不同人工神经网络在字母识别中的性能比较研究

模式识别技术近年来愈发被重视,并且得到了广泛的应用。其中,利用人工神经网络进行字母识别就是一种基础的模式识别案例。文中分别采用感知器网络、BP神经网络和霍普菲尔德网络进行有噪、无噪的字母识别和测试,利用MATLAB进行仿真,首先比较不同训练算法下的BP网络和感知器网络的收敛速度,然后对几种网络的识别精度和抗噪性能进行比较和分析。仿真结果表明,不同人工神经网络的收敛速度和抗噪性能存在较大差异。

家庭环境参数检测系统设计

近年来智能家居产业不断成熟,人们对家居环境的质量问题愈发重视,有关家庭环境监测的研究已经成为热门课题。为实现低成本的搭建家庭环境检测系统,并保证其兼顾实时性、准确性和稳定性等特点,设计基于STM32F103ZET6控制核心,由温湿度传感器与烟雾传感器实时采集环境数据,经控制核心处理,由WIFI模块与云服务器建立通信,数据上传云端,以便手机端APP实时查看。