单层感知器
一、与运算
1.程序
function main()
close all
rand ('state',sum(100*clock));
X=[-1,0,0;-1,0,1;-1,1,0;-1,1,1];D=[0,0,0,1];q=1;W=[0.1,rand(1,2)];
O=[0,0,0,0];ERROR=[];R2=[0,0,0,1];t=1;
for j=1:100
for p=1:4
if W(t,:)*X(p,:)'>0
O(1,p)=1;
else
O(1,p)=0;
end
R2(1,p)=D(1,p)-O(1,p)
M=W(t,:)+q* R2(1,p)*X(p,:)
W=[W;M]
if abs(R2(1,1))+abs(R2(1,2))+abs(R2(1,3))+abs(R2(1,4))==0 ,break,end
t=t+1
end
ERROR=[ERROR R2(1,1)+R2(1,2)+R2(1,3)+R2(1,4)]
if abs(R2(1,1))+abs(R2(1,2))+abs(R2(1,3))+abs(R2(1,4))==0 ,break,end end
for i=1:3
figure
hold on
grid on
x=1:t
y=W(x,i)
plot(x,y,'b--');
ylabel('w')
end
figure
hold on
grid on
for i=1:4
x=X(i,2)
y=X(i,3)
plot(x,y,'*')
end
axis([-1 2 -1 2])
a=0:1
b=[W(t,1)-W(t,2)*a]/W(t,3)
figure
hold on
grid on
x=1:j
y=ERROR(1,x);
plot(x,y,'b--')
end
2.训练结果
最终误差：0
迭代次数：8
最终权值：2.6416 1.3022 最终阈值：3.1000
误差收敛曲线
W1变化曲线
W2变化曲线
3 样本分布及分界线
阈值=0.1时平均迭代次数
二或运算
1编程
function main()
close all
rand ('state',sum(100*clock)); X=[-1,0,0;-1,0,1;-1,1,0;-1,1,1]; D=[0,1,1,1];q=0.1;
W=[0.1,rand(1,2)];
O=[0,0,0,0];
ERROR=[];R2=[0,0,0,1];
t=1;
for j=1:1000
for p=1:4
if W(t,:)*X(p,:)'>0
O(1,p)=1;
else
O(1,p)=0;
end
R2(1,p)=D(1,p)-O(1,p)
M=W(t,:)+q* R2(1,p)*X(p,:)
W=[W;M]
if abs(R2(1,1))+abs(R2(1,2))+abs(R2(1,3))+abs(R2(1,4))==0 ,break,end
t=t+1
end
ERROR=[ERROR abs(R2(1,1))+abs(R2(1,2))+abs(R2(1,3))+abs(R2(1,4))] if abs(R2(1,1))+abs(R2(1,2))+abs(R2(1,3))+abs(R2(1,4))==0 ,break,end end
for i=1:3
figure
hold on
grid on
x=1:t
y=W(x,i)
plot(x,y,'b--');
ylabel('w')
end
figure
hold on
grid on
for i=1:4
x=X(i,2)
y=X(i,3)
plot(x,y,'*')
end
axis([-1 2 -1 2])
a=0:1
b=[W(t,1)-W(t,2)*a]/W(t,3)
plot(a,b,'b--')
figure
hold on
grid on
x=1:j
y=ERROR(1,x);
plot(x,y,'b--')
end
误差收敛曲线
权值变化曲线W1变化曲线
3 样本分布及分界线
1编程
function main()
close all
rand ('state',sum(100*clock));
X=[-1,0,0;-1,0,1;-1,1,0;-1,1,1];
D=[0,1,1,0];q=1;
W=[0.1,rand(1,2)];
O=[0,0,0,0];
ERROR=[];R2=[0,0,0,1];
t=1;
for j=1:20
for p=1:4
if W(t,:)*X(p,:)'>0
O(1,p)=1;
else
O(1,p)=0;
end
R2(1,p)=D(1,p)-O(1,p);
M=W(t,:)+q* R2(1,p)*X(p,:);
W=[W;M];
if abs(R2(1,1))+abs(R2(1,2))+abs(R2(1,3))+abs(R2(1,4))==4 ,break,end
t=t+1;
end
ERROR=[ERROR abs(R2(1,1))+abs(R2(1,2))+abs(R2(1,3))+abs(R2(1,4))];
if abs(R2(1,1))+abs(R2(1,2))+abs(R2(1,3))+abs(R2(1,4))==4 ,break,end end
j
ERROR
for i=1:3
figure
hold on
grid on
x=1:t;
y=W(x,i);
plot(x,y,'b--');
ylabel('w')
end
figure
hold on
grid on
for i=1:4
x=X(i,2);
y=X(i,3);
end
axis([-1 2 -1 2])
a=0:1;
b=[W(t,1)-W(t,2)*a]/W(t,3); plot(a,b,'b--')
figure
hold on
grid on
x=1:j;
y=ERROR(1,x);
plot(x,y,'b--')
end
2.训练结果
最终误差=4
误差收敛曲线
权值变化曲线W1变化曲线
W2变化曲线
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?
