Air_Quality_Forecasting_Using_Neural_Network_Approaches

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基于深度学习的飞机航迹预测研究

基于深度学习的飞机航迹预测研究现代航空已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

飞机在穿越天空的过程中，航迹预测可以对飞行的安全和效率起到至关重要的作用。

因此，在航空领域中，航迹预测一直是研究人员和航空公司所关注的一个热点话题。

深度学习的发展和应用已经带来了飞机航迹预测的重大进步。

本文将讨论基于深度学习的飞机航迹预测研究，并探讨这种深度学习技术是如何应用于航迹预测中的。

一、深度学习的发展及其在航空中的应用深度学习已经成为人工智能领域中的一个重要分支，这种技术可以模拟人类大脑的神经网络，通过大量的数据训练来实现复杂任务的自动化处理。

在航空领域中，深度学习技术被广泛运用，在飞机控制、机场指挥、航迹预测等方面产生了很大的作用。

特别是在航迹预测中，深度学习技术可以通过预测未来数据的变化来指导飞机正确地飞行。

二、深度学习在航迹预测中的应用由于航迹预测需要考虑诸如风、气压、温度等因素，因此它是一个高度复杂的问题。

而深度学习技术可以通过强大的计算能力和自适应性来处理这些变量，并预测未来的变化。

现有的航迹预测技术通常使用机器学习模型，如Support Vector Machines （SVM）和神经网络，来预测飞机的未来行动。

而深度学习技术则可以更加准确地处理这些数据，并提供更准确的预测结果。

三、基于深度学习的航迹预测模型在基于深度学习的航迹预测中，一般使用递归神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）或卷积神经网络（Convolutional Neural Network, 简称CNN）等模型来进行分析和预测。

