基于三次V系统的神经网络

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现代控制工程第13章神经网络控制

13.3.2 BP学习算法
▪ 两个问题：
（1）是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数。
（ 2）如何调整BP神经网络的连接权，使网络的输入与输出与给定的样本相同。
1986年，鲁梅尔哈特（D. Rumelhart）等提出BP学习算法。
13.3.2 BP学习算法
1. 基本思想
目标函数：
x1
y1m
x2
y2m
x p1
y
m pm
13.3.2 BP学习算法
2. 学习算法
d y wikj1
k i
k 1 j
d y y u m ( i
m
i
)
si
fm
(
m)
i
——输出层连接权调整公式
d u d k i
fk (
k)
i
w k 1 k
l
li
l
——隐层连接权调整公式
13.3.2 BP学习算法
2. 学习算法
13.2 神经元与神经网络
13.2.1 生物神经元的结构
人脑由一千多亿（1011亿－ 1014 亿）个神经细胞（神经元）交织在一起的网状结构组成，其中大脑皮层约140亿个神经元，小脑皮层约1000亿个神经元。
神经元约有1000种类型，每个神经元大约与103－ 104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。人的智能行为就是由如此高度复杂的组织产生的。浩瀚的宇宙中，也许只有包含数千忆颗星球的银河系的复杂性能够与大脑相比。
13.2.1 生物神经元的结构
神经网络（neural networks，NN）
▪ 生物神经网络( natural neural network, NNN): 由中枢神经系统（脑和脊髓）及周围神经系统（感觉神经、运动神经等）所构成的错综复杂的神经网络，其中最重要的是脑神经系统。 ▪人工神经网络(artificial neural networks, ANN): 模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络系统。

三相电压型PWM整流器直接功率控制方法综述

三相电压型PWM整流器直接功率控制方法综述/tech/intro.aspx?id=565点击数：260刘永奎，伍文俊（西安理工大学自动化学院电气工程系，陕西西安710048）摘要首先介绍了三相电压型PWM整流器的拓扑结构，在此基础上，对当前应用于PWM 整流器的直接功率控制策略进行了对比分析，介绍了其实现机理和优缺点，最后，对直接功率控制在三相电压型PWM整流器中的控制技术进行了展望。

关键字 PWM整流器；直接功率控制；综述Summary about Direct Power Control Scheme of Three-Phase Voltage Source PWM RectifiersLIU Yongkui，WU Wenjun（Xi'an University of Technology，Xi'an Shannxi 710048 China）Abstract The topological structure of three-phase PWM rectifiers is introduced. On this basis, several DPC methods of three-phase voltage source PWM rectifiers were introduced and compared. At last, the pros原per of the control scheme development trends in three-phase PWM rectifiers is presented.Keywords three-phase PWM rectifiers；direct power control；summary1 概述三相电压型PWM整流器具有能量双向流动、网侧电流正弦化、低谐波输入电流、恒定直流电压控制、较小容量滤波器及高功率因数（近似为单位功率因数）等特征，有效地消除了传统整流器输入电流谐波含量大、功率因数低等问题，被广泛应用于四象限交流传动、有源电力滤波、超导储能、新能源发电等工业领域。

连续搅拌釜式反应器(CSTR)控制系统设计连续

连续连续搅拌釜式反应器搅拌釜式反应器搅拌釜式反应器（（CSTR ）控制系统设计1. 前言连续搅拌釜式反应器（continuous stirred tank reactor ，简称为CSTR ）是聚合化学反应中广泛使用的一种反应器，该对象是过程工业中典型的、高度非线性的化学反应系统。

在早期反应釜的自动控制中，将单元组合仪表组成位置式控制装置，但是化学反应过程一般都有很强的非线性和时滞性，采用这种简单控制很难达到理想的控制精度。

随着计算机技术和PLC 控制器的发展，越来越多的化学反应采用计算机控制系统，控制方法主要为数字PID 控制。

但PID 控制是一种基于对象有精确数学模型的线性过程，而CSTR 模型最主要的一个特征就是非线性，因此PID 控制在这一过程中的应用受到限制。

随着现代控制理论和智能控制的发展，更加先进有效的控制方法应用于CSTR 的控制，如广义预测控制，神经模糊逆模PID 复合控制，自抗扰控制，非线性最优控制，基于逆系统方法控制，基于补偿算子的模糊神经网络控制，CSTR 的非线性H ∞控制等。

但任何一种复杂的化工反应过程都不能用一种简单的控制方式达到理想的控制效果。

目前先进的反应釜智能控制技术就是将智能控制理论和传统的控制方法相结合，如钟国情、何应坚等于1998年对基于专家系统的CSTR 控制系统进行了研究[1]，宫会丽、杨树勋等于2003年发表了关于PID 参数自适应控制的新方法[2]，冯斌、须文波等于1999年阐述了利用遗传算法的寻优PID 参数的模型参考自适应控制方法等[3]。

