层各神经元j （110-=m j ,,, ）执行如下操作： 若j j d y ≠，则当0=j y 时，i ji ji x ?+=αωω，110-=n i ,,, ； 否则i ji ji x ?-=αωω，110-=n i ,,, 。
知识讲解传感器及其应用应用实例
传感器及其应用（应用实编稿：张金虎审稿：李勇康 【学习目标】 1．传感器的传感元件是如何将非电学量转化电学量的。 2．传感器的应用模式：如如何实现信的放大、转换显示和执行等。（这些内容限于高中水平只要求了解，不要求理解或掌握） 【要点梳理】 知识点一、温度传感器的应用——电饭锅 1．感温铁氧体 （1）组成：氧化锰、氧化锌和氧化铁粉末。 （2）特点：常温下具有铁磁性，能够被磁体吸引，温度达到约103℃时，失去铁磁性。 （3）居里点：又称居里温度，即指103℃。 2．电饭锅的结构 如图所示： 3．电饭锅的工作原理 开始煮饭时，用手压下开关按钮，永磁体与感温磁体相吸，手松开后，按钮不再恢复到图示状态，则触点接通，电热板通电加热，水沸腾后，由于锅内水保持100℃不变，故感温磁体仍与永磁体相吸，继续加热，直到饭熟后，水分被大米吸收，锅底温度升高，温度升至居里点103℃时，感温磁体失去铁磁性，在弹簧作用下，永磁体被弹开，触点分离，切断电源从而停止加热。 要点诠释：如果用电饭锅烧水，在水沸腾后因为水温保持在100℃，故不能自动断电，只有水烧干后，温度升高到103℃才能自动断电。 知识点二、温度传感器的应用——测温仪 1．常见测温元件：热敏电阻、金属热电阻、热电偶及红外线敏感元件等。 2．温度传感器测温仪的优点：可以远距离读取温度的数值，因为温度信变成电信
后可以远距离传输。 知识点三、光传感器的应用 1．机械式鼠标：其内部组成如图所示，包括滚球、滚轴与码盘、红外发射管与红外接收管（光传感器）。 工作原理：鼠标器移动时，滚球的运动通过滚轴带动两个码盘转动，红外接收管就 收到断续的红外线脉冲，输出相应的电脉冲信，计算机分别统计xy、两个方向的脉冲 信，处理后就使屏幕上的光标产生相应的位移。 2．火灾报警器 如图所示为利用烟雾对光的散射来工作的一种火灾报警器。 带孔的罩子内装有发光二极管LED、光电三极管和不透明的挡板。平时，光电三极管收不到LED发出的光，呈现高电阻状态。烟雾进入罩内后对光有散射作用，使部分光线照射到光电三极管上，其电阻变小。与传感器连接的电路检测出这种变化，就会发出警报。 要点诠释：常见的光传感器：光敏电阻、光电管、光电二极管、光电三极管等。知识点四、常见传感器的应用实例 1．生活中的传感器 （1）与温度控制相关的家用电器：电饭煲、电冰箱、微波炉、空调、消毒碗柜等，都用到温度传感器。 （2）红外传感器：自动门、家电遥控器、生命探测器、非接触红外测温仪以及防盗、防火报警器等。 （3）照相机中的光传感器和家用便携式电子秤的压力传感器。 2．农业生产中的传感器 （1）湿度传感器：判断农田的水分蒸发情况，自动供水或停水。 （2）温度传感器和湿度传感器，可对上百个点进行温度和湿度监测。由于有了十
感知器算法实验--1
感知器算法实验--1