微型热敏打印机芯 PT487F系列 由于技术改进所进行的参数及材料更改恕不另行通知，公司不承担因此而造成的任何损坏，包括但不仅限于图形，参数或列表中的错误。 本规格书若有变动不将另行通知, 最新版本可直接与北京瑞工科技发展有限公司联系或上公司网站进行下载 公司不断会推出新的机芯产品，如有其它需要，可上公司网站进行查询． 公司网址：https://www.doczj.com/doc/ac12178309.html,
目录 第一章产品特点及使用注意事项 (3) 1. 特点 (3) 2. 机芯使用注意事项 (4) 第二章规格说明 (5) 2.1总体规格说明 (5) 2.2加热单元尺寸 (6) 2.3走纸特性 (6) 2.4步进马达的特性 (7) 2.4.1步进马达的规格 (7) 2.4.2激励顺序 (7) 2.4.3步进马达驱动 (7) 2.5 热敏头参数 (8) 2.5 1额定参数 (8) 2.5 2最大值 (8) 2.5 3推荐参数 (8) 2.5 4电气参数 (9) 2.5 5时序特牲 (10) 2.5 6时序图 (10) 2.5 7计算公式： (11) 2.5.8推荐电路： (11) 2.5.9热敏电阻： (12) 2.5.10 结构示意： (13) 2.5.11 控制注意事项： (13) 2.6 引脚定义 (14) 2.7 光电传感器规格 (15) 第三章机身设计指导 (16) 3.1机芯的结构尺寸 (16) 3.1.1纸卷安装位置 (16) 3.1.2安装尺寸: (17) 3.2 DEMO电路原理图 (18)
第一章产品特点及使用注意事项 1. 特点 型号说明: 1. 低电压供电 驱动热敏头的电压为5V的逻辑电压，加热操作电压为4.2 ~ 8.5，可以使用4到6节镍镉或NI-MH电池或者是两节锂电池 2.体积小 外观尺寸小巧,便于便携式的应用,尺寸为:宽67.5mmX深31.5mmX高18.8mm 3.高清晰度打印 高密度的打印头，8点/毫米，相比针要能打印出更精确清晰的效果 4.打印速度快 根据不同的驱动能量与使用的热敏纸张的热感应度不同可按用户要求设置不同的打印速度，最高可达70mm/秒的打印速度 5.易装纸结构 可分离的胶棍结构设计使简易装纸成为可能 6.噪声低 相对针式打印，热敏打印更适合于对噪声有要求的环境
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
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
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 ,,, 。
作业一：感知器的分类能力 一、作业要求 已知矩阵P=[0.1 0.7 0.8 0.8 1.0 0.3 0.0 -0.3 -0.5 -1.5; 1.2 1.8 1.6 0.6 0.8 0.5 0.2 0.8 -1.5 -1.3]; T=[1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 ； 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1] 对以上输入、输出样本进行分类。要求画出最后的线形图。 二、分析题目要求 首先画出题目给定的点。要求设计一个二输入感知神经网络，将十个输入向为四类。 图1 给定的点 三、构建初始网络 应用newp()构造一个神经元感知器神经网络，其输入向量在[-2 2]之间。由于为2输入，故神经元数量为2。 四、训练网络 net=train(net,P,T); 设置最大训练次数为10。
五、 实验结果 5.1 本次运行的最优分类情况： 图2 分类线 5.2 误差曲线 当学习函数为感知器学习函数learnp 时，其误差曲线为图3；当学习函数为标准感知器学习函数learnp n 时，其误差曲线为图4。 图3 学习函数learnp 的误差曲线 图4 学习函数learnpn 的误差曲线 六、网络仿真 应用sim 函数来进行网络仿真，实现对任何其他输入向量的模式划分。选取 Q=[-0.4;0.9],可知其非常靠近原样本的一组数据即[-0.3 0.8]，其目标输出应为为 [1 1]。现在观察网络仿真结果，发现其被划分到相应的分类中。