但由于这些控制方法的算法比较复杂，在算法的工程实现、现场调试及通用型方面存在着局限性，因此研究一种相对简单实用的CSTR 控制方法，更易为工程技术人员所接受。

本文在对CSTR 过程及其数学模型进行详细分析的基础上，针对过程的滞后性，采用Smith 预估算法与PID 控制相结合的方法实现CSTR 过程的控制，该方法具有实用性强及控制方法简单等特点，基于西门子PCS7系统完成了CSTR 过程控制系统设计。

基于三次收敛LM算法的神经网络研究

ＬＭＢＰａｌｇｏｒｉｔｈｍｌｓａｏｈａｓｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｔｙ，ｉｔｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｆｏｒｂｅｔｔｅｒｇｕｉｄｉｎｇｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｂｙｏｂｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｓａｍｐｌｅｓｏｆｖａｉｏｒｕｓｓｃｅｎａｒｉ —
ＧｕｏＸｉｕｃａｉＳｈａｎｇＳａｉｈｕａ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，Ｘｉ ’ ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆＳｏｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００５４，Ｓｈａａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）
ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｌｏｎｇｔｉｍｅｃｏｎｓｕ－
郭秀才尚赛花
（西安科技大学电气与控制学院陕西西安７１００５４）
摘
要
为了解决传统神经网络实际应用中计算复杂、耗时过长等问题，在ＬＭ（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ — Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）算法的基础上，结合数学最

基于二次Renyi熵的神经网络集成

１引言
神经网络是由大量简单的神经元按照一定连接方式形成的智能仿生网。它以非线性神经元作为处理单元，通过广泛
连接构成大规模分布式并行处理系统… 。神经网络已被成功地应用于很多领域。然而，其性能完全取决于使用者的经验。
Ｃｙｂｅｎｋｏ在文献［２１中首次证明了含有一个隐含层的三层感知器
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｅｎｓｅｍｂｌｅ；Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ；ＱｕａｄｒａｔｉｃＲｅｎｙｉｅｎｔｒｏｐｙ
ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＥｎｓｅｍｂｌｅＢａｓｅｄｏｎＱｕａｄｒａｔｉｃＲｅｎｙｉＥｎｔｒｏｐｙ
ＬＩＵＬｉ－ｆｅｉ，ＸＩＮＧＨｏｎｇ－ｊｉｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｅｎｓｅｍｂｌｅｃａｎｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｐｅｆｒｏｒｍａｎｃｅｏｆｓｉｎｇｌｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｑｕａｄｒａｔｉｃＲｅｎｙｉｅｎｔｒｏｐｙｂａｓｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｅｎｓｅｍｂｌｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｉｎｇｏｎｔｈｅＳｈａｎｎｏｎｅｎｔｒｏｐｙｂａｓｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｅｎｓｅｍｂｌｅ．ＩｎｃｏｍｐａｉｓｒｏｎｗｉｔｈｔｈｅＳｈａｎｎｏｎｅｎｔｒｏｐｙｂａｓｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｅｎｓｅｍｂｌｅｓｔｒａｔｅｇｙｃａｎａｎａｌｙｔｉｃａｌｌｙｄｅｄｕｃｅｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｗｅｉｇｈｔｓｒａｔｈｅｒｔｈａｎｉｔｅｒａｔｉｖｅｌｙｓｅｅｋｂｙｔｈｅＮｅｔｗｏｎ’Ｓｍｅｔｈｏｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｌａｒｅ — ｓｕｈｓｏｎｓｅｖｅｒａｌｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｎｄｂｅｎｃｈｍａｒｋｄａｔａｓｅｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｑｕａｄｒａｔｉｃＲｅｎｙｉｅｎｔｒｏｐｙｂａｓｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｅｎ－ｓｅｍｂｌｅｃａｎｏｂｔａｉｎｂｅｔｔｅｒｐｅｒｆｏｍａｒｎｃｅｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｈｅｓｉｎｇｌｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｔｈｅＳｈａｎｎｏｎｅｎｔｒｏｐｙｂａｓｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｅｎｓｅｍｂｌｅ．

第五章霍普菲尔德(Hopfield)神经网络

Hopfield模型属于反馈型神经网络，从计算的角度上讲，它具有很强的计算能力。这样的系统着重关心的是系统的稳定性问题。稳定性是这类具有联想记忆功能神经网络模型的核心，学习记忆的过程就是系统向稳定状态发展的过程。 Hopfield网络可用于解决联想记忆和约束优化问题的求解。
反馈网络(Recurrent Network),又称自联想记忆网络,如下图所示:
x1
x2
x3
y1
y2
y3
图 3 离散 Hopfield 网络
考虑DHNN的节点状态,用yj(t)表示第j个神经元,即节点j在时刻t的状态,则节点的下一个时刻t+1的状态可以求出如下:
1, u j (t) 0 y j (t 1) f[u j (t)] 0, u j (t) 0 u j (t) w i, j y i (t) x j θ j
在不考虑外部输入时,则有
j 1,2,..., n
n y j (t 1) f w i, j yi (t) θ j i 1
•通常网络从某一初始状态开始经过多次更新后才可能达到某一稳态。使用异步状态更新策略有以下优点：（1）算法实现容易，每个神经元节点有自己的状态更新时刻．不需要同步机制；（2）以串行方式更新网络的状态可以限制网络的输出状态，避免不同稳态以等概率出现。一旦给出HNN的权值和神经元的阈值，网络的状态转移序列就确定了。
5.2 离散Hopfield网络
• Hopfield最早提出的网络是神经元的输出为 0-1二值的NN,所以,也称离散的HNN (简称为 DHNN).
–下面分别讨论DHNN的
• • • • 结构动力学稳定性(网络收敛性) 联想存储中的应用记忆容量问题

