由正向传播和反向传播组成,在正向传播过程中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,并传向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态,如输出层不能得到期望的输出,则转入反向传播,将输岀信号的误差信号沿原来连接通路返凹,反复修正网络各层神经元之间的连接权值,使得误差信号最小,将隐含在样本中的规律性反映到网络神经元的联系中,•旦学习完毕,神经网络就具备了相当于样本组合的判断能力。神经网络模块从专家系统的推理机制和模糊性处理获取必要的学习样本及诊断结果,将学习结果存储于神经数据库.(三)在家电选择中的应用学习分四步,-是随机抽取传感器值做训练。二是学习训练,用算法进行学习,建立神经网络。三是对于新增的故障在已有的神经网络基础上通过调整连权值,进行新的学习。笫四对于已建好的神经网络用其它故障值进行验证,当正确率不满足要求时,加入一定比例不能进行正确判断到最优先的信号,重返回三进行学习,直到判断精度达到要求为止,木文选取系统学习和测试的了集是6个,经算法学习后生成的神经网络经测试集训练后效果能符合。五、结论目前只对电冰箱、空调、电饭煲、微波炉、电磁炉,和家用摄像头等几种选择。多传感器信息融合技术关键技术之一,随着传感器技术与单片机融合技术水平的提高,获取环境信息的感知能力以及系统决策能力将会得到不断的提高。基于神经网络对多路传感器信息进行融合选取,促使家用屯器的智能化和自主化,达到完全控制的目的。参考文献:[1]周治平,多媒体CAI及其程序设计[J]•微型电脑应用.[2]刘万锁、陆先奎,多媒体CAI课室的设计及其在高校教学中的应用[J].微型电脑应用.[3]谢茂清、朱文,流体网络拓扑分析的研究[J].系统仿真学报.[4]陈定君、郭晓东,嵌入式软件仿真开发系统的研究[J].电子学报.[5]汤淑春、文传源,仿真结果与试验数据的一致性研究[J]•系统仿真学报,1998(8):37-41.
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