递归神经网络(RNN)是一种广泛使用的深度学习模型，它的特点是可以处理时序数据。

在航迹预测中，RNN可以通过处理飞行器历史数据来预测未来的航迹。

卷积神经网络是深度学习中的另一种常用模型，可以对空间数据进行处理。

在航迹预测中，CNN可以通过分析空间上的数据来预测飞行器未来的动向。

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇

机器学习与人工智能领域中常用的英语词汇1.General Concepts (基础概念)•Artificial Intelligence (AI) - 人工智能1)Artificial Intelligence (AI) - 人工智能2)Machine Learning (ML) - 机器学习3)Deep Learning (DL) - 深度学习4)Neural Network - 神经网络5)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理6)Computer Vision - 计算机视觉7)Robotics - 机器人技术8)Speech Recognition - 语音识别9)Expert Systems - 专家系统10)Knowledge Representation - 知识表示11)Pattern Recognition - 模式识别12)Cognitive Computing - 认知计算13)Autonomous Systems - 自主系统14)Human-Machine Interaction - 人机交互15)Intelligent Agents - 智能代理16)Machine Translation - 机器翻译17)Swarm Intelligence - 群体智能18)Genetic Algorithms - 遗传算法19)Fuzzy Logic - 模糊逻辑20)Reinforcement Learning - 强化学习•Machine Learning (ML) - 机器学习1)Machine Learning (ML) - 机器学习2)Artificial Neural Network - 人工神经网络3)Deep Learning - 深度学习4)Supervised Learning - 有监督学习5)Unsupervised Learning - 无监督学习6)Reinforcement Learning - 强化学习7)Semi-Supervised Learning - 半监督学习8)Training Data - 训练数据9)Test Data - 测试数据10)Validation Data - 验证数据11)Feature - 特征12)Label - 标签13)Model - 模型14)Algorithm - 算法15)Regression - 回归16)Classification - 分类17)Clustering - 聚类18)Dimensionality Reduction - 降维19)Overfitting - 过拟合20)Underfitting - 欠拟合•Deep Learning (DL) - 深度学习1)Deep Learning - 深度学习2)Neural Network - 神经网络3)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Autoencoder - 自编码器9)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络10)Transfer Learning - 迁移学习11)Pre-trained Model - 预训练模型12)Fine-tuning - 微调13)Feature Extraction - 特征提取14)Activation Function - 激活函数15)Loss Function - 损失函数16)Gradient Descent - 梯度下降17)Backpropagation - 反向传播18)Epoch - 训练周期19)Batch Size - 批量大小20)Dropout - 丢弃法•Neural Network - 神经网络1)Neural Network - 神经网络2)Artificial Neural Network (ANN) - 人工神经网络3)Deep Neural Network (DNN) - 深度神经网络4)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络5)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络6)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络7)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元8)Feedforward Neural Network - 前馈神经网络9)Multi-layer Perceptron (MLP) - 多层感知器10)Radial Basis Function Network (RBFN) - 径向基函数网络11)Hopfield Network - 霍普菲尔德网络12)Boltzmann Machine - 玻尔兹曼机13)Autoencoder - 自编码器14)Spiking Neural Network (SNN) - 脉冲神经网络15)Self-organizing Map (SOM) - 自组织映射16)Restricted Boltzmann Machine (RBM) - 受限玻尔兹曼机17)Hebbian Learning - 海比安学习18)Competitive Learning - 竞争学习19)Neuroevolutionary - 神经进化20)Neuron - 神经元•Algorithm - 算法1)Algorithm - 算法2)Supervised Learning Algorithm - 有监督学习算法3)Unsupervised Learning Algorithm - 无监督学习算法4)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法5)Classification Algorithm - 分类算法6)Regression Algorithm - 回归算法7)Clustering Algorithm - 聚类算法8)Dimensionality Reduction Algorithm - 降维算法9)Decision Tree Algorithm - 决策树算法10)Random Forest Algorithm - 随机森林算法11)Support Vector Machine (SVM) Algorithm - 支持向量机算法12)K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm - K近邻算法13)Naive Bayes Algorithm - 朴素贝叶斯算法14)Gradient Descent Algorithm - 梯度下降算法15)Genetic Algorithm - 遗传算法16)Neural Network Algorithm - 神经网络算法17)Deep Learning Algorithm - 深度学习算法18)Ensemble Learning Algorithm - 集成学习算法19)Reinforcement Learning Algorithm - 强化学习算法20)Metaheuristic Algorithm - 元启发式算法•Model - 模型1)Model - 模型2)Machine Learning Model - 机器学习模型3)Artificial Intelligence Model - 人工智能模型4)Predictive Model - 预测模型5)Classification Model - 分类模型6)Regression Model - 回归模型7)Generative Model - 生成模型8)Discriminative Model - 判别模型9)Probabilistic Model - 概率模型10)Statistical Model - 统计模型11)Neural Network Model - 神经网络模型12)Deep Learning Model - 深度学习模型13)Ensemble Model - 集成模型14)Reinforcement Learning Model - 强化学习模型15)Support Vector Machine (SVM) Model - 支持向量机模型16)Decision Tree Model - 决策树模型17)Random Forest Model - 随机森林模型18)Naive Bayes Model - 朴素贝叶斯模型19)Autoencoder Model - 自编码器模型20)Convolutional Neural Network (CNN) Model - 卷积神经网络模型•Dataset - 数据集1)Dataset - 数据集2)Training Dataset - 训练数据集3)Test Dataset - 测试数据集4)Validation Dataset - 验证数据集5)Balanced Dataset - 平衡数据集6)Imbalanced Dataset - 不平衡数据集7)Synthetic Dataset - 合成数据集8)Benchmark Dataset - 基准数据集9)Open Dataset - 开放数据集10)Labeled Dataset - 标记数据集11)Unlabeled Dataset - 未标记数据集12)Semi-Supervised Dataset - 半监督数据集13)Multiclass Dataset - 多分类数据集14)Feature Set - 特征集15)Data Augmentation - 数据增强16)Data Preprocessing - 数据预处理17)Missing Data - 缺失数据18)Outlier Detection - 异常值检测19)Data Imputation - 数据插补20)Metadata - 元数据•Training - 训练1)Training - 训练2)Training Data - 训练数据3)Training Phase - 训练阶段4)Training Set - 训练集5)Training Examples - 训练样本6)Training Instance - 训练实例7)Training Algorithm - 训练算法8)Training Model - 训练模型9)Training Process - 训练过程10)Training Loss - 训练损失11)Training Epoch - 训练周期12)Training Batch - 训练批次13)Online Training - 在线训练14)Offline Training - 离线训练15)Continuous Training - 连续训练16)Transfer Learning - 迁移学习17)Fine-Tuning - 微调18)Curriculum Learning - 课程学习19)Self-Supervised Learning - 自监督学习20)Active Learning - 主动学习•Testing - 测试1)Testing - 测试2)Test Data - 测试数据3)Test Set - 测试集4)Test Examples - 测试样本5)Test Instance - 测试实例6)Test Phase - 测试阶段7)Test Accuracy - 测试准确率8)Test Loss - 测试损失9)Test Error - 测试错误10)Test Metrics - 测试指标11)Test Suite - 测试套件12)Test Case - 测试用例13)Test Coverage - 测试覆盖率14)Cross-Validation - 交叉验证15)Holdout Validation - 留出验证16)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证17)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证18)Test Driven Development (TDD) - 测试驱动开发19)A/B Testing - A/B 测试20)Model Evaluation - 模型评估•Validation - 验证1)Validation - 验证2)Validation Data - 验证数据3)Validation Set - 验证集4)Validation Examples - 验证样本5)Validation Instance - 验证实例6)Validation Phase - 验证阶段7)Validation Accuracy - 验证准确率8)Validation Loss - 验证损失9)Validation Error - 验证错误10)Validation Metrics - 验证指标11)Cross-Validation - 交叉验证12)Holdout Validation - 留出验证13)K-Fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation - 留一法交叉验证16)Validation Curve - 验证曲线17)Hyperparameter Validation - 超参数验证18)Model Validation - 模型验证19)Early Stopping - 提前停止20)Validation Strategy - 验证策略•Supervised Learning - 有监督学习1)Supervised Learning - 有监督学习2)Label - 标签3)Feature - 特征4)Target - 目标5)Training Labels - 训练标签6)Training Features - 训练特征7)Training Targets - 训练目标8)Training Examples - 训练样本9)Training Instance - 训练实例10)Regression - 回归11)Classification - 分类12)Predictor - 预测器13)Regression Model - 回归模型14)Classifier - 分类器15)Decision Tree - 决策树16)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机17)Neural Network - 神经网络18)Feature Engineering - 特征工程19)Model Evaluation - 模型评估20)Overfitting - 过拟合21)Underfitting - 欠拟合22)Bias-Variance Tradeoff - 偏差-方差权衡•Unsupervised Learning - 无监督学习1)Unsupervised Learning - 无监督学习2)Clustering - 聚类3)Dimensionality Reduction - 降维4)Anomaly Detection - 异常检测5)Association Rule Learning - 关联规则学习6)Feature Extraction - 特征提取7)Feature Selection - 特征选择8)K-Means - K均值9)Hierarchical Clustering - 层次聚类10)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类11)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析12)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析13)T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t分布随机邻居嵌入14)Gaussian Mixture Model (GMM) - 高斯混合模型15)Self-Organizing Maps (SOM) - 自组织映射16)Autoencoder - 自动编码器17)Latent Variable - 潜变量18)Data Preprocessing - 数据预处理19)Outlier Detection - 异常值检测20)Clustering Algorithm - 聚类算法•Reinforcement Learning - 强化学习1)Reinforcement Learning - 强化学习2)Agent - 代理3)Environment - 环境4)State - 状态5)Action - 动作6)Reward - 奖励7)Policy - 策略8)Value Function - 值函数9)Q-Learning - Q学习10)Deep Q-Network (DQN) - 深度Q网络11)Policy Gradient - 策略梯度12)Actor-Critic - 演员-评论家13)Exploration - 探索14)Exploitation - 开发15)Temporal Difference (TD) - 时间差分16)Markov Decision Process (MDP) - 马尔可夫决策过程17)State-Action-Reward-State-Action (SARSA) - 状态-动作-奖励-状态-动作18)Policy Iteration - 策略迭代19)Value Iteration - 值迭代20)Monte Carlo Methods - 蒙特卡洛方法•Semi-Supervised Learning - 半监督学习1)Semi-Supervised Learning - 半监督学习2)Labeled Data - 有标签数据3)Unlabeled Data - 无标签数据4)Label Propagation - 标签传播5)Self-Training - 自训练6)Co-Training - 协同训练7)Transudative Learning - 传导学习8)Inductive Learning - 归纳学习9)Manifold Regularization - 流形正则化10)Graph-based Methods - 基于图的方法11)Cluster Assumption - 聚类假设12)Low-Density Separation - 低密度分离13)Semi-Supervised Support Vector Machines (S3VM) - 半监督支持向量机14)Expectation-Maximization (EM) - 期望最大化15)Co-EM - 协同期望最大化16)Entropy-Regularized EM - 熵正则化EM17)Mean Teacher - 平均教师18)Virtual Adversarial Training - 虚拟对抗训练19)Tri-training - 三重训练20)Mix Match - 混合匹配•Feature - 特征1)Feature - 特征2)Feature Engineering - 特征工程3)Feature Extraction - 特征提取4)Feature Selection - 特征选择5)Input Features - 输入特征6)Output Features - 输出特征7)Feature Vector - 特征向量8)Feature Space - 特征空间9)Feature Representation - 特征表示10)Feature Transformation - 特征转换11)Feature Importance - 特征重要性12)Feature Scaling - 特征缩放13)Feature Normalization - 特征归一化14)Feature Encoding - 特征编码15)Feature Fusion - 特征融合16)Feature Dimensionality Reduction - 特征维度减少17)Continuous Feature - 连续特征18)Categorical Feature - 分类特征19)Nominal Feature - 名义特征20)Ordinal Feature - 有序特征•Label - 标签1)Label - 标签2)Labeling - 标注3)Ground Truth - 地面真值4)Class Label - 类别标签5)Target Variable - 目标变量6)Labeling Scheme - 标注方案7)Multi-class Labeling - 多类别标注8)Binary Labeling - 二分类标注9)Label Noise - 标签噪声10)Labeling Error - 标注错误11)Label Propagation - 标签传播12)Unlabeled Data - 无标签数据13)Labeled Data - 有标签数据14)Semi-supervised Learning - 半监督学习15)Active Learning - 主动学习16)Weakly Supervised Learning - 弱监督学习17)Noisy Label Learning - 噪声标签学习18)Self-training - 自训练19)Crowdsourcing Labeling - 众包标注20)Label Smoothing - 标签平滑化•Prediction - 预测1)Prediction - 预测2)Forecasting - 预测3)Regression - 回归4)Classification - 分类5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Forecast Accuracy - 预测准确性7)Predictive Modeling - 预测建模8)Predictive Analytics - 预测分析9)Forecasting Method - 预测方法10)Predictive Performance - 预测性能11)Predictive Power - 预测能力12)Prediction Error - 预测误差13)Prediction Interval - 预测区间14)Prediction Model - 预测模型15)Predictive Uncertainty - 预测不确定性16)Forecast Horizon - 预测时间跨度17)Predictive Maintenance - 预测性维护18)Predictive Policing - 预测式警务19)Predictive Healthcare - 预测性医疗20)Predictive Maintenance - 预测性维护•Classification - 分类1)Classification - 分类2)Classifier - 分类器3)Class - 类别4)Classify - 对数据进行分类5)Class Label - 类别标签6)Binary Classification - 二元分类7)Multiclass Classification - 多类分类8)Class Probability - 类别概率9)Decision Boundary - 决策边界10)Decision Tree - 决策树11)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机12)K-Nearest Neighbors (KNN) - K最近邻算法13)Naive Bayes - 朴素贝叶斯14)Logistic Regression - 逻辑回归15)Random Forest - 随机森林16)Neural Network - 神经网络17)SoftMax Function - SoftMax函数18)One-vs-All (One-vs-Rest) - 一对多(一对剩余)19)Ensemble Learning - 集成学习20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Regression - 回归1)Regression Analysis - 回归分析2)Linear Regression - 线性回归3)Multiple Regression - 多元回归4)Polynomial Regression - 多项式回归5)Logistic Regression - 逻辑回归6)Ridge Regression - 岭回归7)Lasso Regression - Lasso回归8)Elastic Net Regression - 弹性网络回归9)Regression Coefficients - 回归系数10)Residuals - 残差11)Ordinary Least Squares (OLS) - 普通最小二乘法12)Ridge Regression Coefficient - 岭回归系数13)Lasso Regression Coefficient - Lasso回归系数14)Elastic Net Regression Coefficient - 弹性网络回归系数15)Regression Line - 回归线16)Prediction Error - 预测误差17)Regression Model - 回归模型18)Nonlinear Regression - 非线性回归19)Generalized Linear Models (GLM) - 广义线性模型20)Coefficient of Determination (R-squared) - 决定系数21)F-test - F检验22)Homoscedasticity - 同方差性23)Heteroscedasticity - 异方差性24)Autocorrelation - 自相关25)Multicollinearity - 多重共线性26)Outliers - 异常值27)Cross-validation - 交叉验证28)Feature Selection - 特征选择29)Feature Engineering - 特征工程30)Regularization - 正则化2.Neural Networks and Deep Learning (神经网络与深度学习)•Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络1)Convolutional Neural Network (CNN) - 卷积神经网络2)Convolution Layer - 卷积层3)Feature Map - 特征图4)Convolution Operation - 卷积操作5)Stride - 步幅6)Padding - 填充7)Pooling Layer - 池化层8)Max Pooling - 最大池化9)Average Pooling - 平均池化10)Fully Connected Layer - 全连接层11)Activation Function - 激活函数12)Rectified Linear Unit (ReLU) - 线性修正单元13)Dropout - 随机失活14)Batch Normalization - 批量归一化15)Transfer Learning - 迁移学习16)Fine-Tuning - 微调17)Image Classification - 图像分类18)Object Detection - 物体检测19)Semantic Segmentation - 语义分割20)Instance Segmentation - 实例分割21)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络22)Image Generation - 图像生成23)Style Transfer - 风格迁移24)Convolutional Autoencoder - 卷积自编码器25)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络•Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络1)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络2)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络3)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元4)Sequence Modeling - 序列建模5)Time Series Prediction - 时间序列预测6)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理7)Text Generation - 文本生成8)Sentiment Analysis - 情感分析9)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别10)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注11)Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) - 序列到序列12)Attention Mechanism - 注意力机制13)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构14)Bidirectional RNN - 双向循环神经网络15)Teacher Forcing - 强制教师法16)Backpropagation Through Time (BPTT) - 通过时间的反向传播17)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题18)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题19)Language Modeling - 语言建模20)Speech Recognition - 语音识别•Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络1)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络2)Cell State - 细胞状态3)Hidden State - 隐藏状态4)Forget Gate - 遗忘门5)Input Gate - 输入门6)Output Gate - 输出门7)Peephole Connections - 窥视孔连接8)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元9)Vanishing Gradient Problem - 梯度消失问题10)Exploding Gradient Problem - 梯度爆炸问题11)Sequence Modeling - 序列建模12)Time Series Prediction - 时间序列预测13)Natural Language Processing (NLP) - 自然语言处理14)Text Generation - 文本生成15)Sentiment Analysis - 情感分析16)Named Entity Recognition (NER) - 命名实体识别17)Part-of-Speech Tagging (POS Tagging) - 词性标注18)Attention Mechanism - 注意力机制19)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构20)Bidirectional LSTM - 双向长短期记忆网络•Attention Mechanism - 注意力机制1)Attention Mechanism - 注意力机制2)Self-Attention - 自注意力3)Multi-Head Attention - 多头注意力4)Transformer - 变换器5)Query - 查询6)Key - 键7)Value - 值8)Query-Value Attention - 查询-值注意力9)Dot-Product Attention - 点积注意力10)Scaled Dot-Product Attention - 缩放点积注意力11)Additive Attention - 加性注意力12)Context Vector - 上下文向量13)Attention Score - 注意力分数14)SoftMax Function - SoftMax函数15)Attention Weight - 注意力权重16)Global Attention - 全局注意力17)Local Attention - 局部注意力18)Positional Encoding - 位置编码19)Encoder-Decoder Attention - 编码器-解码器注意力20)Cross-Modal Attention - 跨模态注意力•Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络1)Generative Adversarial Network (GAN) - 生成对抗网络2)Generator - 生成器3)Discriminator - 判别器4)Adversarial Training - 对抗训练5)Minimax Game - 极小极大博弈6)Nash Equilibrium - 纳什均衡7)Mode Collapse - 模式崩溃8)Training Stability - 训练稳定性9)Loss Function - 损失函数10)Discriminative Loss - 判别损失11)Generative Loss - 生成损失12)Wasserstein GAN (WGAN) - Wasserstein GAN（WGAN）13)Deep Convolutional GAN (DCGAN) - 深度卷积生成对抗网络（DCGAN）14)Conditional GAN (c GAN) - 条件生成对抗网络（c GAN）15)Style GAN - 风格生成对抗网络16)Cycle GAN - 循环生成对抗网络17)Progressive Growing GAN (PGGAN) - 渐进式增长生成对抗网络（PGGAN）18)Self-Attention GAN (SAGAN) - 自注意力生成对抗网络（SAGAN）19)Big GAN - 大规模生成对抗网络20)Adversarial Examples - 对抗样本•Encoder-Decoder - 编码器-解码器1)Encoder-Decoder Architecture - 编码器-解码器架构2)Encoder - 编码器3)Decoder - 解码器4)Sequence-to-Sequence Model (Seq2Seq) - 序列到序列模型5)State Vector - 状态向量6)Context Vector - 上下文向量7)Hidden State - 隐藏状态8)Attention Mechanism - 注意力机制9)Teacher Forcing - 强制教师法10)Beam Search - 束搜索11)Recurrent Neural Network (RNN) - 循环神经网络12)Long Short-Term Memory (LSTM) - 长短期记忆网络13)Gated Recurrent Unit (GRU) - 门控循环单元14)Bidirectional Encoder - 双向编码器15)Greedy Decoding - 贪婪解码16)Masking - 遮盖17)Dropout - 随机失活18)Embedding Layer - 嵌入层19)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失20)Tokenization - 令牌化•Transfer Learning - 迁移学习1)Transfer Learning - 迁移学习2)Source Domain - 源领域3)Target Domain - 目标领域4)Fine-Tuning - 微调5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Pre-Trained Model - 预训练模型7)Feature Extraction - 特征提取8)Knowledge Transfer - 知识迁移9)Unsupervised Domain Adaptation - 无监督领域自适应10)Semi-Supervised Domain Adaptation - 半监督领域自适应11)Multi-Task Learning - 多任务学习12)Data Augmentation - 数据增强13)Task Transfer - 任务迁移14)Model Agnostic Meta-Learning (MAML) - 与模型无关的元学习（MAML）15)One-Shot Learning - 单样本学习16)Zero-Shot Learning - 零样本学习17)Few-Shot Learning - 少样本学习18)Knowledge Distillation - 知识蒸馏19)Representation Learning - 表征学习20)Adversarial Transfer Learning - 对抗迁移学习•Pre-trained Models - 预训练模型1)Pre-trained Model - 预训练模型2)Transfer Learning - 迁移学习3)Fine-Tuning - 微调4)Knowledge Transfer - 知识迁移5)Domain Adaptation - 领域自适应6)Feature Extraction - 特征提取7)Representation Learning - 表征学习8)Language Model - 语言模型9)Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) - 双向编码器结构转换器10)Generative Pre-trained Transformer (GPT) - 生成式预训练转换器11)Transformer-based Models - 基于转换器的模型12)Masked Language Model (MLM) - 掩蔽语言模型13)Cloze Task - 填空任务14)Tokenization - 令牌化15)Word Embeddings - 词嵌入16)Sentence Embeddings - 句子嵌入17)Contextual Embeddings - 上下文嵌入18)Self-Supervised Learning - 自监督学习19)Large-Scale Pre-trained Models - 大规模预训练模型•Loss Function - 损失函数1)Loss Function - 损失函数2)Mean Squared Error (MSE) - 均方误差3)Mean Absolute Error (MAE) - 平均绝对误差4)Cross-Entropy Loss - 交叉熵损失5)Binary Cross-Entropy Loss - 二元交叉熵损失6)Categorical Cross-Entropy Loss - 分类交叉熵损失7)Hinge Loss - 合页损失8)Huber Loss - Huber损失9)Wasserstein Distance - Wasserstein距离10)Triplet Loss - 三元组损失11)Contrastive Loss - 对比损失12)Dice Loss - Dice损失13)Focal Loss - 焦点损失14)GAN Loss - GAN损失15)Adversarial Loss - 对抗损失16)L1 Loss - L1损失17)L2 Loss - L2损失18)Huber Loss - Huber损失19)Quantile Loss - 分位数损失•Activation Function - 激活函数1)Activation Function - 激活函数2)Sigmoid Function - Sigmoid函数3)Hyperbolic Tangent Function (Tanh) - 双曲正切函数4)Rectified Linear Unit (Re LU) - 矩形线性单元5)Parametric Re LU (P Re LU) - 参数化Re LU6)Exponential Linear Unit (ELU) - 指数线性单元7)Swish Function - Swish函数8)Softplus Function - Soft plus函数9)Softmax Function - SoftMax函数10)Hard Tanh Function - 硬双曲正切函数11)Softsign Function - Softsign函数12)GELU (Gaussian Error Linear Unit) - GELU（高斯误差线性单元）13)Mish Function - Mish函数14)CELU (Continuous Exponential Linear Unit) - CELU（连续指数线性单元）15)Bent Identity Function - 弯曲恒等函数16)Gaussian Error Linear Units (GELUs) - 高斯误差线性单元17)Adaptive Piecewise Linear (APL) - 自适应分段线性函数18)Radial Basis Function (RBF) - 径向基函数•Backpropagation - 反向传播1)Backpropagation - 反向传播2)Gradient Descent - 梯度下降3)Partial Derivative - 偏导数4)Chain Rule - 链式法则5)Forward Pass - 前向传播6)Backward Pass - 反向传播7)Computational Graph - 计算图8)Neural Network - 神经网络9)Loss Function - 损失函数10)Gradient Calculation - 梯度计算11)Weight Update - 权重更新12)Activation Function - 激活函数13)Optimizer - 优化器14)Learning Rate - 学习率15)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降16)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降17)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降18)Momentum - 动量19)Adam Optimizer - Adam优化器20)Learning Rate Decay - 学习率衰减•Gradient Descent - 梯度下降1)Gradient Descent - 梯度下降2)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降3)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降4)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降5)Learning Rate - 学习率6)Momentum - 动量7)Adaptive Moment Estimation (Adam) - 自适应矩估计8)RMSprop - 均方根传播9)Learning Rate Schedule - 学习率调度10)Convergence - 收敛11)Divergence - 发散12)Adagrad - 自适应学习速率方法13)Adadelta - 自适应增量学习率方法14)Adamax - 自适应矩估计的扩展版本15)Nadam - Nesterov Accelerated Adaptive Moment Estimation16)Learning Rate Decay - 学习率衰减17)Step Size - 步长18)Conjugate Gradient Descent - 共轭梯度下降19)Line Search - 线搜索20)Newton's Method - 牛顿法•Learning Rate - 学习率1)Learning Rate - 学习率2)Adaptive Learning Rate - 自适应学习率3)Learning Rate Decay - 学习率衰减4)Initial Learning Rate - 初始学习率5)Step Size - 步长6)Momentum - 动量7)Exponential Decay - 指数衰减8)Annealing - 退火9)Cyclical Learning Rate - 循环学习率10)Learning Rate Schedule - 学习率调度11)Warm-up - 预热12)Learning Rate Policy - 学习率策略13)Learning Rate Annealing - 学习率退火14)Cosine Annealing - 余弦退火15)Gradient Clipping - 梯度裁剪16)Adapting Learning Rate - 适应学习率17)Learning Rate Multiplier - 学习率倍增器18)Learning Rate Reduction - 学习率降低19)Learning Rate Update - 学习率更新20)Scheduled Learning Rate - 定期学习率•Batch Size - 批量大小1)Batch Size - 批量大小2)Mini-Batch - 小批量3)Batch Gradient Descent - 批量梯度下降4)Stochastic Gradient Descent (SGD) - 随机梯度下降5)Mini-Batch Gradient Descent - 小批量梯度下降6)Online Learning - 在线学习7)Full-Batch - 全批量8)Data Batch - 数据批次9)Training Batch - 训练批次10)Batch Normalization - 批量归一化11)Batch-wise Optimization - 批量优化12)Batch Processing - 批量处理13)Batch Sampling - 批量采样14)Adaptive Batch Size - 自适应批量大小15)Batch Splitting - 批量分割16)Dynamic Batch Size - 动态批量大小17)Fixed Batch Size - 固定批量大小18)Batch-wise Inference - 批量推理19)Batch-wise Training - 批量训练20)Batch Shuffling - 批量洗牌•Epoch - 训练周期1)Training Epoch - 训练周期2)Epoch Size - 周期大小3)Early Stopping - 提前停止4)Validation Set - 验证集5)Training Set - 训练集6)Test Set - 测试集7)Overfitting - 过拟合8)Underfitting - 欠拟合9)Model Evaluation - 模型评估10)Model Selection - 模型选择11)Hyperparameter Tuning - 超参数调优12)Cross-Validation - 交叉验证13)K-fold Cross-Validation - K折交叉验证14)Stratified Cross-Validation - 分层交叉验证15)Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) - 留一法交叉验证16)Grid Search - 网格搜索17)Random Search - 随机搜索18)Model Complexity - 模型复杂度19)Learning Curve - 学习曲线20)Convergence - 收敛3.Machine Learning Techniques and Algorithms (机器学习技术与算法)•Decision Tree - 决策树1)Decision Tree - 决策树2)Node - 节点3)Root Node - 根节点4)Leaf Node - 叶节点5)Internal Node - 内部节点6)Splitting Criterion - 分裂准则7)Gini Impurity - 基尼不纯度8)Entropy - 熵9)Information Gain - 信息增益10)Gain Ratio - 增益率11)Pruning - 剪枝12)Recursive Partitioning - 递归分割13)CART (Classification and Regression Trees) - 分类回归树14)ID3 (Iterative Dichotomiser 3) - 迭代二叉树315)C4.5 (successor of ID3) - C4.5（ID3的后继者）16)C5.0 (successor of C4.5) - C5.0（C4.5的后继者）17)Split Point - 分裂点18)Decision Boundary - 决策边界19)Pruned Tree - 剪枝后的树20)Decision Tree Ensemble - 决策树集成•Random Forest - 随机森林1)Random Forest - 随机森林2)Ensemble Learning - 集成学习3)Bootstrap Sampling - 自助采样4)Bagging (Bootstrap Aggregating) - 装袋法5)Out-of-Bag (OOB) Error - 袋外误差6)Feature Subset - 特征子集7)Decision Tree - 决策树8)Base Estimator - 基础估计器9)Tree Depth - 树深度10)Randomization - 随机化11)Majority Voting - 多数投票12)Feature Importance - 特征重要性13)OOB Score - 袋外得分14)Forest Size - 森林大小15)Max Features - 最大特征数16)Min Samples Split - 最小分裂样本数17)Min Samples Leaf - 最小叶节点样本数18)Gini Impurity - 基尼不纯度19)Entropy - 熵20)Variable Importance - 变量重要性•Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机1)Support Vector Machine (SVM) - 支持向量机2)Hyperplane - 超平面3)Kernel Trick - 核技巧4)Kernel Function - 核函数5)Margin - 间隔6)Support Vectors - 支持向量7)Decision Boundary - 决策边界8)Maximum Margin Classifier - 最大间隔分类器9)Soft Margin Classifier - 软间隔分类器10) C Parameter - C参数11)Radial Basis Function (RBF) Kernel - 径向基函数核12)Polynomial Kernel - 多项式核13)Linear Kernel - 线性核14)Quadratic Kernel - 二次核15)Gaussian Kernel - 高斯核16)Regularization - 正则化17)Dual Problem - 对偶问题18)Primal Problem - 原始问题19)Kernelized SVM - 核化支持向量机20)Multiclass SVM - 多类支持向量机•K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻1)K-Nearest Neighbors (KNN) - K-最近邻2)Nearest Neighbor - 最近邻3)Distance Metric - 距离度量4)Euclidean Distance - 欧氏距离5)Manhattan Distance - 曼哈顿距离6)Minkowski Distance - 闵可夫斯基距离7)Cosine Similarity - 余弦相似度8)K Value - K值9)Majority Voting - 多数投票10)Weighted KNN - 加权KNN11)Radius Neighbors - 半径邻居12)Ball Tree - 球树13)KD Tree - KD树14)Locality-Sensitive Hashing (LSH) - 局部敏感哈希15)Curse of Dimensionality - 维度灾难16)Class Label - 类标签17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Validation Set - 验证集20)Cross-Validation - 交叉验证•Naive Bayes - 朴素贝叶斯1)Naive Bayes - 朴素贝叶斯2)Bayes' Theorem - 贝叶斯定理3)Prior Probability - 先验概率4)Posterior Probability - 后验概率5)Likelihood - 似然6)Class Conditional Probability - 类条件概率7)Feature Independence Assumption - 特征独立假设8)Multinomial Naive Bayes - 多项式朴素贝叶斯9)Gaussian Naive Bayes - 高斯朴素贝叶斯10)Bernoulli Naive Bayes - 伯努利朴素贝叶斯11)Laplace Smoothing - 拉普拉斯平滑12)Add-One Smoothing - 加一平滑13)Maximum A Posteriori (MAP) - 最大后验概率14)Maximum Likelihood Estimation (MLE) - 最大似然估计15)Classification - 分类16)Feature Vectors - 特征向量17)Training Set - 训练集18)Test Set - 测试集19)Class Label - 类标签20)Confusion Matrix - 混淆矩阵•Clustering - 聚类1)Clustering - 聚类2)Centroid - 质心3)Cluster Analysis - 聚类分析4)Partitioning Clustering - 划分式聚类5)Hierarchical Clustering - 层次聚类6)Density-Based Clustering - 基于密度的聚类7)K-Means Clustering - K均值聚类8)K-Medoids Clustering - K中心点聚类9)DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - 基于密度的空间聚类算法10)Agglomerative Clustering - 聚合式聚类11)Dendrogram - 系统树图12)Silhouette Score - 轮廓系数13)Elbow Method - 肘部法则14)Clustering Validation - 聚类验证15)Intra-cluster Distance - 类内距离16)Inter-cluster Distance - 类间距离17)Cluster Cohesion - 类内连贯性18)Cluster Separation - 类间分离度19)Cluster Assignment - 聚类分配20)Cluster Label - 聚类标签•K-Means - K-均值1)K-Means - K-均值2)Centroid - 质心3)Cluster - 聚类4)Cluster Center - 聚类中心5)Cluster Assignment - 聚类分配6)Cluster Analysis - 聚类分析7)K Value - K值8)Elbow Method - 肘部法则9)Inertia - 惯性10)Silhouette Score - 轮廓系数11)Convergence - 收敛12)Initialization - 初始化13)Euclidean Distance - 欧氏距离14)Manhattan Distance - 曼哈顿距离15)Distance Metric - 距离度量16)Cluster Radius - 聚类半径17)Within-Cluster Variation - 类内变异18)Cluster Quality - 聚类质量19)Clustering Algorithm - 聚类算法20)Clustering Validation - 聚类验证•Dimensionality Reduction - 降维1)Dimensionality Reduction - 降维2)Feature Extraction - 特征提取3)Feature Selection - 特征选择4)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析5)Singular Value Decomposition (SVD) - 奇异值分解6)Linear Discriminant Analysis (LDA) - 线性判别分析7)t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) - t-分布随机邻域嵌入8)Autoencoder - 自编码器9)Manifold Learning - 流形学习10)Locally Linear Embedding (LLE) - 局部线性嵌入11)Isomap - 等度量映射12)Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) - 均匀流形逼近与投影13)Kernel PCA - 核主成分分析14)Non-negative Matrix Factorization (NMF) - 非负矩阵分解15)Independent Component Analysis (ICA) - 独立成分分析16)Variational Autoencoder (VAE) - 变分自编码器17)Sparse Coding - 稀疏编码18)Random Projection - 随机投影19)Neighborhood Preserving Embedding (NPE) - 保持邻域结构的嵌入20)Curvilinear Component Analysis (CCA) - 曲线成分分析•Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析1)Principal Component Analysis (PCA) - 主成分分析2)Eigenvector - 特征向量3)Eigenvalue - 特征值4)Covariance Matrix - 协方差矩阵。