哈工大智能控制神经网络第十一课神经网络系统辨识

m
n
y(k) biu(k d i) ai y(k i)
i0
i 1
或
y(k) qd B(q1) u(k) B(q1) u(k d)
A(q1 )
A(q1 )
第一式为 ARMA 模型：
右边第 2 项为输出 y(k)的过去值组合称自回归部分；第 1 项为输入 u(k)的过去值组合称滑动平均部分。
定义：
P(z)
Y (z) U (z)
Zy(k) Z u (k )
用迟后移位定理求 Z 变换，经整理得 Z 传递函数：
P( z)
b0 + b1z 1 + b2 z 2 + + bm z m 1 + a1z 1 + a2 z 2 + + an z n
z d
m
b0 (1 pi z 1)
i1
n
z d P0 (z)z d
确定性系统NN辨识——改进算法
引入加权因子，此时
h [ c 1 y (k 1 ), y c 2 (k 2 ), ， c ny (k n );
c n + 1 u (k d ),c n + 2 u (k d 1 ), c n + m + 1 u (k d m )]T
可取 ci i,01
则参数估计更新：w ( k + 1 ) w ( k ) + R ( k ) e ( k ) h ( k )
系统辨识理论基础
定义：在输入/输出数据基础上，从一组给定模型类中确定一个所测系统等价的模型。辨识三要素：输入/输出数据模型类(系统结构) 等价准则 e.g. J e
符号
P: 待辨识系统； Pˆ 辨识系统模型

神经网络

人工神经网络
Artificial Neural Networks
小组成员徐渊\孙鹏\张倩\ 武首航：
目录
第一节：神经网络简介第二节：神经网络基本模型第三节：传播算法（BP）第四节：遗传算法第五节：模糊神经网络（FNN）第六节：Hopfield网络模型第七节：随机型神经网络第八节：自组织神经网络
网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体
的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。
1, vi = 0, ui > 0 ui ≤ 0
如果把阈值θi看作为一个特殊的权值，则可改写为:
v
i
=
f (
∑
n
w
其中，w0i＝-θi，v0＝1 为用连续型的函数表达神经元的非线性变换能力，常采用s型函数: 1
j = 0
ji
v
j
)
f (u
i
) =
学习该网络一般选用HUBB学习规则。归结为神经元连接权的变化，表示为： Δwij＝αuivj若第i和第j个神经元同时处于兴奋状态，则它们之间的连接应当加强
DALIAN UNIVERSITY
系统辨识
技术讲座
4
wij ——代表神经元i与神经元j之间的连接强度(模拟生物神经元之间突触连接强度)，称之为连接权； ui——代表神经元i的活跃值，即神经元状态； vj——代表神经元j的输出，即是神经元i的一个输入； θi——代表神经元i的阈值。函数f表达了神经元的输入输出特性。在MP模型中，f定义为阶跃函数：