一.实验目的 1.理解线性分类器的分类原理。 2.掌握感知器算法，利用它对输入的数据进行 分类。 3.理解BP算法，使用BP算法对输入数据进 行分类。 二. 实验原理 1.感知器算法 感知器算法是通过训练模式的迭代和学习算法，产生线性可分的模式判别函数。感知器算法就是通过对训练模式样本集的“学习”得出判别函数的系数解。在本次实验中，我们主要是采用硬限幅函数进行分类。 感知器的训练算法如下： 设输入矢量{x1,x2,…,x n}其中每一个模式类别已知，它们分别属于ω1类和ω2类。 （1）置步数k=1，令增量ρ为某正的常数，分别赋给初始增广权矢量w(1)的各分量较小的任意值。 （2）输入训练模式x k，计算判别函数值 w T(k) x k。 （3）调整增广权矢量，规则是：
a.如果x k ∈ω1和w T (k) x k ≤0，则w(k+1)=w(k)+ ρx k ； b.如果x k ∈ω2和w T (k) x k ≥0，则w(k+1)=w(k)-ρx k ； c.如果x k ∈ω1和w T (k) x k >0，或x k ∈ω2和w T (k) x k <0，则w(k+1)=w(k) （4）如果k
传感器的应用实例(一)
§X6.2传感器的应用实例(一) 班级姓名学号 学习目标： １、知道传感器应用的一般模式. ２、理解电子秤的原理----力传感器的应用. ３、理解话筒的原理----声传感器的应用. ４、理解电熨斗的原理----温度传感器的应用. 5、会设计简单的有关传感器应用的控制电路. 自主学习： 一、力传感器的应用-----电子秤 1.电子秤理有＿＿＿＿＿＿片、电压放大器、模数转换器微处理器和数字显示器等器件.电阻应变片受到力的作用时 ,它的＿＿＿＿会发生变化,把应变片放在合适的电路中,他能够把物体＿＿＿＿这个力学量转换为＿＿＿＿这个电学量,因而电子秤是＿＿＿＿的应用. 2.工作原理:如图6-2-1所示,弹簧钢制成的梁形元件右端固定,在梁的上下表面各贴一个应变片,在梁的自由端施力F,则梁发生弯曲,上表面拉伸,下表面压缩, 上表面应变片的电阻＿＿＿,下表面应变片的电阻变小.F越大, 弯曲形变＿＿＿, 应变片的阻值变化就越大.如果让应变片中通过的电流保持恒定,那 末上面应变片两端的电压变大, 下面应变片两端的电压变小. 传感器 把这两个电压的差值输出.外力越大, 输出的电压差值也就, ＿＿＿ 二、声传感器的应用----话筒 1、话筒是一种常用的＿＿＿＿,其作用是把＿＿＿＿转换成＿＿＿＿. 话筒分为＿＿＿＿,＿＿＿＿,＿＿＿＿等几种. 2、电容式话筒:原理:是绝缘支架,薄金属膜和固定电极形成一个电容器,被直流电源充电.当声波使膜片振动时,电容发生变化,电路中形成变化的电流 ,于是电阻R两端就输出了与声音变化规律相同的电压. 3.驻极体话筒:它的特点是＿＿＿＿,＿＿＿＿,＿＿＿＿,＿＿＿＿.其工作原理同电容式话筒,只是其内部感受声波的是＿＿＿＿. 三、温度传感器的应用-----电熨斗 1.在电熨斗中,装有双金属片温度传感器,其作用是＿＿＿＿,当温度发生变化时, 双金属片的＿＿＿＿不同,从而能控制电路的通断 2.电熨斗的自动控温原理: 常温下,上、下触点是接触的,但温度过高时,由于双金属片受热膨胀系数不同,上部金属膨胀＿＿＿＿,下部金属膨胀＿＿＿,则双金属片向下弯曲,使触点分离,从而切断电源,停止加热.温度降低后, 双金属片恢复原状,重新接通电源,从而保持温度不变.