基于神经网络的航班延误预测研究

基于神经网络的航班延误预测研究航班延误，在我们生活中经常遇到，它会让整个行程变得混乱和不确定。

航空公司也对此非常头疼，因为延误会直接影响他们的声誉和利润。

而随着技术的发展，神经网络被应用于航班延误预测，解决了这个问题。

一、神经网络简介神经网络是一种基于生物神经系统的理论基础，模仿人脑的构造和功能而发展出来的一种网络模型。

它是一种学习算法，能够处理输入数据和相应的输出数据之间的复杂关系。

神经网络主要由三个层组成:输入层、隐藏层和输出层。

其中，输入层和输出层直接连接，而隐藏层则负责处理输入数据来提取必要的特征。

二、神经网络在航班延误预测中的应用神经网络已经被广泛应用到航班延误预测中。

它的主要优点是能够处理大量高维度的数据，并且能够自适应地调整模型，以适应关系的变化。

此外，由于神经网络采用并行计算，因此延误预测的速度非常快，以便在延误发生前作出准确的预测。

在神经网络的应用中，需要提供大量的数据进行训练。

这些数据包括航班的出发时间、到达时间、航线、起飞机场和降落机场等关键信息。

它们的组合可以描绘出所有的特征，这些特征将构成神经网络的输入。

网络需要反复训练直至预测准确度较高。

三、神经网络的优势和局限神经网络作为一种机器学习算法，已经被广泛应用于各种领域中，包括金融、医疗、物流等等。

在航班延误预测中，其优势主要体现在以下几个方面：1. 可以处理大量高维度的数据;2. 可以自适应地调整模型;3. 能够并行计算，预测速度快。

但是，神经网络也存在一些局限性，例如：1. 对于小样本数据的训练效果不佳;2. 神经网络模型很容易产生过拟合现象;3. 神经网络不能有效处理噪声数据。

四、未来的发展方向在未来，神经网络将继续发挥重要作用。

相信随着大数据技术和云计算技术的不断发展，神经网络将得到更广泛的应用。

同时，如何提高神经网络的预测准确度和性能也是未来应该着重研究的问题。

基于此，我们可以考虑从以下几个方向入手：1. 数据预处理：对输入数据进行归一化等操作，以避免出现数据异常值，进而影响神经网络模型的准确性;2. 模型优化：采用更好的权重初始化方法、学习率调整方法和更好的成本函数等来改进神经网络模型;3. 结合其他算法：神经网络在多数情况下都需要与其他算法结合使用，例如决策树、支持向量机和逻辑回归等，以提高预测准确度。

