为了更好地解决使用卷积神经网在人脸面部表情识别方面的表现,文章设计了一个经典的卷积神经网模型,采用比较通用的FER2013表情数据库对其进行训练,并且尝试了几种参数配置方式,在其中选择了训练速度和过拟合等几个方面表现优秀的配置模式。实验结果表明,这样的参数组合对于提高面部表情识别率有很好的表现。 提高系统功效。表23种池化方式的实验对比数据池化方法平均池化最大池化随机池化平均错误率/%1.751.261.23平均耗时/%75273023004结语本文通过实验修改经典的卷积神经网结构，以得到在实验中表现良好的参数配置，为面部表情识别工作做出了探索。在我们的实验中，针对面部表情识别问题，得到了较好的卷积层窗口尺寸设置，以及表现优秀的池化方案。得出的结论为，为了进行更好的深度学习，卷积核窗口的尺寸不宜过大也不宜过小；池化方案相对来说采用最大化策略能够改进效率。图2经典CNN模型结构示意无线互联科技·设计分析随着现代机电技术的不断发展,单片机在实践中的应用越来越普遍和广泛。现代大部分的电子产品加工中,都利用单片机的感温技术,进行温度检测,并实现智能控制,温度传感器的种类也越来越丰富。文章针对一种基于单片机PWM的控制技术应用与实现进行探讨,对系统的核心构成和体系进行阐述。提升控制技术水平。1基于单片机PWM控制系统的主要构成与设计功能模块1.1PWM单片机控制系统的作业原理及主要构成PWM技术能直接与单片机单线连接，通过单总线实现数据的传递，本文由弯管机张家港弯管机价格网站 转载中国知网整理! http://www.15895595058.net 控制技术的实现-电动折弯机滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机接口十分简单，仅需一个I/O端口接口即可获取温度载波的波长和波形，从而读取温度，并进行恒温控制。在这个操作的过程中，基于PWM技术的单片机系统主要是以芯片为核心，配备有温度传感器SD590设备，单片机芯片型号是Atmega16L，同时与计算机和LCD液晶显示器TC1602A连接，安装了直流电机及报警预报系统（见图1）。图1系统硬件总体结构由图1可知，系统作业的主要原理是通过温度传感器AD590检测系统运行的环境温度，根据温度高度调节直流电动机的转速。如设定系统运行环境温度为≥45℃时，此时直流电动机会在驱动下快速运转，且转速随着温度的升高而越来越快，两者之间呈一定的正比例关系。但是，当温度≤75℃时，此时直流电动转机处于全速运动的状态，转速达到峰值；当温度≤10℃时，此时的直流电机处于反转情况。当温度＜45℃时，直流电动机逐渐停止工作。1.2设计功能模块上述分析可知系统中的核心是单片机，该单片机始属于一种微控制器，工作的时间基准由时钟电路提供，含有两种不同的引脚模式，共同构成了单片机的时钟电路，其中电容器主要是进行读取数值，这是系统的主要控制功能模块（见图2）。而温度传感器这个功能模块主要是传感器构成，进行测温，且数据测温的精准度高，连接方便，仅需要一个端口即可实现数据的传输和分析。而单片机中的时钟芯片也是一个独立的功能模块，这部分主要是对直流电路运行情况下的具体时间进行可读写的记。PWM技术控制模块主要是实现输出，采用定时器配合软 控制技术的实现-电动折弯机滚圆机滚弧机张家港滚圆机滚弧机折弯机本文由弯管机张家港弯管机价格网站 转载中国知网整理! http://www.15895595058.net