基于多模态融合的深度神经网络图像复原方法李伟伟,王

第62卷第2期吉林大学学报(理学版)V o l.62 N o.2 2024年3月J o u r n a l o f J i l i nU n i v e r s i t y(S c i e n c eE d i t i o n)M a r2024d o i:10.13413/j.c n k i.j d x b l x b.2022343基于多模态融合的深度神经网络图像复原方法李伟伟1,王丽妍2,傅博2,王娟1,黄虹1(1.山东青年政治学院信息工程学院,济南250103;2.辽宁师范大学计算机与人工智能学院,辽宁大连116081)摘要:针对水下图像成像环境复杂常受偏色等因素干扰而影响后续图像分析的问题,提出一种基于多尺度特征与三重注意力多模态融合的深度卷积神经网络图像复原方法.首先,深度卷积神经网络在抽取图像空间特征的基础上,引入图像多尺度变换特征;其次,通过通道注意力㊁监督注意力和非局部注意力,挖掘图像特征的尺度间相关性㊁特征间相关性;最后,通过设计多模态特征融合机制,将上述两类特征有效融合.在公开的水下图像测试集上进行测试并与当前主流方法进行对比的实验结果表明,该方法在峰值信噪比㊁结构相似性等定量对比以及颜色㊁细节等定性对比上都优于对比方法.关键词:多模态融合;深度神经网络;三重注意力;图像复原中图分类号:T P391文献标志码:A 文章编号:1671-5489(2024)02-0391-08D e e p N e u r a lN e t w o r k I m a g eR e s t o r a t i o n M e t h o dB a s e d o n M u l t i m o d a l F u s i o nL IW e i w e i1,WA N GL i y a n2,F U B o2,WA N GJ u a n1,HU A N G H o n g1(1.S c h o o l o f I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g,S h a n d o n g Y o u t hU n i v e r s i t y o f P o l i t i c a lS c i e n c e,J i n a n250103,C h i n a;2.S c h o o l o f C o m p u t e r a n dA r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e,L i a o n i n g N o r m a lU n i v e r s i t y,D a l i a n116081,L i a o n i n g P r o v i n c e,C h i n a)A b s t r a c t:A i m i n g a t t h e p r o b l e m s o f t h e c o m p l i c a t e du n d e r w a t e r i m a g e i m a g i n g e n v i r o n m e n t r e s u l t e d i n t h e s u b s e q u e n t i m a g e a n a l y s i so f t e nb e i n g a f f e c t e db y c o l o rb i a s a n do t h e r f a c t o r s,w e p r o p o s e da d e e p c o n v o l u t i o n a l n e u r a l n e t w o r k i m a g e r e s t o r a t i o n m e t h o db a s e do n m u l t i-s c a l e f e a t u r e sa n dt r i p l e a t t e n t i o n m u l t i m o d a l f u s i o n.F i r s t l y,t h ed e e p c o n v o l u t i o n a ln e u r a ln e t w o r ki n t r o d u c e dt h ei m a g e m u l t i-s c a l e t r a n s f o r m a t i o n f e a t u r eo nt h eb a s i so f e x t r a c t i n g t h e i m a g es p a t i a l f e a t u r e.S e c o n d l y,b y u s i n g c h a n n e l a t t e n t i o n,s u p e r v i s e d a t t e n t i o n a n dn o n-l o c a l a t t e n t i o n,t h e s c a l e c o r r e l a t i o n a n d f e a t u r e c o r r e l a t i o n o fi m a g e f e a t u r e s w e r e m i n e d.F i n a l l y,b y d e s i g n i n g a m u l t i m o d a lf e a t u r e f u s i o n m e c h a n i s m,t h ea b o v et w ot y p e so f f e a t u r e sc o u l db ee f f e c t i v e l y f u s e d.T h e p r o p o s e d m e t h o d w a s t e s t e do n t h eo p e nu n d e r w a t e r i m a g e t e s t s e ta n dc o m p a r e d w i t ht h ec u r r e n tm a i n s t r e a m m e t h o d s. T h e r e s u l t ss h o wt h a t t h i sm e t h o d i s s u p e r i o r t o t h ec o m p a r i s o n m e t h o d i n q u a n t i t a t i v ec o m p a r i s o n s u c ha s p e a ks i g n a l-t o-n o i s e r a t i oa n ds t r u c t u r a l s i m i l a r i t y,a sw e l l a s q u a l i t a t i v e c o m p a r i s o ns u c ha s c o l o r a n dd e t a i l s.K e y w o r d s:m u l t i m o d a l f u s i o n;d e e p n e u r a l n e t w o r k;t r i p l e a t t e n t i o n;i m a g e r e s t o r a t i o n 收稿日期:2022-08-07.第一作者简介:李伟伟(1981 ),女,汉族,硕士,副教授,从事图形图像与深度学习的研究,E-m a i l:l w w@s d y u.e d u.c n.