[发明专利]基于神经网络的可预测自学习的智能售货机在审
| 申请号： | 201610028642.1 | 申请日： | 2016-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN105719392A | 公开（公告）日： | 2016-06-29 |
| 发明（设计）人： | 吴昊天 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G07F9/00 | 分类号： | G07F9/00;G07F9/10 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 韩介梅 |
| 地址： | 310027 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 预测 自学习 智能 售货 | ||
【权利要求书】：
1.基于神经网络的可预测自学习的智能售货机，其特征在于，包括售货机本体，在售货机本体上设有ARM单片机、温度传感器及湿度传感器，所述的温度传感器及湿度传感器分别用于检测环境温度和湿度，并将检测数据输入ARM单片机，所述的售货机本体上的按键与ARM单片机相连，ARM单片机根据上一时间周期的各时段售货机被按键的次数来预测下一时间周期各时段售货机被使用的概率，并结合实时检测的温湿度数据，通过单片机内的模糊控制器控制售货机本体中制冷或保温电机的工作状态。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的可预测自学习的智能售货机，其特征在于，所述的售货机本体的按键被按下时，按键信号输入ARM单片机，ARM单片机将此时其内部的RTC时钟模块的时间放入单片机内的寄存器中，从而实现统计各时间段售货机被使用的情况。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络的可预测自学习的智能售货机，其特征在于，该售货机的预测功能通过BP算法实现。
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