目标探测识别约翰逊准则 -回复

目标探测识别约翰逊准则-回复什么是目标探测识别？目标探测识别（Target Detection and Recognition）是一种重要的遥感应用技术，旨在从遥感图像中自动识别和提取出特定区域的目标。

目标可以是地面建筑物、道路、森林、岛屿、河流、冰雪、农田等自然和人工构成的区域。

目标探测识别技术广泛应用于军事、环境、城市规划、农业等领域，其核心是利用遥感图像的信息和特征，实现目标的自动化识别、分类和定位。

在目标探测识别中，约翰逊准则是常用的评价标准之一。

什么是约翰逊准则？约翰逊准则（Johnson’s Criteria）是介于目标检测的信噪比和人眼视觉特性之间的一种经验公式，它描述了当目标的信噪比大于某个临界值时，人类视觉系统才能够跟踪目标，从而实现目标的探测和识别。

约翰逊准则的公式为：S/N≥K其中，S/N为信噪比，K为临界常数，其值取决于目标特性和观测条件等因素。

约翰逊准则的物理意义是什么？约翰逊准则的物理意义是指当目标的信噪比达到一定阈值以上时，人类视觉系统才能够确信探测到目标，从而实现目标的识别和定位。

这个阈值就是约翰逊准则中的临界常数K。

当信噪比越大，目标越容易被探测和识别，而当信噪比越小，目标就越难以被探测和识别。

因此，约翰逊准则是一种衡量目标探测性能和目标识别能力的重要标准之一。

如何应用约翰逊准则进行目标探测识别？为了实现目标探测识别，我们需要采集遥感图像，并根据图像的特征和目标的特性进行信噪比的计算。

具体步骤如下：1.采集遥感图像在进行目标探测识别之前，我们需要先获取目标所在区域的遥感图像。

遥感图像通常采用空间分辨率高、时间分辨率短、光谱分辨率宽的高分辨率多光谱遥感影像，包括卫星影像、航空影像和无人机影像等。

2.计算信噪比在获取遥感图像后，我们需要根据信号强度和噪声强度计算信噪比。

信号强度通常指目标的辐射灰度值，而噪声强度通常是指遥感图像的背景噪声。

信号强度和噪声强度可以通过灰度直方图分析或小波分析等方法进行计算。

基于神经网络的空气质量检测

目录摘要 (2)关键词 (2)ABSTRACT (2)KEY WORDS (2)引言 (3)1 BP神经网络概述 (3)1.1 基本原理 (3)1.2 BP算法学习过程 (4)2 空气质量检测模型的建立 (6)2.1样本数据 (6)2.1.1收集和整理分组 (6)2.1.2输入/输出变量的确定及其数据的预处理 (6)2.2神经网络拓扑结构的确定 (7)2.2.1隐层数 (7)2.2.2隐层节点数 (7)2.3神经网络的训练 (8)2.4神经网络模型参数的确定 (10)2.4.1隐层的数目 (10)2.4.2隐层神经元数的选择 (10)2.4.3 学习率η和动量因子α (12)2.4.4 初始权值的选择 (12)2.4.5 收敛误差界值Emin (12)2.4.6输入数据的预处理 (12)3 MATLAB实现和结果分析 (13)3.1 MATLAB神经网络工具箱的应用 (13)3.2 基于MATLAB的BP算法的实现过程 (13)3.3训练神经网络 (13)4结语 (19)致谢 (19)参考文献 (20)基于神经网络的空气质量检测专业姓名指导教师姓名摘要：空气质量的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。

污染物浓度由于受风向、风速、气温、湿度、污染源排放情况等多种因素的影响，使得空气质量问题具有很大的不确定性和一定的复杂性。

神经网络作为一种描述和刻画非线性的强有力工具,具有较强的自学习、自组织、自适应能力等特点,特别适合于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性和随时间变化特性的对象进行研究。

本文基于神经网络的BP算法，利用MATLAB神经网络工具箱建立了空气质量模型。

文中，采用MATLAB 的rand()函数在各级评价标准内按随机均匀分布方式内插生成训练样本和检验样本，利用premnmx()函数对数据进行预处理，调用激活函数对网络权值进行训练，并同其他评价方法比较，取得了良好的评价结果。

人工智能原理MOOC习题集及答案北京大学王文敏

Quizzes for Chapter11单选(1分)图灵测试旨在给予哪一种令人满意的操作定义得分/总分A.人类思考B.人工智能C.机器智能1.00/1.00D.机器动作正确答案：C你选对了2多选(1分)选择以下关于人工智能概念的正确表述得分/总分 A.人工智能旨在创造智能机器该题无法得分/1.00B.人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序该题无法得分/1.00C.人工智能将其定义为人类智能体的研究该题无法得分/1.00D.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事该题无法得分/1.00正确答案：A、B、D你错选为A、B、C、D3多选(1分)如下学科哪些是人工智能的基础？得分/总分A.经济学0.25/1.00B.哲学0.25/1.00C.心理学0.25/1.00D.数学0.25/1.00正确答案：A、B、C、D你选对了4多选(1分)下列陈述中哪些是描述强AI(通用AI)的正确答案？得分/总分A.指的是一种机器，具有将智能应用于任何问题的能力0.50/1.00 B.是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算机，因此有与人类同样判断力的头脑0.50/1.00C.指的是一种机器，仅针对一个具体问题D.其定义为无知觉的计算机智能，或专注于一个狭窄任务的AI正确答案：A、B你选对了5多选(1分)选择下列计算机系统中属于人工智能的实例得分/总分A.Web搜索引擎B.超市条形码扫描器C.声控电话菜单该题无法得分/1.00D.智能个人助理该题无法得分/1.00正确答案：A、D你错选为C、D6多选(1分)选择下列哪些是人工智能的研究领域得分/总分A.人脸识别0.33/1.00B.专家系统0.33/1.00C.图像理解D.分布式计算正确答案：A、B、C你错选为A、B7多选(1分)考察人工智能(AI)的一些应用，去发现目前下列哪些任务可以通过AI来解决得分/总分A.以竞技水平玩德州扑克游戏0.33/1.00B.打一场像样的乒乓球比赛C.在Web上购买一周的食品杂货0.33/1.00D.在市场上购买一周的食品杂货正确答案：A、B、C你错选为A、C8填空(1分)理性指的是一个系统的属性，即在_________的环境下做正确的事。

基于深度学习的航空准点预测与优化模型研究

基于深度学习的航空准点预测与优化模型研究随着航空旅行的普及，航班准点率在乘客选择航空公司时扮演着极为重要的角色。

但由于各种复杂的因素，如天气、航空交通管制、机场运营等，航班延误问题一直困扰着航空公司和乘客。

因此，基于深度学习的航空准点预测与优化模型的研究变得尤为重要。

航空准点预测模型的研究旨在通过分析大量的历史数据和实时数据，预测出航班的准点率。

基于深度学习的模型在准点预测领域表现出了很大的潜力。

在深度学习算法的支持下，可以从庞大的航班数据中提取出隐藏的模式和关联，进而预测出航班是否准点。

常见的深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。

首先，循环神经网络（RNN）可以处理时间序列数据，这使其非常适用于航班准点预测。

通过将历史航班数据输入到RNN模型中，我们可以捕捉到时间序列中的趋势和周期性模式，并预测出未来航班的准点情况。

此外，长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的RNN，具有记忆单元和遗忘门的结构，可以更好地处理长期依赖性。

因此，LSTM模型在处理航班准点预测问题时，能够更好地捕捉长期的时间依赖性，并提高预测精度。

其次，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域表现出了出色的性能，但其在时间序列数据上的应用也变得越来越流行。

通过将时间序列数据转化为图像数据的形式，我们可以利用CNN模型的卷积层和池化层来自动提取特征，并预测航班的准点率。

此外，CNN模型还可以通过堆叠多个卷积层和全连接层来增加模型的复杂度和表达能力，进而提高准点率的预测精度。

除了准点率预测外，航空公司还需要制定合理的优化策略，以最大程度地提高航班准点率。

基于深度学习的优化模型可以帮助航空公司发现潜在的改进机会，并制定出更加高效的运营策略。

例如，通过考虑航空公司的资源限制和航班时刻表等因素，可以使用深度强化学习算法来预测并优化飞机的起飞时间、飞行路线和降落时间。

这样的优化模型可以帮助航空公司减少航班延误和航班取消的发生率，提高航班准点率，提升乘客的满意度。

一种用于机场气象预测的模糊神经网络模型

［ｓｒｃ］Ｆｒｌｆｃｏａｅｒｄｃｉｎｐｏｌｍ，ｈｓａｅｏｓｕｔａｎｗｍｏｅｏｕｚｅｒｌｅｗｏｋｂｓｄｏｏｇｅ．ｈｓＡｂｔａｔｏｍｕｔａｔｒａｉｗｅｔｒｅｉｔｒｂｅｔｉｐｐｒｎｔｃｓｅｄｌｆｆｚｙｎｕａｎｔｒａｅｎｒｕｈｓｔＴｉｈｐｏｃｒ
维普资讯
第３４卷第１期５
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２００８年８月
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人工智能及识别技术・
一
ｍｏｅｐｌｓｔｅｒｕｇｅｏｙｔｅｕｅｆｃｏｓｏａｈｒａｄｅｔａｔｒｌｓｔｅｍｏｅｆｆｚｙｎｕａｅｗｏｋｉｕｌｂｈｓｌｓａｄｔｅｄｌａｐｉｈｏｈｓｔｈｅｒｏｒｄｃａｔｒｆｗｅｔｅｎｘｒｃｕｅ，ｈｄｌｏｕｚｅｒｌｔｒｓｂｉｙｔｅｅｒｅ，ｎｈｅｔｎｔｕｉｉａａａｎｔｌｒｍｅｅｓｖｌｅｏｕｚｅｒｌｅｗｏｋｓｄｃｄｄｂｈｔｔｔａｒｍｅｅｓｏｌｓａｄｔｅｒｓｌｏｓｒｔａｉｎａｄｔｅｎｔｒｓｉｉｐｔｒ’ ａｕｆｆｚｙｎｕａｔｒｓｉｅｉｅｙｔｅｓａｉｉｌｎｓｃｐａａｔｒｆｒｅｎｈｅｕｔｆｕｄｉｃｅｉｔｏｎｈｅｗｏｋｓｚｔａｎｄｂｔｏ．ｅａｐｌａｉｎｅａｌｈｏｈｔｈｓｍｏｅｓｓｐｒｏｏｔｅｔａｉｉｎｌｎｎｆｔｎｅｉｉｎａｄｔｉｉｇｒｔ．ｒｉｅｙＢＰｍｅｈｄｓＴｈｐｉｔｏｘｍｐｅｓｗｉｔａｉｄｌｕｅｉｒｔｈｒｄｔｏａｅｏｉｔｇｐｒｃｓｏｎｒｎｎａｅｃｔｉｏｉａ