传感器设计及应用实例论文
压力传感器（压力变送器）的原理及应用 概述：压力传感器是工业实践中最为常用的一种传感器，其广泛应用于各种工业自控环境，涉及水利水电、铁路交通、智能建筑、生产自控、航空航天、军工、石化、油井、电力、船舶、机床、管道等众多行业，下面就简单介绍一些常用传感器原理及其应用 1、应变片压力传感器原理与应用 力学传感器的种类繁多，如电阻应变片压力传感器、半导体应变片压力传感器、压阻式压力传感器、电感式压力传感器、电容式压力传感器、谐振式压力传感器及电容式加速度传感器等。但应用最为广泛的是压阻式压力传感器，它具有极低的价格和较高的精度以及较好的线性特性。下面我们主要介绍这类传感器。 在了解压阻式力传感器时，我们首先认识一下电阻应变片这种元件。电阻应变片是一种将被测件上的应变变化转换成为一种电信号的敏感器件。它是压阻式应变传感器的主要组成部分之一。电阻应变片应用最多的是金属电阻应变片和半导体应变片两种。金属电阻应变片又有丝状应变片和金属箔状应变片两种。通常是将应变片通过特殊的粘和剂紧密的粘合在产生力学应变基体上，当基体受力发生应力变化时，电阻应变片也一起产生形变，使应变片的阻值发生改变，从而使加在电阻上的电压发生变化。这种应变片在受力时产生的阻值变化通常较小，一般这种应变片都组成应变电桥，并通过后续的仪表放大器进行放大，再传输给处理电路（通常是A/D转换和CPU）显示或执行机构。
它由基体材料、金属应变丝或应变箔、绝缘保护片和引出线等部分组成。根据不同的用途，电阻应变片的阻值可以由设计者设计，但电阻的取值围应注意：阻值太小，所需的驱动电流太大，同时应变片的发热致使本身的温度过高，不同的环境中使用，使应变片的阻值变化太大，输出零点漂移明显，调零电路过于复杂。而电阻太大，阻抗太高，抗外界的电磁干扰能力较差。一般均为几十欧至几十千欧左右。电阻应变片的工作原理 金属电阻应变片的工作原理是吸附在基体材料上应变电阻随机械形变而产生阻值变化的现象，俗称为电阻应变效应。金属导体的电阻值可用下式表示： 式中：ρ——金属导体的电阻率（Ω·cm2/m） S——导体的截面积（cm2） L——导体的长度（m） 我们以金属丝应变电阻为例，当金属丝受外力作用时，其长度和截面积都会发生变化，从上式中可很容易看出，其电阻值即会发生改变，假如金属丝受外力作用而伸长时，其长度增加，而截面积减少，电阻值便会增大。当金属丝受外力作用而压缩时，长度减小而截面增加，电阻值则会减小。只要测出加在电阻的变化（通常是测量电阻两端的电压），即可获得应变金属丝的应变情况。来源: https://www.wendangku.net/doc/3817829718.html, 2、瓷压力传感器原理及应用 抗腐蚀的瓷压力传感器没有液体的传递，压力直接作用在瓷膜片的前表面，使膜片产生微小的形变，厚膜电阻印刷在瓷膜片的背面，
感知器的训练算法实例
感知器的训练算法实例 将属于ω2的训练样本乘以（-1），并写成增广向量的形式。 x①=(0 0 1)T, x②=(0 1 1)T, x③=(-1 0 -1)T, x④=(-1 -1 -1)T 第一轮迭代：取C=1，w(1)= (0 0 0)T 因w T(1)x①=(0 0 0)(0 0 1)T=0≯0，故w(2)=w(1)+x①=(0 0 1)T 因w T(2)x②=(0 0 1)(0 1 1)T=1>0，故w(3)=w(2)=(0 0 1)T 因w T(3)x③=(0 0 1)(-1 0 -1)T=-1≯0，故w(4)=w(3)+x③=(-1 0 0)T 因w T(4)x④=(-1 0 0)(-1 -1 -1)T=1>0，故w(5)=w(4)=(-1 0 0)T 这里，第1步和第3步为错误分类，应“罚”。 因为只有对全部模式都能正确判别的权向量才是正确的解，因此需进行第二轮迭代。 第二轮迭代： 因w T(5)x①=(-1 0 0)(0 0 1)T=0≯0，故w(6)=w(5)+x①=(-1 0 1)T 因w T(6)x②=(-1 0 1)(0 1 1)T=1>0，故w(7)=w(6)=(-1 0 1)T 因w T(7)x③=(-1 0 1)(-1 0 -1)T=0≯0，故w(8)=w(7)+x③=(-2 0 0)T 因w T(8)x④=(-2 0 0)(-1 -1 -1)T=2>0，故w(9)=w(8)=(-2 0 0)T 需进行第三轮迭代。 第三轮迭代： 因w T(9)x①=(-2 0 0)(0 0 1)T=0≯0，故w(10)=w(9)+x①=(-2 0 1)T
压力传感器设计
电子式压力式传感器 的设计 学院：通信与电子工程学院 班级：电子**** 学号： 2007****** 姓名： ***** 同组成员： 指导老师： ***** 日期： 2010年05月14日