通信作者简介:傅博(1983 ),男,汉族,博士,副教授,从事图像处理与计算机视觉的研究,E-m a i l:f u b o@l n n u.e d u.c n.基金项目:国家自然科学基金(批准号:61702246)和山东青年政治学院博士科研启动基金(批准号:X X P Y21025).293吉林大学学报(理学版)第62卷随着人工智能技术的不断发展,深度学习中神经网络强大的自学习能力在图像处理领域具有至关重要的作用,目前已将其应用于自然图像处理[1]中,并取得了显著成果.在海洋能源勘探㊁海洋环境保护以及海洋物种分析等领域,水下图像包含了大量的海洋资源视觉信息,是人们观察和探索海洋的重要载体.但由于水下复杂的成像环境及光线吸收等各种干扰因素的影响,真实水下图像的获取通常很困难.在水下图像采集过程中,图像视觉质量常会降低,例如图像模糊㊁偏色㊁有噪声等,无法获取有效且准确的图像视觉内容,进而严重影响后续的图像分析任务.因此,通过水下图像复原方法,提升图像清晰度㊁丰富图像细节信息,对海洋资源的探索利用和海洋生物的分类识别等具有重要意义.目前,水下图像复原方法已取得了许多研究成果.早期传统的水下图像复原方法大多数是基于先验知识和物理模型的设计,达到图像恢复的效果.T r u c c o等[2]设计了一种自调谐图像复原滤波器,其基于简化的J a f f e-M c G l a m e r y水下成像模型设计,对图像局部对比度质量判决函数进行优化,进而估计出滤波器中的参数值;F a n等[3]对解决水下图像复原任务,提出了新的点扩散函数(P S F)和调制解调函数(M F T),图像先经过算数平均滤波后,再用迭代盲反褶积方法得到去噪图像的初始点扩散函数的理想值,最后得到图像复原的效果;H e等[4]针对有雾图像提出了暗通道先验算法复原.之后很多研究者都对暗通道进行了研究,并应用于水下图像复原.G a l d r a n等[5]合理地利用水下图像衰减与光波长的关系,提出了一种R通道复原方法用于处理水下图像,提高了图像的颜色校正和清晰度;C h e n g等[6]利用R通道先验,通过分析P S F的物理特性,提出了一种简单㊁有效的低通滤波器复原水下图像,从而提高水下图像的对比度和可见度;张凯等[7]通过水下图像亮度通道下的多尺度R e t i n e x(M S R)算法处理,提出了一种基于多尺度的R e t i n e x算法,对水下彩色图像的全局视觉效果有很大提升;S h a r a n y a等[8]分别使用了直方图均衡㊁噪声降噪滤波器和基于二阶方向导数的重复插值方法提高水下图像质量,增强细节信息.尽管上述传统方法在一定程度上可以减少图像模糊程度㊁增强边缘㊁改善偏色,但由于数据少导致模型的适用性较差,并且模型中的参数需要手动设置,因此只适用于退化程度较小的图像.近年来,基于深度学习的水下图像复原方法逐渐成为主流.例如:L i等[9]利用水下图像及其深度学习数据训练一种可粗略地估计出水下场景深度的端到端网络;F a b b r i等[10]提出了一种U G A N网络用于水下图像复原,首先采用C y c l e G A N网络[11]将高质量的水下图像渲染为低质量的水下图像,得到数据集后再通过网络训练改善水下视觉场景质量;L i等[12]提出了一种W a t e r N e t网络用于水下图像,构建水下增强基准以建立水下图像增强网络;I s l a m等[13]从图像内容㊁颜色㊁纹理细节等方面恢复水下图像,通过对目标函数多方式调整提出了一种F U n I E-G A N网络.但上述算法泛化能力较弱,网络结构设计较浅,网络本身无法学习到图像的全部特征.无论是传统算法还是基于深度学习的方法,大多数是提取出单一的数据特征进行处理,从而达到图像复原的效果.尽管深度学习方法在去噪和去除偏色问题等各方面都表现出了明显优势,但单一的数据类型更多地限制了网络学习图像自身更多信息的能力,无法关注到更多类型的数据特征.因此,本文提出一种新的水下图像复原模型框架基于多尺度特征与三重注意力多模态融合的深度神经网络水下图像复原方法.该方法在深度学习框架下,将图像数据特征和小波数据特征有效融合,学习更多的高低频信息.同时,在网络框架中采用3种注意力模块,可以同时去除噪声和恢复图像颜色,挖掘图像更多的细节特征,有效提升图像的视觉质量.1图像复原整体架构1.1水下图像成像模型水下图像的生成通常遵循以下模型:I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)),(1)其中x表示水下图像中第x个像素,I(x)表示退化后的原始图像,J(x)表示清晰图像,J(x)t(x)表示直接分量,A(1-t(x))表示背景散射分量,A表示水下环境光,t(x)表示场景光透射率.式(1)根据J a f f e-M e G l a m e r y[1]水下成像模型而得,水下成像主要由相机接收到光线衰减后的直接图1 水下图像成像模型F i g .1 I m a g i n g m o d e l o f u n d e r w a t e r i m a g e 分量㊁前向散射分量㊁后向散射分量三部分组成,如图1所示.在神经网络框架下,给定一个源域Y (退化后图像)和期望域X (清晰图像),可得到映射H :Y {I (x )}ңX ,其中I (x )表示退化的水下图像.本文的目标是学习该映射以实现水下图像的自适应复原,可得深度学习框架下的目标函数为a r g m i n X 12 X -H (Y ) 22,(2)其中X 为清晰的图像,Y 为复原后的图像,算法的目标是寻找一种使函数最小化的映射H .1.2 网络模型整体架构本文提出的基于多模态数据融合的水下图像复原网络整体架构主要包括三部分,如图2所示,即浅层特征去噪部分㊁小波特征融合部分和深度特征增强部分.浅层特征去噪部分主要由一个C N -G r o u p 组成,其中在一个卷积层和R e L U 激活层后嵌入了非局部注意力模块(n o n -l o c a l a t t e n t i o n m o d u l e ,N AM ).在提取图像浅层特征的同时,非局部注意力模块可较好地抑制噪声以达到去噪的效果,并可用于进一步的深层特征增强.由于特征空间中不同的高低频特征对图像复原有重要的参考价值,因此在小波特征融合部分网络的初始阶段采用小波分解变换,准确地分解出图像的高低频特征信息,同时末端嵌入监督注意力模块(s u p e r v i s e d a t t e n t i o nm o d u l e ,S AM ),以实现特征之间的渐进学习.监督注意力模块以真实图像作为监督条件进行约束,同时输出前一阶段的注意力特征图,将学习到的高低频信息传递给下一阶段,并与浅层去噪特征融合.深度特征增强模块是在浅层去噪特征和小波特征融合的基础上进一步挖掘图像的细节特征,进行深层特征的增强和复原,其由两个卷积层㊁两个C C -G r o u p ㊁长短跳跃连接和一个反卷积层组成,其中C C -G r o u p 包括两个卷积层㊁R e L U 激活函数层和通道注意力模块(c h a n n e l a t t e n t i o nm o d u l e ,C AM ).采用通道注意力模块可以关注通道之间的相关性,从而挖掘深层特征进行增强.因此,基于该网络框架,本文将目标函数形式化为求以下最小损失函数:m i n L (F N e t (y ;θ),x ),(3)其中F N e t 表示本文提出模型的函数,L 表示损失函数,y 为网络的输入即退化图像,x 为真实的干净图像,参数θ可通过训练网络学习得到.