关于《中国民航大学学报》改用彩色印刷的通告

第39卷第1期韩鹏,赵嶷飞，刘宏：无人机地面撞击风险评估体系构建及趋势展望-47 -national Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), June 912, 2015, Denver, CO, USA . IEEE, 2015: 1301-1309.[7] AWAD A I. An analysis of the risk from UAS missions in the nationalairspace[D]. Washington: University of Washington, 2013.[N] BARR L C, NEWMAN R, ANCEL E, et al. Preliminary risk assessmentfor small unmanned aircraft systems[C]//17th AIAA Aviation Technolo gy, Integration, and Operations Conference, June5-9, 2017, Denver,Colorado . Reston, Virginia: AIAA, 2017.[9] FORD A, MCENTEE K. Assessment of the risk to ground populationdue to an unmanned aircraft in-flight failure[C]//10th AIAA AviationTechnology, Integration, and Operations Conference, September 13- 15,2010, Fort Worth, Texas . Reston, Virginia: AIAA, 2010.[10] LUM C, WAGGONER B. A risk based paradigm and model for un manned aerial systems in the national airspace[M]. Missouri: Aerospace,2011.[11] WEIBEL R E, HANSMAN R J. Safety considerations for operation ofunmanned aerial vehicles in the national airspace system[R]. Cam bridge: MIT International Center for Air Transportation, 2005.[12] WOLF S E. Modeling small unmanned aerial system mishaps using lo gistic regression and artificial neural networks[R]. Dayton: Air Force In stitute of Technology, 2012.[13] ANCEL E, CAPRISTAN F M, FOSTER J V, et al. Real-time risk as sessment framework for unmanned aircraft system (UAS) traffic manage - ment(UTM)[C]//17th AIAA Aviation Technology, Integration, and Ope rations Conference, June 5-9, 2017, Denver, Colorado . Reston, Virginia:AIAA, 2017.[14] COUR -HARBO A L .Ground impact probability distribution for smallunmanned aircraft in ballistic descent[C]//2020 International Confer ence on Unmanned Aircraft Systems(ICUAS), September 1-4, 2020,Athens, Greece . IEEE, 2020: 1442-1451.[15] HAARTSEN Y, AALMOES R, CHEUNG Y S. Simulation of unmannedaerial vehicles in the determination of accident locations[C]//2016 IEEE International Conference on Unmanned Aircraft Systems, Arlington VA,June 7-10, 2016: 993-1002.[16] KING D W, BERTAPELLE A, MOSES C. UAV failure rate criteria forequivalent level of safety [C]//International Helicopter Safety Sympo sium, Montreal, Quebec, September 26-29, 2005: 1-11.[17] MELNYK R V, SCHRAGE D P, VOLOVOI V, et al. A third-party ca sualty risk model for UAS operations[J]. Reliability Engineering and System Safety, 2014, 124: 105-116.[18] STEVENSON J D, YOUNG S, ROLLAND L. Estimated levels of safetyfor small unmanned aerial vehicles and risk mitigation strategies [J]. Journal of Unmanned Vehicle Systems, 2015, 3(4): 205-221.[19] WU P, CLOTHIER R A. The development of ground impact models forthe analysis of the risks associated with unmanned aircraft operationsover inhabited areas[C]//11th Probabilistic Safety Assessment and Mana gement Conference, Helsinki, Finland, June 25-29, 2012: 1-14.[20] ANDREW D, KNOTT M, BURKE D. Population density modeling tool[R]. Maryland: Department of the Navy, Naval Air Warfare Center Air craft Division, 2012.[21] BURKE D A, HALL C E, COOK S P. System-level airworthiness tool[J]. Journal of Aircraft, 2011,48(3): 777-785.[22] DALAMAGKIDIS K, VALAVANIS K P, PIEGL L A. On integrating un manned aircraft systems into the national airspace system: issues, chal lenges, operational restrictions, certification, and recommendations [M]. Berlin: Springer Science and Business Media, 2011.[23] GUGLIERI G, QUAGLIOTTI F, RISTORTO G. Operational issues andassessment of risk for light UAVs[J]. Journal of Unmanned Vehicle Sys tems, 2014, 2(4): 119-129.[24] WAGGONER B. Developing a risk assessment tool for unmanned air 一craft system operations[D]. Washington: University of Washington, 2010.[25] BALL J A, KNOTT M, BURKE D. Crash lethality model[R]. Maryland:Naval Air Warfare Centre Aircraft Division, 2012.[26] LARSON E, HABER J M. Final quantitative risk analysis for genericlifting entry vehicle landing at edwards air force base[R]. California: AirForce Flight Test Center, 2001.[27] 韩鹏,赵嶷飞•基于飞行环境建模的UAV 地面撞击风险研究[J].中国安全科学学报,2020, 30(1): 142-147.(责任编辑：刘佩佩)关于《中国民航大学学报》改用彩色印刷的通告为更好地呈现论文图片信息，《中国民航大学学报》于2021年第1期开始采用彩色印刷。

基于深度学习的航空目标检测研究

基于深度学习的航空目标检测研究1.简介航空目标检测技术是一项目前非常热门和重要的研究领域，其主要应用场景包括无人机、有人机、卫星等航空设备领域。

航空目标检测技术可以帮助航空设备进行识别和定位，提高安全性能，并支持各种航空应用场景，是目前航空领域中的基础技术之一。

随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的航空目标检测技术也越来越受到研究者的关注。

本文将对基于深度学习的航空目标检测技术进行探讨和分析。

2.航空目标检测技术的发展历程航空目标检测技术的发展历程可以追溯到上个世纪80年代，当时的主要技术手段是基于图像滤波和像素匹配算法的形态学法。

在这个阶段，目标检测技术缺乏有效的特征提取和分类，所以具有局限性。

到了上世纪90年代中期，人们开始使用模板匹配技术和神经网络技术，如人工神经网络和支持向量机等，来增强航空目标检测技术性能。

21世纪初，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理技术开始成为航空目标检测领域中的新热点。

CNN技术具有极强的特征提取和分类能力，能够识别图像中的复杂特征，并对目标进行准确判别和定位。

3.基于深度学习的航空目标检测技术研究现状随着深度学习技术的不断提升和发展，在航空目标检测领域，已经出现了很多基于深度学习的目标检测算法和方法。

这些技术手段主要利用CNN，并结合一些其他技术，如循环神经网络（RNN）和卷积循环神经网络（CRNN）等，来实现航空目标的检测和定位。

在目标检测方面，研究者主要使用了一些先进的深度学习框架，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等，这些框架具有快速、准确、稳定的检测性能，在实际应用中也得到了广泛的应用。

另外，基于深度学习的航空目标检测技术还包括了一些其他的技术手段，如改进的Anchor相对缩放/变换（ARoi）、通用目标检测（GDet）等，这些技术的使用可以进一步提高目标检测的准确性和稳定性。

总的来说，基于深度学习的航空目标检测技术已经越来越成熟，并得到了广泛应用。

基于长短期记忆神经网络模型的空气质量预测

基于长短期记忆神经网络模型的空气质量预测作者：张冬雯赵琪许云峰刘滨来源：《河北科技大学学报》2020年第01期摘要：隨着城市化和工业化的快速发展，空气污染问题日益突出，空气质量预测显得尤为重要。

当前一些有代表性的研究对空气质量进行实时监测和预报，例如周广强等采用数值预报的方法对中国东部地区的空气质量进行分析，但其实验结果表明该方法难以预测非常重的污染;SANKAR等使用多元线性回归对空气质量进行预测，但其实验结果表明线性模型预测精度低、效率慢;PREZ等使用统计方法对空气质量进行预测，实验结果证明统计方法的预测精度比较低;WANG等采用改进的BP神经网络建立了空气质量指数的预测模型，其实验验证了BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优解的问题;YANG等利用相邻网格的空气质量浓度效应，建立了基于随机森林的PM2.5浓度预测模型，通过实验过程证明网格划分程序削弱了后续空气质量分析的质量和效率。

这些方法都难以从时间角度建模，其中预测精度低是比较重要的问题。

因为预测精度低可能会导致空气质量预测结果出现较大的误差。

针对空气质量研究中预测精度低的问题，提出了基于长短期记忆单元（long short-term memory，LSTM）的神经网络模型。

该模型使用MAPE，RMSE，R，IA和MAE等指标来检测LSTM神经网络与对比模型的预测性能。

由于Delhi和Houston是空气污染程度比较严重的城市，所以使用的实验数据集来自Delhi的Punjabi Bagh监测站2014—2016年的空气质量数据和Houston的Harris County监测站2010—2016年的空气质量数据。

LSTM神经网络与多元线性回归和回归模型（SVR）的比较结果表明，LSTM神经网络适应多个变量或多输入的时间序列预测问题，LSTM神经网络具有预测精度高、速度快和较强的鲁棒性等优点。

关键词：计算机神经网络;空气质量;长短期记忆单元;深度学习;多元线性回归;回归模型中图分类号：TP389;O175.8 ; 文献标识码：A ; doi：10.7535/hbkd.2020yx01008Abstract：With the rapid development of urbanization and industrialization， the problem of air pollution has become increas-ingly prominent， and air quality prediction is particularly important. Some representative studies currently monitor and forecast air quality in real time. For example，ZHOU Guangqiang et al. Used numerical prediction to analyze air quality in eastern China. However， experimental results show that this method is difficult to predict and is very important. SANKAR et al. Used multiple linear regression to predict air quality， but the experimental results showed that the linear model had low prediction accuracy and slow efficiency;PREZ et al. Used statistical methods to predict air quality， and the experimental results proved the prediction accuracy of the statistical method relatively low; WANG et al. Used an improved BP neural network to establish a prediction model for the air quality index， and their experiments verified that the BP neural network has a slow convergence rate and is prone to fall into the local optimal solution problem; YANG et al. Air quality concentration effect， a PM2.5 concentration prediction model based on random forests was established， and the empirical process proved that the meshing program weakened the quality and efficiency of subsequent air quality analysis; these methods are difficult to model from a time perspective， and the prediction accuracy is low is a more important issue. Because low prediction accuracy may lead to large errors in air quality prediction results.In this paper， a neural network model based on long -term memory （LSTM） is proposed to solve the problem of low prediction accuracy in air quality research.MAPE， RMSE， R， IA and MAE were used to test the predictive performance of LSTM neural network and the comparison model.Since Delhi and Houston are cities with high levels of air pollution， the experimental data sets used in this paper were from the air quality data of Punjabi Bagh monitoring station in Delhi from 2014 to 2016 and the air quality data of Harris County monitoring station in Houston from 2010 to 2016.By comparing LSTM neural network with multiple linear regression and regression model （SVR）， the experimental results show that LSTM neural network is suitable for time series prediction with multiple variables or multiple inputs LSTM neural network has the advantages of high prediction accuracy， high speed and strong robustness.Keywords：computer neural retwork; air quality; long short-term memory; deep learning; multiple linear regression （MLR）; regression model （SVR）空气污染是一个严重的环境问题，在全球范围内引起越来越多的关注。