摘要 压力传感器是工业实践中最为常用的一种传感器，而我们通常使用的压力传感器主要是利用压电效应制造而成的，这样的传感器也称为压电传感器。 我们知道，晶体是各向异性的，非晶体是各向同性的。某些晶体介质，当沿着一定方向受到机械力作用发生变形时，就产生了极化效应；当机械力撤掉之后，又会重新回到不带电的状态，也就是受到压力的时候，某些晶体可能产生出电的效应，这就是所谓的极化效应。科学家就是根据这个效应研制出了压电传感器。 压电效应是压电传感器的主要工作原理，压电传感器不能用于静态测量，因为经过外力作用后的电荷，只有在回路具有无限大的输入阻抗时才得到保存。实际的情况不是这样的，所以这决定了压电传感器只能够测量动态的应力。 关键词：压力
目录 摘要............................................................................................................................ I 第1 章绪论 .. (1) 1.1 背景 (1) 1.2 应用实例 (1) 第2章原理分析 (3) 2.1 工作原理 (3) 第3章实现过程 (5) 3.1 电路图设计 (5) 3.2 电路仿真 (6) 心得体会 (8)
第1 章绪论 1.1 背景 压力传感器中主要使用的压电材料包括有石英、酒石酸钾钠和磷酸二氢胺。其中石英（二氧化硅）是一种天然晶体，压电效应就是在这种晶体中发现的，在一定的温度范围之内，压电性质一直存在，但温度超过这个范围之后，压电性质完全消失（这个高温就是所谓的“居里点”）。由于随着应力的变化电场变化微小（也就说压电系数比较低），所以石英逐渐被其他的压电晶体所替代。而酒石酸钾钠具有很大的压电灵敏度和压电系数，但是它只能在室温和湿度比较低的环境下才能够应用。磷酸二氢胺属于人造晶体，能够承受高温和相当高的湿度，所以已经得到了广泛的应用。 早在1954年美国C.S.Smith首先确认了半导体压电效应，1955年C.Herring 指出：这种压电电阻效应是由于应力的作用，引起导体与价电子带能量状态的变化，以及载流子数量与迁移率变化所产生的一种现象。日本从1970年开始研究开发，首先应用在血压计上，之后在过程控制领域及轿车发动机控制部分都获得了广泛的应用。最近几年在家用电器、装配机器人等应用领域普遍采用电子压力传感器作为压力控制、压力监控和判断真空吸附的效果。 图1 电子压力传感器模型 1.2 设计目的 图2是压力传感器在全自动洗衣机中的应用实例。如图所示，利用气室，将在不同水位情况下水压的变化，作为空气压力的变化检测出来，从而可以在设定的水位上自动停止向洗衣机注水。
感知器算法
感知器算法 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]
基于模式识别的判别函数分类器的设计 与实现 摘要：本文主要介绍了模式识别中判别函数的相关概念和感知器算法的原理及特点，并例举实例介绍感知器算法求解权向量和判别函数的具体方法，最后按照线性函数判决函数的感知算法思想结合数字识别，来进行设计，通过训练数字样本（每个数字样本都大于120），结合个人写字习惯，记录测试结果，最后通过matlab 编码来实现感知器的数字识别。 关键字：模式识别 判别函数 感知器 matlab 1 引言 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和识别。对于人类的识别能力我们是非常熟悉的。因为我们在早些年就已经会开发识别声音、脸、动物、水果或简单不动的东西的技术了。在开发出说话技术之前，一个象球的东西，甚至看上去只是象个球，就已经可以被识别出来了。所以除了记忆，抽象和推广能力是推进模式识别技术的关键技术。最近几年我们已可以处理更复杂的模式，这种模式可能不是直接基于通过感知器观察出来的随着计算机技术的发展，人类对模式识别技术提出了更高的要求。 本文第二节介绍判别函数分类器，具体介绍了判别函数的概念、特点以及如何确定判别函数的正负；第三节介绍了感知器的概念、特点并用感知器算法求出将模式分为两类的权向量解和判别函数，最后用matlab 实现感知判别器的设计。 2 判别函数分类器 判别函数概念 直接用来对模式进行分类的准则函数。若分属于ω1，ω2的两类模式可用一方程d (X ) =0来划分，那么称d (X ) 为判别函数，或称判决函数、决策函数。如，一个二维的两类判别问题，模式分布如图示，这些分属于ω1，ω2两类的模式可用一直线方程 d (X )=0来划分。其中0)(32211=++=w x w x w d X 式中： 21,x x 为坐标变量。 图2-1 两类二维模式的分布 将某一未知模式 X 代入： 若0)(>X d ，则1ω∈X 类； 若0)( 模式识别第三章 感知器算法 一．