【技术实现步骤摘要】
本专利技术专利属于教学演示平台领域；尤其是神经网络数学模型的演示。
技术介绍
人工神经网络是目前国际上迅速发展的人工智能的前沿交叉学科。在高校里多有开设以神经网络为主要内容的课程。由于人工神经网络的理论性较强，学生在学习神经网络内容时，多数只能靠仿真和软件来验证神经网络的功能，而没有较为直观的感受。在展示神经网络的作用时，并没有很好的简单易懂的教学演示平台。
技术实现思路
为了在进行神经网络教学时，能够更好地使学生掌握并理解神经网络的基本原理和实际应用，本专利技术设计了一种神经网络教学演示平台。本专利技术的具体技术方案如下 将光敏电阻如图I所示排列，即按照数码管的样式进行排列。制作0-9的数字卡片，如图I中所示。相比传统的像素点识别方式如图2，这种类7段数码管识别方法能够在保证可读性的前提下，降低输入信号的个数，从而简化了电路，提高了神经网络学习速度。本专利技术的信号采集电路如图3左半部分所示。其中R21-R27即为光敏电阻，R11-R17为分压电阻。因为光敏电阻在受到遮挡光照变小时，会导致阻值上升，从而两端分到的电压变大，可以通过检测该电压大小来判断光敏电阻是否有挡板遮挡。本专利技术采用带有模/数转换器的单片机作为主控芯片，除了信号采集电路外，还带有按键SI、S2作为命令输入，发光二极管LEDl和LED2，以及IXD液晶作为输出。IXD液晶可以显示每一次神经网络学习后所改变的值，可以非常的直观地了解神经网络的工作原理。本专利技术还带有EEPROM作为数据存储器，能够在神经网络完成样本的学习后，将学习好的神经网络权值进行存储，方便掉电之后直接进行神经网络的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.神经网络教学演示平台，其特征是由主控芯片电路、信号采集电路、液晶显示、按键及LED灯以及EEPROM存储器组成。2.根据权利要求I所述的神经网络教学演示平台，其特征是其信号输入采用光敏电阻进行卡片检测。3.根据权利要求I所述的神经网络教学演示平台，其特征是光敏电阻排列方式类似于七段数码管方式，大...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈恩策，黄莹，刘超，涂光鹏，唐厚君，
申请(专利权)人：陈恩策，
类型：发明
国别省市：
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