轨道导航系统的飞机类型识别说明书

Adaptive weighted morphology tree classifier for aircraft typerecognitionZhi-Gang Liu* and Yan-Ying GuoGuangzhou Civil Aviation College, Guangzhou, Guangdong, ChinaE-mail:***********************Corresponding authorAircraft type recognition is a problem and key factor of safe docking of aircraft in airportauto-docking guide system. Based on adaptive weighted morphology tree classifieralgorithm, it is approved for aircraft type recognition to solve the key issues to dockingguide, useing image analysis and recognition technology to complete the typediscrimination, so as to overcome the shortcomings of the aircraft in the whole range ofberth travel and improve the speed and reliability of the search. According to the featureof target size and feature change during the process of aircraft movement, the adaptiveweight morphological algorithm extracts the invariant features, which can solve theproblem of feature transform of aircraft type recognition. The experimental resultsindicate that the effectiveness of the current recognition system is given. The systemprovides a good performance in aircraft recognition and offers better robustness againstnoise and poor image quality, which can satisfy the auto-docking system requirements ofhigh precision, rapid speed and stabilization.Keywords : Aircraft Type Recognition; Adaptive Weighted Morphology; Tree Classifier;Least Distance; Auto-docking System.1. IntroductionMoving target recognition is an important research area of pattern recognition, and has been widely used in agriculture and medical fields and so on. At the airport the automatic docking guidance system, in order to prevent the docking aircraft error and causing flight delays, or some special airplanes use specific berth must be of docking aircraft types for recognition. Identification of aircraft types is the key to the success of guidance system, and the current impact of the system application problems.The difficulty for Aircraft types recognition lies in the target itself does nothave a common gray feature, and different types of aircraft shape, size, gray difference is very large, so it is difficult to get the aircraft through thegrayInternational Conference on Communication and Electronic Information Engineering (CEIE 2016)method complete and accurate appearance, it is difficult to distinguish the model, the recognition rate is low. At present, aircraft types recognition methods include: image matching, neural network recognition [1], invariant moment (or boundary moment) [2-3], Fourier descriptor [4-5] or geometric in-variants[6]. The algorithms are characterized by the global profile, and the three methods are essentially based on the assumption that the complete and accurate contour of the object can be obtained. Therefore, the use of the overall characteristics of the outline has its shortcomings, and extracted from the outline of some good robustness, easy to extract and sufficient to determine the key parameters of the target, rather than the entire profile as the feature, will have a better recognition effect.2. Feature Representation and Recognition of Plane ImageA significantly different characteristics in different types of aircraft wingspan, length, engine number, to effectively identify the scale, size and rotation of the plane, with the above conditions do not occur transform features. This paper selects the ratio of length and wingspan, wingspan and altitude ratio, engine number, cockpit window shape and escape door, main landing gear number features, the adaptive weighted morphology for translation, rotation and scale invariant of the main characteristics of the type recognition, the training sample database on the features of target performance analysis. Then tree classifier is used to classify and identify. The process is shown in Figure 1.Fig. 1 Recognition procedure2.1. Feature extractionFeature extraction is related to the speed and accuracy of recognition and classification. In this paper, the performance of the target representation is better characterized by the adaptive weight morphology. Feature extraction is simple, less quantity, so that the classification function of the tree classifier is simple, easy to hardware implementation. Specific features are defined as follows:(1) The ratio of length and wingspanThe plane's ratio of length and wingspan can be the following steps to obtain:a) Determine the direction of the spindle:111200221tan 2μαμμ-=- (1)For αis the angle between the principal axis and the horizontal direction, μij is the center invariant moments of the image.b) Rotate the image so that the principal axis is parallel to the horizontal direction.c) The plane image is projected in two directions of horizontal and vertical, and obtained shadow of the horizontal 'x and vertical directions 'y .d) Ratio is ''x R y =.(2) The ratio of aircraft wingspan and altitude. 'z is the height of the aircraftshadow, and ratio is ''yT z =.(3) Engine number, cockpit window shape and escape door, main landing gear number is extraction of adaptive weighted morphological algorithm.The definition adaptive weighted corrosion (WER) and inflation (WDI) is as follows:,(,)min{(,)/(,)}=++u v WER k l X k u l v B u v (2) ,max{(,)(,)}=--⨯u v WDI X k u l v B u v (3)For B is structural element, X is original image.Structural element B has standardized weighted factor and the values of factor are calculated by this method: The values of the edge direction of the weight is 1, the weighted values of the farthest point are assigned in accordance with the weight factor 1ω>,This leads to a very important influence on the edge points and reduces the influence of adjacent points. The rest of the weight values are calculated based on (1)/d ωω∆=-, and d is the distance between the edge point and the distance from the edge point. In horizontal and vertical direction, weighted values in accordance with ω∆growth, each step starts from the edge point. For example, for the size of 3 x 3 of the structural elements B , if the horizontal direction of the edge 13ω=,so B is 1B , which 2ω∆=, suppose that 23ω=,and the same edge points in the direction of the 45 degree, B is 2B , which 1ω∆=.1111111111B ---⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥---⎣⎦ 2101010101B -⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦2.2. Feature analysisIn order to quantitatively describe the quality of the feature, each feature is regarded as a random variable which obeys Gauss distribution, and is described by its mean and standard deviation:1/Ni i m fN ==∑ (4)σ(5)According to the following equation: 3i j i j m m σσ->- (6)The characteristics of the plane sample target expression quality, determine the representation model of plane target. These analyses can also be used to determine the priority of classification features. In this paper, apply this method to sort the characteristic quantity according to the advantages and disadvantages, and then apply the superior features to classify, and then use the sub optimal feature to classify the next layer.2.3. Classification and recognition of tree classifierIn this paper, the adaptive weighted morphology algorithm is embedded into the bottom of the tree classifier. The analysis of the extracted features, the classification tree is set up according to the advantages and disadvantages of the characteristic description. In the classification tree, cannot be characterized by a single better clear description of the other sub-optimum characteristic quantity of with the minimum distance method of clustering, so as to achieve the purpose of all target classification. Flow chart of algorithm is implemented as shown in figure 2.Fig. 2 Algorithmic flow chart3. Experimental ResultIn this paper, the real video image of BaiYun airport aircraft berth is used, and a part of the video image is added to the noise. The two valued aircraft images of segmentation are used to identify, and the BP neural network is compared with the experimental results. Ten types of aircraft target 200 images (boeing737/747/777, airbus320/340/380, cessna172, IL86, MD82, CRJ200ER) train, At the same time, the noise is added to the image after 50 training, and then use the video image to test the berth. The experimental results are as follows:The classification experiment of three types of docking aircraft image with less than 0.3 noise was carried out, for B777, A320, IL86, the results are shown in table 1.Tab. 1 Three different types noise aircraft recognition4. ConclusionIn this paper, the algorithm uses adaptive weight morphology to extract features, and hierarchical input tree classifier is used to get the purpose of aircraft type’s recognition. In which the characteristics of the aircraft are extracted by adaptive weighted morphology, which can solve the problem of aircraft matching, but also can remove the noise of the docking image, thus improve the accuracy and efficiency of the recognition and the ability of feature extraction and robust adaptation. Finally, the minimum distance tree classifier is used to solve the problem of the docking system, and a good result is achieved. So the research work in this paper has important theoretical significance and broadly application prospects in the intelligent traffic management.AcknowledgmentsThis work was financially supported by the Guangdong Higher Vocational Education Teaching Reform Project (No.20130301051) and the training projectfor outstanding young teachers in higher education institutions of Guangdong Province(No. YQ2014177).References1.Syed Zafar Ali and Muhammad Ahmad Choudhry. A generalized higherorder neural network for aircraft recognition in a video docking system [J].Neural Computing & Applications, 2010, Volume 19(1), 21-32.2.M Breuers. Based planepose estimation using moment invariants[C]. InSPIE Conference on automatic target recognition IX. Orlando, Florida, 1999, 3718(4).3.Yan-Ying Guo, Guo-Qing Yang; Li-Hui Jiang, Adaptive weightedmorphology detection algorithm of plane object in docking guidance system [J]. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2010, v 7, n 2, p 99-104.4.Park, Jin-Yeong, Jun, Bong-huan et al. , Experiments on vision guideddocking of an autonomous underwater vehicle using one camera [J], Ocean Engineering, 2009,v 36, n 1, p 48-61.5.Feng Zhang,Shang-qian Liu,Da-bao Wang,Wei Guan. Aircraft recognitionin infrared image using wavelet moment invariants [J]. Image and Vision Computing. 2008 (4).6.Wang X F, Zhang X Y, Gao R N. Research of image edge detection basedon mathematical morphology. International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition. 2013.。

基于声传感器阵列的高亚音速飞行目标宽带DOA时域MSWF快速估计方法

Vol. 36 Na. 12Dec72020第 36 卷#第 12 期2020年12月信号处理Journal of Signal Pocwsing文章编号：1003-0530(2020)12-2116-07基于声传感器阵列的高亚音速飞行目标宽带DOA 时域MSWF 快速估计方法陈昭男王磊(中国人民解放军91550部队，辽宁大连116023)摘要：在海面低空飞行目标探测场景中，主要利用声学方法对目标进行测向从而为其他高精度雷达系统提供引导，这就对声学测向方法的实时性提出了较高要求。

针对低空高亚音速飞行目标D0A 的快速估计问题，以利用布设于有限空间内的声传感器阵实现海面高亚音速目标角度的快速估计为背景，针对其宽带声信号精确测向的难题，建立了基于均匀线性空间十字阵的宽带时域阵列信号模型，为实现海面低空飞行目标的快速声学测向，将经典宽带时域多级维纳滤波器# MSWF )的DOA 估计方法拓展至时域模型，提出了相应的宽带DOA 快速估计方法，该方法在保持了多重信号分类算法优势的同时，有效提升了声学D0A 估计的实时性。

关键词：声传感器阵；高亚音速飞行目标；波达方向估计；多级维纳滤波器中图分类号：V217 汀B52 文献标识码：A DOI ： 10. 16798/j. issn. 1003-0530. 2020.12.018引用格式：陈昭男，王磊.基于声传感器阵列的高亚音速飞行目标宽带DOA 时域MSWF 快速估计方法[J ].信号处理，2020, 36(12)： 2116-2122. D0I ： 10.16798/j. issn. 1003-0530.2020. 12. 018.Reference format : Chen Zhaonan ，Wang Lei. The Time-Domain MSWF Rapid Bandwidth DOA Estimation of High Sub sonic Flight Target Based on Acoustic Sensor Arrays * J ]. Journal of Signal Processing ，2020，36(12) : 2116-2122. DOI : 10.16798 j . o s n.1003-0530.2020.12.018.The Time-Domain MSWF Rapid Bandwidth DOA Estimation of HighSubsonie Flight Target Baser on Acoustie Sersoe ArraysChen Zhaonan Wang Lai(91550 Troops of People * s Liberation Army ，Dalian ，Liaoning 116023，China )Absiraei : In ihedeiecioon o.eowaeioiudeeoghiiaageion iheseasuaace ， iheacousiocDOAesiomaioon osused ioguodeoiheahogh-paecosoon aadaasysiems ， and iheaeae-iomepeaoamanceo.iheacousiocDOA esiomaioon osdemanded.AomongaiiheasiDOAesiomaioon paobeem o.eowaeioiudeand hogh subsonoc eoghiiaagei ， ihebackgaound wasihe asiacousiocdoaecioon- ondongo.hogh subsonoc eoghiiaageibyiheseeeaaemocaophoneson ihe onoiespaceo.iheseasuaace.Theiome-domaon ae-ceoeed sognaemodeewasesiabeoshed based on iheunooam eoneaacao s sensoaa a ys.Toaeaeoieihe asiDOA esiomaioon o. ihehogh subsonoc eoghiiaagei ， iheiaadoioonaebaoadband MSWFo.DOAesiomaioon waseipanded ioiheiomesognaes ， andiheaeeaied DOAesiomaioon meihod waspaoposed.Thepaoposed meihod maoniaonsiheadeaniageso.iheMUSICmeihods and eecioeeeyompaoeesiheaeae-iomepeaoamanceon iheacioon.Key words : acoustic array ； high subsonic -light target ； direction of arriving estimation ； multi-stage wiener Ziltering引言标的超视距探测是常规雷达探测技术的难点。

基于深度学习的空气污染预测研究

基于深度学习的空气污染预测研究一、引言空气污染日益威胁人类的生存环境，因此，对于空气质量的预测越来越重要。

传统的空气质量预测模型一般基于机器学习算法来实现，但是由于时间序列数据的特殊性质和非线性关系，这些模型的预测效果并不尽如人意。

近年来，深度学习技术的发展为空气质量预测提供了新的思路。

二、深度学习技术深度学习技术是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其目的是通过多层非线性转换学习到数据之间的复杂映射关系。

常见的深度学习技术包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度置信网络（DBN）等。

三、空气质量预测模型1. 基于CNN的空气质量预测模型在卷积神经网络中，模型可以通过提取输入数据的特征来进行预测。

对于空气质量预测，输入数据可以是时间序列的空气质量指数（AQI）数据。

首先对于每个时间点的AQI数据进行时间序列卷积操作来提取特征，然后将这些特征通过全连接层进行融合，最后预测未来的AQI值。

该模型在多个城市的AQI预测中都取得了不错的效果。

2. 基于RNN的空气质量预测模型循环神经网络具有记忆性，可以对于时间序列数据进行连续建模。

对于空气质量预测，蒸发：通过在每个时间步上传递隐藏状态来提高预测结果的准确性。

在模型训练阶段，可以使用最大似然估计法来最小化预测值和真实值之间的误差，从而获得最佳模型参数。

该模型在某些城市的AQI预测中的表现令人满意。

3. 基于DBN的空气质量预测模型深度置信网络是一种生成式模型，能够自动学习数据的潜在结构并生成新的数据。

对于空气质量预测，该模型的输入可以是多种环境数据，例如气象、交通等。

首先对于各种环境数据进行特征提取，然后通过深度置信网络压缩特征，最后预测AQI值。

该模型在多个城市的AQI预测中均有很好的表现。

四、实验结果分析实验结果显示，基于深度学习的空气质量预测模型相比传统的机器学习算法表现更加优越。

其中，基于CNN的模型在大多数情况下表现最佳，其次是基于DBN的模型，而基于RNN的模型在某些情况下可能会出现“小偏差”，但总体来说也是十分不错的。

基于长短期记忆神经网络模型的空气质量预测

基于长短期记忆神经网络模型的空气质量预测在城市空气质量预测的研究中，基于长短期记忆（LSTM）神经网络模型已经广泛应用。

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门处理和预测具有时间顺序关系的数据，如时间序列和语音识别。

空气质量预测是一个复杂的问题，因为它受到许多因素的影响，包括气象条件、城市排放和环境特征等。

传统的统计方法常常过于简化和线性，无法很好地捕捉这些复杂关系。

而LSTM模型通过其内部的门机制，可以记住和利用过去的信息，具有较强的非线性建模能力，能够更好地捕捉数据的时间依赖性。

在空气质量预测中，通常需要输入一组历史空气质量数据，然后预测未来时刻的空气质量指标。

LSTM模型首先通过一个或多个LSTM单元来对输入数据进行编码，然后通过全连接层将编码结果映射到输出空间。

在LSTM单元的每个时间步，模型都会根据输入数据和当前状态更新其内部状态，并产生一个输出。

通过不断重复这个过程，模型能够有效地学习到数据的时间依赖性和模式。

在构建LSTM模型时，有几个关键的参数需要注意调整。

首先是LSTM单元的数量和层数。

更多的LSTM单元和层数意味着更复杂的模型，能够更好地拟合数据，但也容易过拟合。

其次是输入序列的长度，过长的输入序列可能会导致模型难以捕捉到长期的时间依赖性，而过短的输入序列则会丧失一些重要的信息。

最后是模型的优化算法和学习率，不同的优化算法和学习率可能会对模型的收敛速度和预测性能产生显著影响。

在训练LSTM模型时，一般采用反向传播算法来优化模型参数。

通常将数据集分为训练集、验证集和测试集，通过训练集来学习模型的参数，通过验证集来调整模型的超参数（如LSTM单元数量和学习率），最后通过测试集来评估模型的预测性能。

