本项目研究了一种新的压电触摸屏人机交互系统。但触摸方向不同引入的不稳定的力-电压响应度限制了其在交互式显示器中的成功使用。为了解决这个问题，在本文中，，提出了一种基于机器学习的技术，其中用户手指触摸感应的电容模式用于搭建高斯回归模型，随后使用人工神经网络（ANN）进行了优化。使用此技术，可以实现不同触摸方向的高触摸角分类精度（95.7％）和高平均力检测精度（90％），极大的提升了力响应的稳定性。
