[发明专利]一种压力屏校准方法和装置

权利要求书

1.一种压力屏校准方法，其特征在于，所述方法包括：

获取各压力传感器在压力屏各预设受压位置施压时感应到的压力值，并获取实际在所述各预设受压位置施加的压力值；

采用人工神经网络模型，将所述各压力传感器感应到的压力值作为人工神经网络模型的输入，将所述实际施加的压力值作为所述人工神经网络模型的输出，确定所述人工神经网络模型的权值参数；

所述确定权值参数的人工神经网络模型，用于根据各压力传感器感应到的压力值确定所述压力屏受到的压力值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用人工神经网络模型，包括：采用反向传播BP神经网络模型；

所述方法还包括：预设训练误差，确定达到所述预设训练误差要求时所述BP神经网络模型的权值参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：选择S型正切函数作为所述BP神经网络模型的隐含层神经元的激励函数，选择纯线性函数作为所述BP神经网络模型的输出层函数。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述各压力传感器感应到的压力值作为人工神经网络模型的输入之前，所述方法还包括：对所述获取的所述各压力传感器感应到的压力值进行数据归一化处理；

所述在将所述实际施加的压力值作为所述人工神经网络模型的输出之前，所述方法还包括：对所述获取的实际在所述各预设受压位置施加的压力值进行数据归一化处理。

5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取实际在所述各预设受压位置施加的压力值，包括：

采用外部装置测量各预设受压位置受压的压力值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于确定权值参数的人工神经网络模型，根据各压力传感器感应到的压力值确定所述压力屏受到的压力值，包括：

读取当前各压力传感器的压力值，并作为所述确定权值参数的人工神经网络模型输入，将获取输出值确定为当前压力屏受到的压力值；

所述方法还包括：所述将当前各压力传感器的压力值作为所述确定权值参数的人工神经网络模型输入之前，对所述当前各压力传感器的压力值作归一化处理；对所述输出值作反归一化处理，确定为当前压力屏受到的压力值。

7.一种压力屏校准装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块和确定模块；其中，

所述获取模块，用于获取各压力传感器在压力屏各预设受压位置施压时感应到的压力值，并获取实际在所述各预设受压位置施加的压力值；

所述确定模块，用于采用人工神经网络模型，将所述各压力传感器感应到的压力值作为人工神经网络模型的输入，将所述实际施加的压力值作为所述人工神经网络模型的输出，确定所述人工神经网络模型的权值参数；

所述确定权值参数的人工神经网络模型，用于根据各压力传感器感应到的压力值确定所述压力屏受到的压力值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块，所述人工神经网络模型包括：BP神经网络模型；

所述确定模块，还用于：预设训练误差，确定达到所述预设训练误差要求时所述BP神经网络模型的权值参数。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述获取模块，用于获取外部装置测量各预设受压位置受压的压力值。

10.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还用于：

在将所述各压力传感器感应到的压力值作为人工神经网络模型的输入之前，对所述获取的所述各压力传感器感应到的压力值进行数据归一化处理；

在将所述实际施加的压力值作为所述人工神经网络模型的输出之前，对所述获取的实际在所述各预设受压位置施加的压力值进行数据归一化处理。