为了提高模型的泛化能力，还可以采用dropout和正则化方法来防止过拟合。

基于LSTM模型的空气质量预测已经取得了一定的成果。

许多研究表明，LSTM模型相对于传统的统计模型具有更好的预测性能和泛化能力。

利用人工智能技术优化气象预报模型

利用人工智能技术优化气象预报模型近年来，气候变化对人类生活带来了诸多影响。

不断变幻的天气以及极端气候事件的频繁发生，严重威胁着社会稳定和人民的生命安全。

基于此，气象预报成为社会关注的重点之一。

然而，气象预报模型的精度和准确性一直是人们所关心的问题。

传统的气象预报模型依赖于大量的观测数据和专家判断，面临无法全面掌握各种因素所致的局限性。

因此，如何利用人工智能技术优化气象预报模型已成为现代气象学领域的研究热点。

人工智能技术是一种以模拟人类智能思维方式的方法为核心的综合技术体系。

近年来，人工智能技术的飞速发展为气象预报领域提供了有力的技术支持。

定量降水预报是气象预报模型中最具挑战性的问题之一。

传统的预报技术中，气象学家们需要多依赖经验和感性分析，而人工智能技术通过大量数据模型研究，能够更加准确地预报降水出现的时间和位置，从而减少误报率和漏报率。

举个例子，机器学习可以用于空气污染预测模型的训练，它可以通过无限重复的测试和学习，模拟各种天气条件下大气污染物的排放和变化，最终通过模型预测污染物排放的量和位置。

针对擅长解决非线性问题的深度神经网络技术，在黄震康等人的研究中，应用于城市气象预测中，能够大大提高预测效果和准确性。

在气象预报中，人工智能技术还常用于卫星云图数据的分析和处理。

传统方法在卫星云图分析中往往要求专家透过人眼进行云图的分类，但随着卫星云图数据量增大，分类耗时长、主观性强便成为一个难题。

人工智能技术能够通过深度学习模型挖掘数据潜在关系，快速完成云图分类，并提供更精细的信息，为气象预报提供更为准确的数据支持。

然而，要充分利用人工智能技术优化气象预报模型，还需要解决一系列技术难题。

例如，如何将多种模型进行相互融合，提高整体的预测准确性；如何让人工智能算法模型更好地适应气象系统，避免算法过度拟合等。

这些问题都需要在实践中加以研究和探索。

在未来，人工智能技术将继续为气象预报模型的研究和应用提供更广阔的空间。

基于深度学习的短时气象风力预测方法研究与应用

基于深度学习的短时气象风力预测方法研究与应用摘要：随着气候变化的日益加剧，气象预测成为人们关注的焦点之一。

其中，风力预测是气象预测中最为困难和重要的问题之一。

本文以深度学习为基础，研究了一种短时气象风力预测方法，并将其应用于实际预测中。

首先，本文介绍了深度学习在气象预测中的优点和应用现状，并详细探讨了短时气象风力预测的难点和现有方法的不足之处。

在此基础上，本文提出了一种基于深度学习的短时气象风力预测方法。

该方法采用了长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）相结合的方式，利用历史风速、温度、湿度、气压等气象参数，对未来短时段（3小时）内的风速进行预测。

接着，本文通过对中国南方某城市2017年和2018年的气象数据进行实验验证，证明了所提出方法的有效性和准确性。

实验结果表明，与传统的统计方法相比，该方法在短时气象风力预测中具有更高的准确率和稳定性。

最后，本文总结了所提出方法的优缺点，并对未来的改进和应用进行了展望。

总之，该方法为短时气象风力预测提供了一种新的思路和手段，对于提高气象预测的准确性和实用性具有重要意义。

关键词：深度学习、短时气象风力预测、长短时记忆网络、卷积神经网络、准确。

随着全球气候变化的影响越来越明显，气象预测越来越受到人们的关注，而风力预测作为气象预测中的重要组成部分之一，对于保障人类生命财产安全和各行业生产经营的稳定性具有至关重要的作用。

当前，短时气象风力预测仍然是一个相对困难的问题，需要使用先进的技术手段进行解决。

深度学习作为一种前沿的机器学习方法，具有强大的数据处理和特征提取能力，在气象预测中具有广泛的应用前景。

本文所提出的基于深度学习的短时气象风力预测方法，采用了LSTM和CNN相结合的方式，能够有效地利用历史的气象参数数据并自动提取相关的特征信息，从而进行更加准确和稳定的短时气象风力预测。

在实验验证方面，本文选择了中国南方某城市的2017年和2018年的气象数据，通过对比传统的统计方法和所提出的深度学习方法的效果，结果表明该方法在短时气象风力预测中显著提高了准确率和稳定性，具有重要的应用价值和前景。