图2 基于多模态数据融合的水下图像复原网络架构F i g .2 U n d e r w a t e r i m a ge r e s t o r a t i o nn e t w o r kf r a m e w o r kb a s e do nm u l t i m o d a l d a t a f u s i o n 2 3种注意力模块和小波分解模块本文提出的框架主要为解决图像去噪和细节增强问题,其中非局部注意力模块用于图像浅层特征393 第2期李伟伟,等:基于多模态融合的深度神经网络图像复原方法去噪;而通道注意力机制模块用于图像增强,恢复更多图像细节;小波分解变换下的特征融合,在整个网络框架中具有核心的作用.2.1非局部注意力模块对于图像去噪,传统的非局部均值(n o n-l o c a lm e a n s,N L M)[14]算法通过采用非局部滤波器进行滤波操作,计算所求像素值与图像中所有点的相似度,加权平均得到新的像素值,从而达到去噪的效果.其计算公式为u(x)=ðyɪI w(x,y)v(y),(4)其中:v表示噪声图像; u表示去噪后的图像;w表示加权平均的权重;x和y分别表示当前像素和相关性像素的位置,通过计算两者相似程度赋以权重w(x,y),通常采用欧氏距离计算二者的相似度.由于注意力机制可帮助卷积神经网络重点关注图片的一些局部信息生成相应的序列,因此,借鉴非局部均值的思想,本文将非局部算子模块化,嵌入到C N-G r o u p中,形成非局部注意力模块N AM,如图3所示.在非局部注意力模块中,采用卷积操作和残差连接实现该算法的思想,可以随意插入到任何网络结构中.首先,采用3个1ˑ1大小的卷积层,提取到3个特征矩阵θ,ϕ,g;其次,为减少计算量,对输出的特征进行降维,然后计算其中两个输出的特征相似性,并对其进行S o f t m a x操作进行归一化;最后,将归一化后的系数对应乘回特征矩阵g中,再经过一个1ˑ1大小卷积层得到相应的通道数,并与输入做残差连接,从而得到与输入大小一致的非局部结果,本文将此过程表示为y i=S o f t m a x(θ(x i)Tϕ(x j))g(x i),Z i=W z y i+x i.(5) 2.2监督注意力模块在小波特征融合部分的末端,嵌入监督注意力模块.在网络训练过程中,中间特征的监督具有一定的参考价值.监督注意力模块不仅提供真实图像作为监督形成约束条件,还将小波变换后学习到的特征更好地融入到浅层去噪特征中,主要表现在生成注意力特征图抑制当前信息较少的特征,只允许有用的特征传递给下一阶段,其结构如图4所示.首先,前一阶段的输入特征f i n被一个3ˑ3的卷积层卷积得到的特征叠加在退化图像I n p u t上,通过真实图像监督计算C h a r b o n n i e r损失,从而得到中间输出I n t e r_o u t p u t.然后,中间输出被一个1ˑ1卷积层和S i g m o i d函数激活后,并与输入特征f i n经过一个3ˑ3的卷积层后的特征点乘,其结果与输入特征f i n融合得到输出的注意力特征图f o u t,并将其用于小波特征和浅层去噪特征的融合.本文将此过程用网络的形式描述为I n t e r_o u t p u t=C o n v(f i n)+I n p u t,f o u t=S ig m o i d((C o n v(I n t e r_o u t p u t))㊃C o n v(f i n))+f i n.(6)图3非局部注意力模块F i g.3N o n-l o c a l a t t e n t i o nm o d u l e图4监督注意力模块F i g.4S u p e r v i s e da t t e n t i o nm o d u l e2.3通道注意力模块在深层特征增强部分中的C C-G r o u p中,本文嵌入了通道注意力模块,如图5所示,它可以更多关注重要的通道特征,对深层特征的提取和增强有极大的辨识能力,从而进行网络深层次特征增强和细节纹理恢复.将通道注意力模块嵌入到C C-G r o u p中,同时伴有残差连接,即使在更深层次的网络493吉林大学学报(理学版)第62卷中,也能利用通道之间的相互依赖关系,提取有用的特征信息.通道注意力模块由一个平均池化层㊁两个卷积层㊁R e L U 激活函数和S i gm o i d 激活函数以及残差连接组成.首先,输入特征经过一个池化层对其下采样得到压缩后的特征图;然后,经过两次卷积和R e L U 激活函数先后使通道降维再升维,从而学习了多个通道之间的非线性相互作用;最后,被S i g m o i d 函数激活后,其输出与输入相乘得到等大的输出结果.本文将此过程用网络形式描述为f o u t =S i g m o i d (C o n v (R e L U (C o n v (p o o l (f i n )))))㊃f i n .(7)图5 通道注意力模块F i g .5 C h a n n e l a t t e n t i o nm o d u l e 2.4 小波分解模块通过卷积得到的特征大多数存在显著性.因此,本文引入小波变换将图像分成低频和高频小波子带,然后将它们输入到浅层去噪和深层增强部分进一步学习和挖掘深层特征信息,如图2所示.小波变换[15]有助于减少信息损失,能较好地重构原始图像内容,采用离散小波变换(DWT )和整数小波变换(I WT )可以更好地将小波特征和浅层去噪特征融合.本文采用H a a r 小波核,用4个卷积核提取不同频率分量,分别表示直流㊁横向㊁纵向㊁斜向上的能量,用公式表示为f L L =11æèçöø÷11, f L H =-1-1æèçöø÷11, f H L =-11-æèçöø÷11, f HH =1-1-æèçöø÷11. 经过DWT 后,大小为(B ,C ,H ,W )的图像可以变成大小为(B ,4C ,H /2,W /2)的小波带,其中B ,H ,W ,C 分别表示批次尺寸㊁高度㊁宽度和通道数.这样可以降低计算成本,有助于加快训练过程.在网络训练过程中,DWT 后输出的特征图通道为12,I WT 后输出的特征图通道数变为16,卷积层输出的特征图通道为64,因此,融合小波特征后的卷积层其输入通道数为80,输出通道数为64.特别地,小波变换是双向的,能适用于端到端的网络训练.小波分解变化用公式表示为f o u t =DWT (I n p u t ).(8)2.5 损失函数基于多模态数据融合的水下图像复原网络框架的整体损失函数如下:L =L 1(O u t p u t ,G T )+L C h a r b o n n i r (I n t e r _o u t p u t ,G T ),(9)其中L 1和L C h a r b o n n i r 分别表示L 1损失和C h a r b o n n i e r 损失函数[16],G T 表示真实水下图像,O u t p u t 表示整体网络复原后的图像,I n t e r _o u t p u t 表示经过监督注意力模块得到的输出图像.C h a r b o n n i e r 损失进行约束在于利用真实图像监督提取有用的特征,其损失函数形式如下:L C h a r b o n n i r = I n t e r _o u t p u t ᵡ-G T 2+ε2.(10)为防止网络梯度消失,这里ε为常数,经验设置为10-3.3 实验3.1 实验设置本文算法的实验操作基于W i n d o w s10操作系统㊁P y T o r c h 深度学习框架和N V I D I A G e F o r c e R T X3090G P U.采用E U V P 中的U n d e r w a t e rD a r k 水下图像数据集,其中包括5550对已配对的训练图像和570张验证图像.