[发明专利]人工神经网络的训练方法及装置、凝露传感的装置

说明书

本发明提供了用于凝露报警处理的人工神经网络的训练方法、对用于凝露报警处理的人工神经网络进行训练的装置及凝露传感的装置，该用于凝露报警处理的人工神经网络的训练方法，包括：获取至少两个样本露点传感器中的每一个样本露点传感器的干点信息；获取每一个所述样本露点传感器在样本相对湿度时输出的样本阻值；针对每一个所述样本露点传感器，根据所述样本相对湿度，确定该样本露点传感器输出的每一个所述样本阻值与凝露报警处理的对应关系；以所述至少两个样本露点传感器的所述干点信息和所述样本阻值作为输入，以所述样本阻值对应的凝露报警处理为期待输出，对人工神经网络进行训练。本发明能够提高凝露报警处理的准确性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及用于凝露报警处理的人工神经网络的训练方法、对用于凝露报警处理的人工神经网络进行训练的装置及凝露传感的装置。

背景技术

在空调系统中，通常需要使用露点传感器感测空调系统的相对湿度。露点传感器可以随环境中相对湿度的改变来改变输出的阻值。在空调系统中，当相对湿度大于一相对湿度阈值A时，需要发出凝露报警，在相对湿度小于一相对湿度阈值B时，需要取消凝露报警，其中，相对湿度阈值A大于相对湿度阈值B。

在现有技术中，针对空调系统，为所有的露点传感器设置了统一的阻值阈值。空调系统中露点传感器根据空调系统的相对湿度输出相应的阻值。当露点传感器输出的阻值超过该阻值阈值时，表示空调系统的相对湿度大于相对湿度阈值A，需要发出凝露报警，当露点传感器输出的阻值小于等于该阻值阈值时，表示空调系统的相对湿度小于相对湿度阈值B，需要取消凝露报警。不同的露点传感器对于同一个相对湿度输出的阻值通常是不同的。也就是说，不同的露点传感器对于上述的阻值阈值所对应的相对湿度通常是不同的，这样就导致不同的露点传感器在同一个相对湿度下，进行的凝露报警处理是不同。举例来说，相对湿度阈值A为90％，阻值阈值固定为10kΩ的情况下，露点传感器a在相对湿度为91％时，输出的阻值为11kΩ，露点传感器b在相对湿度为91％时，输出的阻值为7kΩ，在相对湿度为91％时，露点传感器a输出的阻值大于阻值阈值，露点传感器A会发出凝露报警，而露点传感器b输出的阻值小于阻值阈值，露点传感器b会取消凝露报警。

通过上述描述可见，通过统一的阻值阈值的方式来确定需要实现的凝露报警处理，会有大量的露点传感器实现错误的处理，准确性较低。

发明内容

本发明实施例提供了用于凝露报警处理的人工神经网络的训练方法、对用于凝露报警处理的人工神经网络进行训练的装置及凝露传感的装置，能够提高凝露报警处理的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了用于凝露报警处理的人工神经网络的训练方法，包括：

获取至少两个样本露点传感器中的每一个样本露点传感器的干点信息；

获取每一个所述样本露点传感器在样本相对湿度时输出的样本阻值；

针对每一个所述样本露点传感器，根据所述样本相对湿度，确定该样本露点传感器输出的每一个所述样本阻值与凝露报警处理的对应关系；

以所述至少两个样本露点传感器的所述干点信息和所述样本阻值作为输入，以所述样本阻值对应的凝露报警处理为期待输出，对人工神经网络进行训练。

在第一种可能的实现方式中，结合上述第一方面，所述干点信息包括干点阻值；

所述获取至少两个样本露点传感器中的每一个样本露点传感器的干点信息，包括：

获取每一个所述样本露点传感器在第一相对湿度时输出的阻值，将该阻值作为所述干点阻值；

其中，所述第一相对湿度小于第二相对湿度，所述第二相对湿度满足：当相对湿度小于所述第二相对湿度时取消凝露报警，当相对湿度大于所述第二相对湿度时不取消凝露报警；优选地，所述第一相对湿度大于50％。