用感知器算法求下列模式分类的解向量w ： })0,1,1(,)1,0,1(,)0,0,1(,)0,0,0{(:1T T T T ω })1,1,1(,)0,1,0(,)1,1,0(,)1,0,0{(:2T T T T ω 将属于2ω的训练样本乘以（-1），并写成增广向量的形式： T x )1,0,0,0(1 =，T x )1,0,0,1(2=，T x )1,1,0,1(3=，T x )1,0,1,1(4 = T x )1,1-,0,0(5-=，T x )1,1-,1-,0(6-=，T x )1,0,1-,0(7-=，T x )1,1-,1-,1-(8-= 第一轮迭代：取1=C ，T )0,0,0,0()1(=ω 因0)1,0,0,0)(0,0,0,0()1(1==T T x ω不大于0，故T x )1,0,0,0()1()2(1=+=ωω 因1)1,0,0,1)(1,0,0,0()2(2==T T x ω大于0，故T )1,0,0,0()2()3(==ωω 因1)1,1,0,1)(1,0,0,0()3(3==T T x ω大于0，故T )1,0,0,0()3()4(==ωω 因1)1,0,1,1)(1,0,0,0()4(4==T T x ω大于0，故T )1,0,0,0()4()5(==ωω 因1)1,1-,0,0)(1,0,0,0()5(5-=-=T T x ω不大于0，故T x )0,1-,0,0()5()6(5 =+=ωω 因1)1,1-,1-,0)(0,1-,0,0()6(6=-=T T x ω大于0，故T )0,1-,0,0()6()7(==ωω 因0)1,0,1-,0)(0,1-,0,0()7(7=-=T T x ω不大于0，故T x )1-,1-,1,0()7()8(7-=+=ωω 因3)1,1-,1-,1-)(1-,1-,1,0()8(8=--=T T x ω大于0，故T )1-,1-,1,0()8()9(-==ωω 第二轮迭代： 因1)1,0,0,0)(1-,1-,1,0()9(1-=-=T T x ω不大于0，故T x )0,1-,1,0()9()10(1-=+=ωω 因0)1,0,0,1)(0,1-,1-,0()10(2==T T x ω不大于0，故T x )1,1,1,1()10()11(2--=+=ωω 因1)1,1,0,1)(1,1,1,1()11(3=--=T T x ω大于0，故T )1,1,1,1()11()12(--==ωω 因1)1,0,1,1)(1,1,1,1()12(4=--=T T x ω大于0，故T )1,1,1,1()12()13(--==ωω 北华大学开放实验报告 实验名称：实验一基于感知器的线性分类器设计所属课程：模式识别 班级：信息10—1 学号：36 姓名：张慧 实验一、基于感知器算法的线性分类器设计 一、实验目的： 1. 熟悉感知器算法。 2. 掌握感知准则函数分类器设计方法。 3. 掌握感知器算法，利用它对输入的数据进行分类。 二、实验原理： 感知机算法 线性分类器的第一个迭代算法是1956年由Frank Rosenblatt提出的，即具有自学习能力的感知器（Perceptron）神经网络模型，用来模拟动物或者人脑的感知和学习能力。这个算法被提出后，受到了很大的关注。感知器在神经网络发展的历史上占据着特殊的位置：它是第一个从算法上完整描述的神经网络，是一种具有分层神经网络结构、神经元之间有自适应权相连接的神经网络的一个基本网络。 感知器的学习过程是不断改变权向量的输入，更新结构中的可变参数，最后实现在有限次迭代之后的收敛。感知器的基本模型结构如图1所示： 图1 感知器基本模型 其中，X输入，Xi表示的是第i个输入；Y表示输出；W表示权向量；w0是阈值，f是一个阶跃函数。 感知器实现样本的线性分类主要过程是：特征向量的元素x1，x2，……，xk是网络的输入元素，每一个元素与相应的权wi相乘。，乘积相加后再与阈值w0相加，结果通过f函数执行激活功能，f为系统的激活函数。因为f是一个阶跃函数，故当自变量小于0时，f= -1；当自变量大于0时，f= 1。这样，根据输出信号Y，把相应的特征向量分到为两类。 然而，权向量w 并不是一个已知的参数，故感知器算法很重要的一个步骤即是寻找一个合理的决策超平面。故设这个超平面为w ，满足： 12 *0,*0,T T w x x w x x ωω>?∈ —190 — 感知器学习算法研究 刘建伟，申芳林，罗雄麟 (中国石油大学(北京)自动化研究所，北京 102249) 摘 要：介绍感知器学习算法及其变种，给出各种感知器算法的伪代码，指出各种算法的优点。给出感知器算法在线性可分和线性不可分情况下的误差界定理，讨论各种感知器学习算法的误差界理论，给出各种算法的误差界。介绍感知器学习算法在在线优化场景、强化学习场景和赌博机算法中的应用，并对未解决的问题进行讨论。 