七、结论与心得 该感知器网络完成了一个简单的四类模式划分问题。通过此次实验，可得感知器具有根据已有数据自主学习规则的能力，这对于我们研究无固定函数表达式的输入输出有重要意义。此外，通过比较两个学习函数后，发现learnp的误差曲线更符合要求，所以选择学习函数选择learnp。 做本题前一直在思考，10组数据如何分配，哪些做学习样本，哪些做测试样本。最后决定取原样本中相近的数据来检测网络的识别能力。 八、附录: Matlab程序代码 P=[0.1 0.7 0.8 0.8 1.0 0.3 0.0 -0.3 -0.5 -1.5; 1.2 1.8 1.6 0.6 0.8 0.5 0.2 0.8 -1.5 -1.3]; T=[1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 ； 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1] net=newp([-2 2;-2 2],2,'hardlim','learnp'); net.trainParam.epochs=10; net=train(net,P,T); Q=[-0.4;0.9]; Y=sim(net,Q); plotpv(P,T); plotpc(net.iw{1},net.b{1});%画分类线 hold on;
第三章 信号调制解调电路 3-1 什么是信号调制？在测控系统中为什么要采用信号调制？什么是解调？在测控系统 中常用的调制方法有哪几种？ 在精密测量中，进入测量电路的除了传感器输出的测量信号外，还往往有各种噪声。而传感器的输出信号一般又很微弱，将测量信号从含有噪声的信号中分离出来是测量电路的一项重要任务。为了便于区别信号与噪声，往往给测量信号赋以一定特征，这就是调制的主要功用。调制就是用一个信号（称为调制信号）去控制另一作为载体的信号（称为载波信号），让后者的某一特征参数按前者变化。在将测量信号调制，并将它和噪声分离，放大等处理后，还要从已经调制的信号中提取反映被测量值的测量信号，这一过程称为解调。 在信号调制中常以一个高频正弦信号作为载波信号。一个正弦信号有幅值、频率、相位三个参数，可以对这三个参数进行调制，分别称为调幅、调频和调相。也可以用脉冲信号作载波信号。可以对脉冲信号的不同特征参数作调制，最常用的是对脉冲的宽度进行调制，称为脉冲调宽。 3-2 什么是调制信号？什么是载波信号？什么是已调信号？ 调制是给测量信号赋以一定特征，这个特征由作为载体的信号提供。常以一个高频正弦信号或脉冲信号作为载体，这个载体称为载波信号。用需要传输的信号去改变载波信号的某一参数，如幅值、频率、相位。这个用来改变载波信号的某一参数的信号称调制信号。在测控系统中需传输的是测量信号，通常就用测量信号作调制信号。经过调制的载波信号叫已调信号。 3-3 什么是调幅？请写出调幅信号的数学表达式，并画出它的波形。 调幅就是用调制信号x 去控制高频载波信号的幅值。常用的是线性调幅，即让调幅信号的幅值按调制信号x 线性函数变化。调幅信号s u 的一般表达式可写为： t mx U u c m s cos )(ω+= 式中 c ω──载波信号的角频率； m U ──调幅信号中载波信号的幅度； m ──调制度。 图X3-1绘出了这种调幅信号的波形。
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
3.5单层感知器 # include
} 3.6单次训练的结果 # include
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
§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.