在实验过程中,本文选用5550对已配对的训练图像中的5022对配对图像对数据集进行训练,528对配对图像对数据集进行测试,另570张图像作为验证图像.网络训练过程中,参数b a t c h _s i z e 设置为16,pa t c h _s i z e 设置为48,学习率设置为10-4,采用A d a m 优化器,迭代次数e p o c h 为300时网络达到收敛,同时采用最优模型进行测试.此外,为验证去噪效果,在原有数据集上模拟高斯噪声进行训练和测试.采用其他4种现有的深度学习图像复原算法作为对比算法,分别是C y c l e G A N [17],F U n I E -G A N [11],S h a l l o w -UW n e t [18]和R C A N [19].为保证实验的公平性和可靠性,所有算法均采用与本文相593 第2期李伟伟,等:基于多模态融合的深度神经网络图像复原方法同的训练集与测试集.在评价图像质量上,除主观视觉观察外,还采用峰值信噪比(P S N R)和结构化相似性(S S I M)两个客观评价指标.3.2实验结果分析本文对所有算法均在统一测试集上进行测试,并且分别模拟了高斯噪声强度为5,10和15的测试集,对P S N R和S S I M分别进行对比,其量化结果列于表1.由表1可见,本文算法测试结果在P S N R 和S S I M分数上明显突出.为进一步展示视觉效果,在噪声强度为10的情况下,选择测试集中6张不同的图像进行对比,其复原结果如图6所示.表1本文方法与其他水下复原算法的P S N R和S S I M分数值对比结果T a b l e1C o m p a r i s o n r e s u l t s o fP S N Ra n dS S I Ms c o r e s o f p r o p o s e dm e t h o da n do t h e r u n d e r w a t e r r e s t o r a t i o na l g o r i t h m s算法评价指标数据集E U V P+噪声强度σ51015C y c l e G A N P S N R/S S I M16.35/0.777316.27/0.729516.26/0.6858F U n I E-G A N P S N R/S S I M20.65/0.863220.23/0.807620.24/0.7764S h a l l o w-UW n e t P S N R/S S I M20.67/0.866320.57/0.830920.03/0.7822R C A N P S N R/S S I M22.35/0.893322.15/0.872821.95/0.8479本文P S N R/S S I M22.55/0.897322.33/0.875522.09/0.8527图610噪声强度下的水下图像复原效果F i g.6R e s t o r a t i o n e f f e c t s o f u n d e r w a t e r i m a g e s a t n o i s e l e v e l10由图6可见,相比于其他水下复原算法,本文算法无论在去噪还是恢复图像细节纹理上都有很大优势,尤其是在解决偏色问题上更突出.在6张对比图像中,前3张和后3张图像处于不同颜色范围,前3张图像均处于偏蓝绿色,而后3张图像颜色更丰富,本文提出的算法都能较好地解决偏色问题.因此,本文提出的基于多模态数据融合的水下图像复原算法可较好地复原退化的水下图像.693吉林大学学报(理学版)第62卷3.3 消融实验为进一步验证本文算法融合小波特征和3种注意力模块的有效性,对增加的不同模块做消融实验.在噪声强度为10的情况下,增加不同模块的量化结果列于表2.表2 消融实验的量化对比结果T a b l e 2 C o m p a r i s o no f q u a n t i t a t i v e r e s u l t s o f a b l a t i o n e x p e r i m e n t s 方法数据集噪声强度σP S N R S S I M 1)w /C AM E U V P 1022.150.87282)w /N AM E U V P 1021.800.86103)w /N AM+C AM E U V P 1022.190.87084)w /N AM+C AM+S AM w /oDWT (I WT )E U V P1022.260.87495)w /N AM+C AM+S AM E U V P 1022.330.8755 具体实验内容如下:1)有小波分解模块情况下,只带有通道注意力模块;2)有小波分解模块情况下,只带有非局部注意力模块;3)有小波分解模块情况下,只带有通道注意力模块和非局部注意力模块;4)无小波分解模块情况下,带有通道注意力模块㊁非局部注意力模块和监督注意力模块;5)有小波分解模块情况下,带有通道注意力模块㊁非局部注意力模块和监督注意力模块.消融实验视觉效果如图7所示.图7 消融实验的视觉效果F i g .7 V i s u a l e f f e c t s o f a b l a t i o n e x pe r i m e n t 由表2和图7可见,方法1)~4)考虑了累加不同注意力模块的表现情况,而方法4)和5)验证了小波分解模块的优势.因此,无论是从视觉效果还是客观评价结果都可得出结论:本文算法在水下图像的恢复方面与其他算法相比有一定的优势.综上所述,针对水下图像偏色失真问题,本文提出了一种基于多尺度特征与三重注意力多模态融合的深度卷积神经网络水下图像复原方法,突破了单模态对神经网络学习的限制.在使用深度卷积神经网络提取图像空间特征时,引入了图像多尺度变换特征.通过通道注意力㊁监督注意力和非局部注意力挖掘图像特征的尺度间相关性和特征间相关性.在公开的水下图像测试集进行测试,并与其他方法进行对比的实验结果证明了本文方法的优越性.参考文献[1] D O N GC ,L O YCC ,H EK M ,e t a l .L e a r n i n g aD e e p C o n v o l u t i o n a lN e t w o r k f o r I m a g eS u p e r -r e s o l u t i o n [C ]//E u r o p e a nC o n f e r e n c e o nC o m p u t e rV i s i o n .B e r l i n :S p r i n ge r ,2014:184-199.793 第2期李伟伟,等:基于多模态融合的深度神经网络图像复原方法893吉林大学学报(理学版)第62卷[2] T R U C C O E,O L MO S-A N T I L L O N A T.S e l f-t u n i n g U n d e r w a t e rI m a g e R e s t o r a t i o n[J].I E E E J o u r n a lo fO c e a n i cE n g i n e e r i n g,2006,31:511-519.[3] F A NF,Y A N G KC,M I N X,e t a l.U n d e r w a t e r I m a g eR e s t o r a t i o nb y M e a n so fB l i n dD e c o n v o l u t i o nA p p r o a c h[J].F r o n t i e r s o fO 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基于MRF和神经网络的三维运动参数估计

