[发明专利]一种基于BP神经网络的人工智能优化方法

说明书

本发明涉及人工智能优化技术领域，且公开了一种基于BP神经网络的人工智能优化方法，包括以下步骤：S1、人工将智能系统各个操作分别输入相应的指令，后通过芯片中的操作指令进行训练识别；S2、芯片中的程序对人工输入的指令，根据其独有的特征进行识别检测，后经散播板进行网络传播；S3、若检测的出的指令与芯片中的设定值不同。后被转移至设定槽内部，发出指令使弹簧杆伸展故柔性屏受压形变，触发柔性屏工作将错误的信息展示出来，且由于不同的信息各有不同，故芯片发出的指令也会不同，且在弹簧杆移动的同时，会触发储存单元工作，将错误信息存储在其中，从而达到了将错误信息分类展示并储存避免二次其二次出现的效果。

技术领域

本发明涉及人工智能优化技术领域，具体为一种基于BP神经网络的人工智能优化方法。

背景技术

BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络，具有模型清晰、结构简单、计算量小等优点，随着科技的发展以及人工智能的普及，人们在使用人工智能时常会发现一些缺点，而这些缺点常对操作人员有不利的影响。

针对上述问题，人们研发出能够对BP神经网络算法进行训练检测的一种设备，但现有的这些设备只能将错误信息检测出来，但不能针对错误的信息进行修正，且现有技术对这些错误信息并没有加以分类，导致在实际使用过程中，被检测出来的错误还是会出现，没有从本质上解决问题，因此一种基于BP神经网络的人工智能优化方法应运而生。

发明内容

为实现上述将错误信息分类展示并储存避免二次其二次出现、出现错误信息时进行预警告知用户，且根据信息不同预警声音也有所不同的目的，本发明提供如下技术方案：一种基于BP神经网络的人工智能优化装置，包括壳体，所述壳体的内部开设有线槽，线槽的顶部活动连接有柔性屏，线槽的内部活动连接有通信管，通信管的表面套接有调节弹簧，调节弹簧的表面活动连接有滑轨，滑轨的表面滑动连接有移动件，移动件的另一端活动连接有识别管，所述识别管的内部固定安装有芯片，芯片的表面固定连接有散播板，散播板的表面开设有设定槽，设定槽的表面活动连接有弹簧杆，弹簧杆的上端固定连接有推板，推板的两侧均活动连接有扩音管。

根据上述一种基于BP神经网络的人工智能优化装置，现提出一种基于BP神经网络的人工智能优化方法，包括以下步骤：

S1、人工将智能系统各个操作分别输入相应的指令，后通过芯片中的操作指令进行训练识别；

S2、芯片中的程序对人工输入的指令，根据其独有的特征进行识别检测，后经散播板进行网络传播；

S3、若检测的出的指令与芯片中的设定值不同，则会引起移动件的形变移动，并将与其相对应的设定槽做出改变，若无错误信息，则会直接通过识别管；

S4、被改变的设定槽会发出指令使其内部的弹簧杆伸展，将推板推出与柔性屏接触，柔性屏被挤压产生形变做出相应改变，且扩音管被挤压发出声响；

S5、后错误信息被柔性屏修正，且错误信息会被相对应的储存单元存放。

本发明的有益效果是：

1.通过根据芯片内设定的程序将错误的信息识别出来，后被转移至设定槽内部，发出指令使弹簧杆伸展故柔性屏受压形变，触发柔性屏工作将错误的信息展示出来，且由于不同的信息各有不同，故芯片发出的指令也会不同，且在弹簧杆移动的同时，会触发储存单元工作，将错误信息存储在其中，从而达到了将错误信息分类展示并储存避免二次其二次出现的效果。

2.通过上述芯片检测出不一样的信息时，发出指令使弹簧杆伸展，故弹簧杆会挤压扩音管，根据芯片的程序，不同的信息会使弹簧杆伸展的长度不同，会挤压响音杆形变的程度也不同，故发出的声响有所差异，从而达到了根据信息不同预警声音也有所不同的效果。

优选的，所述移动件的内活动连接有伸缩杆，当芯片发出指令时伸缩杆会在滑轨表面进行滑动且挤压弹性板。