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.doczj.com/doc/ac12178309.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 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
实验3 感知器神经网络的实现 一、实验目的: 1. 理解单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. 了解单层感知器局限性 二、实验内容: 1. 使用Matlab编程实现单层感知器 2. 调节学习率η，观察对于不同学习率算法的收敛速度（迭代次数） 3. 用单层感知器处理非线性分类问题，观察结果 三、实验原理： 单层感知器：只有一层处理单元的感知器： 感知器的学习算法 采用感知器学习规则，训练步骤如下： Step 1: 对各权值w0j(0), w2j(0), …, w nj(0), j=1, 2, …, m (m为计算层的节点数)赋予较小的非 零随机数，设置p=1； Step 2: 输入样本对，其中 为期望的输出向量（教师信号），上标p表示样本对的模式序号，设样本总数为P，则p = 1, 2, …, P； Step 3:
计算各节点的实际输出 Step 4: 调整各节点对应的权值， η为学习率，用于控制调整速度，η值太大会影响训练的稳定性，太小则使训练的收敛速度变慢，一般取0<η≤1； Step 5: p=p+1,如果p ≤P,返回到Step2 ，否则转到Step 6 ； Step 6: 如果感知器对所有样本的实际输出与期望输出相等，则停止;否则设置p=1，返回Step2。 实验要求： 用MATLAB/C/C++,实现上述算法 实验实例，在下面实例中任选一种进行实验。 一、用单层感知器实现“与”运算 “与”运算真值表： x1 x2 y 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 二、用多层感知器实现“异或”运算 “异或”运算真值表： x1 x2 y 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0
金肯职业技术学院 毕业设计（论文） （2010级） 题目基于光电式传感器的实际应用 系别机械与汽车工程系专业机电一体化技术学生姓名陆祉祥学号 1001030114 指导老师许凌 顾问老师 二〇年月
目录 第一章传感器的概述 (5) 1.1 传感器的组成和分类 (5) 1.2 传感器的基本特性 (6) 第二章光电传感器的发展状况及趋势 (12) 2.1 光电传感器的发展状况 (12) 2.2 光电传感器的发展趋势 (14) 第三章基于光电传感器的实际应用 (18) 3.1 光电传感器在生活中的应用 (18) 3.2 光电传感器在其它方面中的应用 (21) 参考文献 (23)
在科学技术高速发展的现代社会中，人类已经入瞬息万变的信息时代，人们在日常生活，生产过程中，主要依靠检测技术对信息经获取、筛选和传输，来实现制动控制，自动调节，目前我国已将检测技术列入优先发展的科学技术之一。由于微电子技术，光电半导体技术，光导纤维技术以及光栅技术的发展，使得光电传感器的应用与日俱增。这种传感器具有结构简单、非接触、高可靠性、高精度、可测参数多、反应快以及结构简单,形式灵活多样等优点，在自动检测技术中得到了广泛应用，它一种是以光电效应为理论基础，由光电材料构成的器件。它可用于检测直接引起光量变化的非电量，如光强、光照度、辐射测温、气体成分分析等；也可用来检测能转换成光量变化的其他非电量，如零件直径、表面粗糙度、应变、位移、振动、速度、加速度，以及物体的形状、工作状态的识别等。光电式传感器具有非接触、响应快、性能可靠等特点，因此在工业自动化装置和机器人中获得广泛应用。 关键字：光电元件传感器分类传感器应用
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 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)( 神经网络及应用实验报告 实验二、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： 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E min 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） 程序如下： function dyb %单样本程序 clc; close all; clear; x0=[1:101;-4::4];%样本101个 x0(1,:)=-1; x=x0';神经网络基于BP网络的多层感知器实验报告
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