STM8驱动的电容感应触控在电磁炉应用：深度学习实验结果

本研究聚焦于"实验结果-基于STM8的电容感应式触摸按键方案在电磁炉中的应用"，主要探讨了卷积神经网络(CNN)在实际场景中的应用。实验选取了MNIST手写数字样本集的一个子集，使用500个训练样本和500个测试样本，与大规模的60000个训练样本相比，样本量较小，但这正是实验关注的核心，即在数据不足的情况下，卷积神经网络的性能如何受到影响。研究构建了三种网络模型Conv Net-1、Conv Net-2和Conv Net-3，它们的深度相同，但特征图像数量和连接方式有所差异。 LeNet-5网络模型作为基础，其在训练过程中的误分类率(MCR)是实验的重要指标。尽管模型的性能受限于小样本训练，但通过观察和分析不同网络模型的误分类概率、收敛性以及识别性能，可以了解到网络结构参数对识别性能的影响。通过比较LeNet-5与其他网络模型，实验旨在优化网络结构以提高识别精度。 文章进一步阐述了深度学习的原理，特别是卷积神经网络，它利用多层次的学习来提取输入数据的复杂特征，显著提升了语音和图像识别的性能。深度学习的应用不仅限于理论研究，还深入到了实际场景，如光学字符识别(OCR)和交通标志识别(TSR)，通过改进的卷积神经网络模型，提高了识别准确性和实用性。 研究者针对光学数字识别问题，通过构建具有不同神经元数量和连接方式的卷积神经网络模型，探索了模型结构对性能的影响，并在交通标志识别中实现了自适应增强思想的多列卷积神经网络模型，以提升实际应用中的性能。实验结果显示，卷积神经网络在手写数字识别和交通标志识别问题上具有很高的应用潜力，并且能够与现有方法进行有效竞争。 这项研究不仅提供了在数据受限条件下优化卷积神经网络性能的方法，也展示了深度学习在实际应用中的强大潜力，为未来的智能设备和人工智能系统提供了有价值的设计参考。