深度稀疏自编码网络识别飞行员疲劳状态

深度稀疏自编码网络识别飞行员疲劳状态CHU Yin-xue;LU Zhi-jun;QIU Xu-yi;WU Qi【摘要】针对飞行员疲劳状态识别的复杂性和准确性,提出一种基于脑电信号的深度学习模型.首先对飞行员脑电信号进行滤波分解,提取delta波(0.5～4 Hz)、theta波(5～8 Hz)、alpha波(7～14 Hz)、beta波(14～30 Hz),提取基于脑电节律波的频域特征,作为识别模型的输入向量.其次,将一种基于深度稀疏自编码网络–Softmax模型用于飞行员疲劳状态识别,并与单层的稀疏自编码网络–Softmax和传统方法主成分分析(PCA)–Softmax模型识别结果进行比较.最后,实验结果显示,针对飞行员疲劳状态识别问题,所建立的学习模型具有很好的分类识别效果,具有较好的工程推广价值.【期刊名称】《控制理论与应用》【年(卷),期】2019(036)006【总页数】8页(P850-857)【关键词】飞行员疲劳;脑电信号;深度稀疏自编码网络;Softmax分类器【作者】CHU Yin-xue;LU Zhi-jun;QIU Xu-yi;WU Qi【作者单位】【正文语种】中文1 引言随着飞行器自动化设计技术的不断进步和人类对航空安全的不断重视,飞机在可靠性和安全性方面有了长足的进步,由于飞机机械故障导致事故的比例从80%降到了20%,但是因飞行员操作失误造成事故的比例则逐步增多[1-3].疲劳飞行是引起飞行员操作失误的主要原因之一,据美国国家安全局近40年的调查统计发现,多于300起航空事故归因于飞行员疲劳[4].因此,减少因飞行员疲劳造成的飞行事故,对航空安全具有重大意义.飞行员疲劳,即飞行员由于工作负荷、飞行各阶段物理、生理和心理因素等,有机体的生理过程不能使其机能继续维持在安全飞行这一特定的水平上,主要表现是身体工作能力下降,思维和操纵警觉水平下降[5-6].目前飞行员疲劳监测可通过客观测量和主观评价的方法进行.主观评价是通过飞行员自我记录表、主观调查表、斯坦福睡眠尺度表或皮尔逊疲劳量表等综合评定飞行员疲劳状态的检测方法.客观测量是通过测量一些与疲劳状态相关的生理指标,如眼睑闭合、头部运动、手部运动、心率、脉搏等来判断飞行员的疲劳状态.相比于主观评价,客观测量更能量化地反映飞行员疲劳程度,成为疲劳检测的主要发展方向[7-8].大量神经细胞群在大脑神经中枢传输控制行为意识的信号时产生突触后电位的变化形成脑电信号.脑电信号作为众多生理指标中的一个,被誉为是疲劳状态识别的“金标准”.如Alireza Ghaemi等用脑电信号来识别左右手的活动[9],平均准确率达到76.24%;南京航空航天大学的陈春晓等[10],用脑电信号的频谱信息来评估观看3DTV的视觉疲劳,对比主观调查表情况,得出对疲劳的识别平均准确率达到87%.因此采用脑电信号监测飞行员疲劳状态具有实际应用价值.目前脑电特征的提取方式主要集中在两个方面：基于脑电信号的时域和频域特征提取以及基于机器学习和深度学习的特征提取方法.基于时频的分析方法包含傅里叶变换(fourier transform,FT)、经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、信号的熵信息以及小波变换等.Gino Slanzi等[11]提取了脑电信号的近似熵等特征,用逻辑回归预测实验者是否点击网页,准确率为71.09%;北京工业大学的李明爱等[12]利用小波包和熵准则提取对脑电信号的最优频段,作为支持向量机的输入向量,识别大脑想象下不同运动情况,准确率最高可达到81.75%.Shufang Li等[13]利用经验模态分解EMD[14]方法将脑电信号分解出固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs),提取了IMFs的变异系数和波动指数作为特征,并用支持向量机(support vector machine,SVM)作为分类器实现对脑电信号的分类.经验模态分解以及其改进的总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)在脑电等信号的特征提取上有很重要的应用,但是其缺乏理论支持,基于此,J´erˆome Gilles[15]提出了经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT),与EMD相比,EWT在信号以及图像的处理上都具有一定的优势.Abhijit Bhattacharyya等[16]利用经验小波变换识别癫痫病病灶区域的脑电信号,并取得了良好的效果.相较于基于人工经验的脑电信号特征提取方式,基于机器学习以及机器学习和人工经验相结合的脑电特征提取方法也在不断发展.Yu Zhang等[17]利用稀疏贝叶斯多通道典型相关分析实现对脑电信号特征识别;Abdulhamit Subasi等[18]利用小波变换提取脑电信号的特征并结合传统方法主成分分析(principal components analysis,PCA)、独立成分分析(independent component correlation algorithm,ICA)、潜在狄利克雷分配(latent dirichlet allocation,LDA)和SVM方法对特征数据降维以及分类,并对不同方法的结果进行比较分析.随着深度学习技术的不断完善,许多图像特征提取的方法也被应用在了脑电信号特征提取上,通过适当改变网络的结构都取得了不错的学习效果.Baldwin和Penaranda[19]提出自适应的人工神经网络通过提取脑电信号的特征来识别操作员的工作负荷状态;成都电子科技大学的严博等[20]利用稀疏自动编码器无监督地学习正常人和病患的脑电信号,并取得高达100%的识别率;哈尔滨工程大学的柴新等[21]利用自动编码器来识别人的情绪变化,识别率高达81.81%;Mehdi Hajinoroozi等[22]通过深度卷积神经网络分析脑电信号预测驾驶员的认知状态与驾驶行为.针对飞行员正常、微疲劳、极度疲劳状态下的脑电信号,不仅需要提取各自代表性信息,还需要去除冗余信息增加计算效率,以保障高效率高准确率的疲劳状态识别,达到及时告警目的.基于此,本文在稀疏自动编码器(sparse auto-encoder,SAE)的基础上,引入多层学习的方法,提出一种新的深度稀疏自编码网络[23](deep sparse auto-encoding network,DSAEN),以使提取到的特征能最大程度地代表原始脑电信号,计算效率得到最大限度优化.此外,为了实现飞行员不同疲劳状态的精确分类,通常需要在二分类的基础上在增加一对多或一对一的识别达到多分类的目的.Softmax分类器[24]是一种多分类器,是逻辑回归分类器的推广,通过最大似然估计求解分类模型,最大化保留不同类别的代表性特征,适合作为深度学习的顶层分类器,进行飞行员疲劳状态(非疲劳、微疲劳、极度疲劳)识别.通过以上分析,提出一种基于DSAEN-Softmax的飞行员脑电特征自学习和状态识别模型,并与单层的稀疏自编码网络-Softmax和传统PCA-Softmax模型比较,方案流程图如图1所示.图中SAEN(sparse autoencoding network)为单层稀疏自编码网络.图1 方案流程图Fig.1 Program flow chart2 DSAEN-Softmax模型2.1 自动编码器标准自动编码器(auto-encoder,AE)包含编码和解码两部分,分为3层,分别为输入层x、隐藏层h和输出层y.编码过程：通过非线性映射函数将输入变量x以一定的方式映射到隐层h,由此h 便成为了输入x的另一种表现形式.编码的原理为其中：x∈[0,1]d,h∈[0,1]d,W是d×d′的权重矩阵;b为输入层偏置向量;θ={W,b},s(·)为Sigmoid函数,如式(2)所示.解码过程：将隐藏层形成的编码h映射到输出层y,输出层具有和输入层相同的单元数,映射关系如下所示：式中：y∈[0,1]d,W′是隐藏层到输出层的权重矩阵,且有W ′=WT;b′为隐藏层的偏置向量;θ′={W ′,b′}.通过训练来调节参数θ和θ′,使得输入与输出之间重构误差函数-代价函数最小.传统AE采用的代价函数为均方误差(mean squared error,MSE),即式中：m为样本的数量;xi为输入向量;yi为输出向量;θ为网络中所有参数的集合.为解决AE中过拟合的问题,通常会在代价函数中增加一个权重衰减项,权重衰减项相当于对网络的权重矩阵做了一定的限制,代价函数变为式中：λ决定了权重衰减项在代价函数中所起的作用;l为网络的层数;sl为l层单元的个数;ωji为权重矩阵中角标为j,i的元素值.2.2 稀疏自动编码器由于AE学习到的抽象特征有冗余的缺陷,为了克服这一不足,在AE的基础上,增加L1的正则化限制,得到一种稀疏自动编码器(sparse auto-encoder,SAE).SAE在编码解码过程中,对其中大多数神经元进行稀疏约束,去除特征冗余情况.它通过对每个隐藏层单元的响应添加约束条件,使隐藏层的大多数神经元处于“抑制”状态,只有少数神经元处于“兴奋”状态,反映到数字模型中即通过向代价函数添加稀疏约束项来实现,SAE网络原理如图2所示.在AE的代价函数中,添加以下稀疏约束条件：式中：ρj为隐藏层单元神经元的平均激活度;ρ是人为设置的参数,一般比较小,从式(7)-(8)可看出,ρj和ρ越接近,代价函数就越小;β决定了稀疏约束项在代价函数中所起的作用.图2 SAE网络Fig.2 SAE network2.3 Softmax分类器Softmax分类是逻辑回归分类的一种扩展,在多分类问题上有很重要的应用.其通过最大似然估计求解分类模型,最大化地提取信息中本质特征,从而区分不同类别.记类标签y可以取r个不同的值,对于训练集{(x(1),y(1)),···,(x(m),y(m))},类标签为ym∈{1,2,···,r},r为分类数.对于给定的输入x(n),用假设函数hλ(x(n))针对每一类k 估算出概率值P=(y(n)=k|x(n)),k=1,···,r.hλ(x(n))输出一个r维列向量(和为1),每行表示当前类的概率.假定假设函数hλ(x(n))为hλ(x(n))=对于样本x(n),选择概率p(y(n)=k|x(n);λ)值最大的对应的类别k作为当前样本的分类标签,并与样本本身的标签做对比,如果一致则分类正确,否则分类错误,分类准确率(accuracy rate)可表示为2.4 DSAEN-Softmax模型深度稀疏自编码网络(deep sparse auto-encoding network,DSAEN)是由若干个SAE组成,原始数据作为第1层SAE的输入,逐层训练,训练好的L-1层的输出作为第L层的输入,能充分体现深度理论的优势,弥补传统浅层结构在有限样本以及计算单元的情况下对复杂函数的表示能力有限,对特征的学习以及泛化能力不足[25].在此基础上,建立一种基于DSAEN的飞行员疲劳状态识别框架,如图3所示,首先采用无监督训练方式,逐层训练DSAEN网络得到较为优化的网络权值,然后将这些权值作为整个模型的初始化参数值,通过在网络顶层附加Softmax分类器对整体网络参数进行进一步训练和细微调节.图3 DSAEN-Softmax模型框架Fig.3 Framework of DSAEN-Softmax model 3 脑电数据处理采集和处理的脑电数据来源于航空公司飞行员模拟飞行实验.实验使用BCI 2000系统,包含国际10-20系统中的64个参考电极,采样频率为160Hz,采集64通道的脑电信号,如图4所示.图4所示的脑电采集装置中F通道和P通道所在的区域采集的信号与人的精神兴奋程度密切相关,为了减少数据的冗余与计算量,根据相关文献[26-27],选择FP1通道的数据作为实验中主要处理的脑电信号数据.图4 64导的10-20系统Fig.4 64 channel of 10-20 system实验情形设置：飞行员模拟连续6小时的旧金山和洛杉矶之间来回飞行,持续飞行时间段为8：00～14：00,随着飞行时间的增加,飞行员的身体会呈现不同的疲劳状态.分别截取不同时段作为非疲劳、微疲劳、极度疲劳状态的数据集.共有40名飞行员(身体素质良好,且有3年以上飞行经验)参与飞行实验.实验采集40个飞行员的脑电数据,包含40个非疲劳信号的数据,40个微疲劳信号的数据和40个极度疲劳信号的数据,共120个数据.每个飞行员产生的数据集含代表非疲劳、微疲劳和极度疲劳3种状态的3个信号矩阵,每个信号矩阵维度为64×192000,从采集得到的信号数据中选择FP1通道的脑电信号数据作为一个样本.将数据集进行如下划分：1)40个非疲劳信号矩阵,按4：1进行划分,32个数据集作为训练样本,8个数据集作为测试样本;2)40个微疲劳信号矩阵,按4：1进行划分,32个数据集作为训练样本,8个数据集作为测试样本;3)40个极度疲劳信号矩阵,按4：1进行划分,32个数据集作为训练样本,8个数据集作为测试样本.3.1 脑电信号预处理由于脑电信号具有较强的时变敏感性,在采集过程中掺杂大量噪声,在分类识别之前需进行滤波处理.一般,脑电信号的基本特征包括频率、周期、幅值、相位等,其中频率特性具有突出的特点.根据频率和幅值的特性,脑电信号主要可分为δ波(0.5～4Hz)、θ波(5～ 8Hz)、α波(7～ 14Hz)和β波(14～ 30Hz).不同特性的波在不同的状态下信号的表现不同[28],如成人清醒状态下几乎不会出现,只有睡眠时才会出现δ波;θ波属于正常儿童的脑电图主要成分,但对于成年人,在神经系统被抑制时会增多,可以作为抑郁和困倦的检测指标等.采用滤波变换,提取出α波(7～14Hz)、δ波(0.5～4Hz)、θ波(5 ～ 8Hz)和β波(14 ～ 30Hz)这4种节律波段,再对4种节律波段加和组合成脑电信号,如图5所示.由图可见,原始的脑电信号中不仅包含4种基本节律波段,还包含有频率较高的与疲劳状态识别无关的成分,在经过滤波变换后所得到的频谱图中,高频信号已经被滤除,得到了符合需要的较纯净的脑电信号.图5 原始脑电信号滤波分解重组Fig.5 The decomposition and reconstruction of the original electroencephalogram signals with filters根据得到的4种基本节律,有基于脑电信号节律的疲劳指标[29]：这4个指标是根据不同节律功率谱的比值计算得到的,相关节律的功率谱计算公式为PS(f)表示功率谱密度在功率f处的振幅.基于脑电信号节律功率谱曲线面积的疲劳指标趋势如图6所示.图6中(a)(b)分别表示在非疲劳状态和疲劳状态下脑电信号节律的4个指标在窗口数为20(即将脑电信号分为20段,分别求每段信号的功率谱比值)的情况下功率的谱比值.在不同的疲劳状态下,脑电信号的4个指标功率比值有较明显的差别.图6 基于功率谱密度曲线面积的4个特征Fig.6 Four features based on power spectrum density curve3.2 识别模型的搭建由于深度网络具有的优势,一般情况下,较多的隐含层往往会带来较好的特征学习效果,但是会导致模型过过于复杂,计算量较大甚至产生过拟合的问题.针对本实验,本文搭建了不同层数的深度稀疏自编码网络观察层数对于识别正确率的影响.为了避免网络的节点数对实验产生的影响,截取原始的输入数据为1600维,同时设置每层隐含节点数160个,分别搭建含1-7层隐含层的网络,得到平均识别正确率如图7所示. 由图7可知,随着隐含层数的增加,识别的正确率也在增加,考虑到实际输入的数据维度较大,选择含有3层隐含层的稀疏自编码网络.输入信号维度为19200维,设置不同的隐含层节点数,得到的识别结果如图8所示.由图8可知,在3层的隐含层情况下,隐含层节点数维3000-800-200时,识别准确率较高可以达到0.9以上,相较于其他的节点数可以获得更好的识别准确率.因此,在实验中选择搭建隐含层为3000-800-200的稀疏编码网络.图7 不同隐含层的识别正确率Fig.7 Recognition accuracy rates with different hidden layers图8 不同隐含层节点数的识别正确率Fig.8 Recognition accuracy rates with different hidden units以MATLAB为编程工具,对预处理后的脑电信号矩阵进行DSAEN处理,本文设置各个SAE的参数：隐含层数=3,稀疏比例=0.05,L2正则化系数=0.001,稀疏正则化系数=4,并将特征提取的结果作为Softmax分类器输入的优化特征,对DSAEN-Softmax进行有监督训练.最终再将测试集的数据输入模型得到疲劳状态的识别结果.3.3 疲劳识别根据DSAEN-Softmax模型的原理,研究实现了飞行员疲劳状态识别,具体技术路线如图9所示.首先,对飞行员脑电信号进行降噪滤波预处理,获取脑电动态节律;其次,提取4个节律的频域特征(如图6所示)作为DSAEN模型的输入向量,进行多层网络学习,得出飞行员疲劳状态的抽象特征;最后,再把抽象特征作为顶层分类器Softmax 输入,进行有监督的训练学习,同时对DSAEN的网络参数进行微调.最终将测试集中的数据输入到网络中,完成对飞行员疲劳状态识别判断.基于DSAEN-Softmax模型的识别结果如表1所示,根据识别的结果,在39维的情况下,平均识别正确率可以达到97.5%,此时的识别效果最好,随着最终特征提取的维度下降,识别的准确率在下降,模型的稳定性也不断下降.本文使用单层的稀疏自编码网络(SAEN)对预处理后的脑电信号进行特征提取,最终分别得到在39维、20维、10维、3维状态下的识别结果.相较于深层次的网络,该模型的识别效果有明显的下降.最高的平均识别正确率维69.2%,说明深层次的网络可以更好的完成原始信号的特征学习.考虑到PCA作为一种简单且易用的数据降维方法,笔者设计了PCA-Softmax模型对预处理后的脑电数据进行特征提取以及分类识别.结果显示PCA模型的分类识别正确率较低,最高仅为31.7%.且随着维度的下降,几次实验中识别正确率的波动也比较大.由图10所示,在相同的维度下,DSAEN模型具有较好的识别效果,而PCA的特征提取在该实验中的结果较差.在样本数据有限的情况下,本文提出的深度稀疏自编码网络对于脑电信号特征有更强的学习及泛化能力.图9 脑电信号处理程序流程图Fig.9 The flow chart of electroencephalogramsignals processing program表1 不同模型及不同维度下的识别正确率Table 1 Recognition accuracy rates with different models and different dimensionsDSAEN SAEN PCA 0.975 0.692 0.317 39维(± 0.025) (± 0.077) (± 0.181)20维0.925 0.617 0.276(± 0.051) (± 0.039) (± 0.083)10维0.85 0.357 0.208(± 0.108) (± 0.093) (±0.136)3维0.5 0.25 0.208(± 0.22) (± 0.073) (± 0.182)图10 不同模型在不同降维维度的识别正确率Fig.10 Recognition accuracy rates with different models and different dimensions4 结束语基于任务的飞行员疲劳状态下的脑电信号,经滤波变换重组后,表征飞行员疲劳特征时频成分都被作为深度学习的输入向量,而不是传统的人工提取几个特征作为分类器的输入向量,因此,所提的方法最大限度弥补人为研究经验的不足.同时,实验结果也显示,在样本数据有限的情况下该模型能够高准确率且稳定的地识别出飞行员疲劳状态,具有较高实用价值.对比单层的SAEN-Softmax模型和传统方法PCASoftmax模型的实验结果,所提出基于DSAENSoftmax的飞行员疲劳状态识别模型,能够在无监督状态下自主学习不同状态下飞行员脑电动态节律特征,最大程度地提取出表征飞行员非疲劳、微疲劳、极度疲劳状态下的抽象特征,平均识别准确率高达97.5%,高于单层SAEN-Softmax模型和传统PCASoftmax模型.因此,基于DSAEN-Softmax的飞行员疲劳状态识别方法具有较好的实验效果和可行性. 参考文献:【相关文献】[1]CALDWELL J A,MALLIS M M,CALDWELL J L,et al.Fatigue countermeasures inaviation.Aviation Space&Environmental Medicine,2009,80(1)：29-59.[2]AVERS K,JOHNSON W B.A review of federal aviation administration research：research：transitioning 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融合CNN-LSTM和注意力机制的空气质量指数预测

融合CNN-LSTM和注意力机制的空气质量指数预测作者：***来源：《计算机时代》2022年第01期摘要：針对空气质量预测中复杂的时空问题，本文构造了多站点间的交互时空特征，搭建了结合CNN和LSTM的深度时空模型，并引入注意力机制学习多特征之间的权重分布，找出对空气质量指数（AQI）影响较大的特征重点关注，构造了融合CNN-LSTM和注意力机制的AQI预测模型。

使用2019年1月至2020年12月间运城市各站点的小时粒度数据进行实验，结果表明，该模型对空气质量指数的预测较基模型具有更优的性能。

关键词：空气质量指数; 时空模型; CNN; LSTM; 注意力机制中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2022）01-58-03Air quality index prediction based on CNN-LSTM and attention mechanismLiu Yuanyuan（Department of Mathematics and Information Technology， Yuncheng University，Yuncheng， Shanxi 044000， China）Abstract： Aiming at the complicated spatiotemporal problems in air quality prediction， this paper constructs interactive spatiotemporal features between multiple sites， builds a deep spatiotemporal model combining CNN and LSTM， and introduces an attention mechanism to learn the weight distribution between multiple features to find out the features that have a greater impact on the quality index， so as to construct an AQI prediction model combining CNN-LSTM and attention mechanism. Experiments were conducted using hourly granularity data of various stations in Yuncheng City from January 2019 to December 2020. The results show that the model has better performance in predicting air quality index than the base model.Key words： AQI; spatiotemporal model; CNN; LSTM; attention mechanism0 引言近年来，随着人们环保意识增强，空气质量预测受到了更广泛的关注，随着深度学习技术的发展，空气质量预测也由单一的CNN，RNN模型向着综合考虑时空因素的CNN-RNN组合模型发展。