关键词：感知器；错误界；赌博机算法；强化学习 Reserch on Perceptron Learning Algorithm LIU Jian-wei, SHEN Fang-lin, LUO Xiong-lin (Research Institute of Automation, China University of Petroleum, Beijing 102249) 【Abstract 】This paper introduces some perceptron algorithms and their variations, gives various pseudo-codes, pionts out advantage among algorithms. It gives mistake bound’s theorems of perceptrons algorithm in linearly separable and unlinearly separable situation. It studies their mistake bounds and works out their bounds. It shows their various applications in the online optimization, reinforcement learning and bandit algorithm, and discusses the open problems. 【Key words 】perceptron; mistake bound; bandit algorithm; reinforcement learning 计 算 机 工 程Computer Engineering 第36卷 第7期 Vol.36 No.7 2010年4月 April 2010 ·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2010)07—0190—03 文献标识码：A 中图分类号：TP18 感知器算法[1]由Rosenblatt 提出，其主要功能是通过设计分类器来判别样本所属的类别；通过对训练样本集的学习，从而得到判别函数权值的解，产生线性可分的样本判别函数。该算法属于非参数算法，优点是不需要对各类样本的统计性质作任何假设，属于确定性方法。 1 感知器的主要算法 1.1 感知器算法 感知器算法是非常好的二分类在线算法。该算法求取一个分离超平面，超平面由n w R ∈参数化并用来预测。对于一 个样本x ，感知器算法通过计算?,y w x =预测样本的标签。最终的预测标签通过计算()?sign y 来实现。算法仅在预测错误时修正权值w 。如果正确的标签是1y =，那么权值修正为 w x +；如果1y =?，权值变为w x ?，可以总结为w w yx ←+； 需要注意的是在预测后，尽管算法不能保证修正后的预测准 则会正确分类目前的样本，但在目前样本上的分离超平面的间隔会增加，即算法是保守的不是主动的，感知器算法伪代码如下： Initialize: Set w 1=0 For: i=1, 2,…,m Get a new instance x i Predict i i i ?y =w ,x Get a new label y i Compute L=L(w i ,(x i , y i )) Update: If L=0, w i+1=w i If L=1, w i+1=w i +y i x i Output: m h(x)=w ,x 支持向量机(SVM)也是使用超平面来分类的，但SVM 中 的超平面要求每类数据与超平面距离最近的向量与超平面之间的间隔最大，而感知器不需要间隔最大化。 1.2 平均感知器 平均感知器[2](Averaged Perceptron, AP)算法和感知器算法的训练方法一样。不同的是每次训练样本i x 后，保留先前训练权值{}12,,,n w w w "，训练结束后平均所有权值即 1n i i w w n ==∑ 最终用平均权值作为最终判别准则的权值。平均感知器 算法伪代码如下： Initialization: (w 1, w 2,…, w n )=0 For i=1,2,…, n Receive d i x R ∈, {}i y 1,1+?∈ Predict: ()i t t ?y =sign w x ? Receive correct lable: {}i y 1,1∈+? Update i+1i i i w =w +y x Output n i i=1w=w /n ∑ 参数平均化可以克服由于学习速率过大所引起的训练过 程中出现的震荡现象。 1.3 信任权感知器 信任权(Confidence Weighted, CW)学习[3]是一种新的在线学习算法，它使每个学习参数有个信任度。较小信任度的参数得到更大的更频繁的修正。参数信任权用参数向量的高斯分布表示。每训练一次样本就修正一次参数信任权使样本 作者简介：刘建伟(1966－)，男，副研究员、博士，主研方向：机器学习；申芳林，硕士；罗雄麟，教授、博士生导师 收稿日期：2009-08-12 E-mail ：shenfanglin@https://www.wendangku.net/doc/3817829718.html,模式识别第三章-感知器算法
实验一报告实验一 基于感知器的线性分类器设计
感知器学习算法研究