ｉ∈ Ｓｉ∈ ＳＥＭ
（５）
式中，（ｉＵ１）Ｘ为单点基团的势能，Ｘ，．为双点基团的势Ｕ（．Ｘ）
能，２Ｃ是权重系数，ｃ、３Ｓ是将图像看成对应于特征点的有限集
合，Ｓ｛，，，。即＝１２ … Ｎ｝
先验能量定义为：
们的邻域系发生了改变。为了得到较好的估计结果，本文对ＭＲＦ中特征点的邻域系进行了实时修正。本文算
法流程图如图１示。所
１ＭＲＦ模型图１算法流程图
ｕｘ ∑Ｕ（） ∑ ∑ （，）（＝ｘ，十ｘ）
＝＋（３）
＝
统一理论分析框架解决各层次视觉问题。在研究非刚体运动时，通常是在非刚体表面取一系列的特征点，这些特征点的运动代表了整个非刚体的运动方式。利用三角形曲面生成技术可以由这些特征点将非刚体表面用许多的三角形面片表示，各个特征点构成三角形的顶点，此时特征点的运动方式可以用三角形面片的运动变换矩阵表示 ¨。］另外，ＭＲ在Ｆ模型中，域的确定只与各位置所表示特征邻点在图像中的位置有关，文中ＭＲ本Ｆ初始邻域按各特征点在图像序列第一帧中的位置确定。然而，特征点经过运动后，们在我采用神经网络算法对特征点聚类并求得新的运动参

基于V-I轨迹图和神经网络的非侵入式负荷识别方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011443609.8(22)申请日 2020.12.08(71)申请人浙江大学地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号(72)发明人陆玲霞　强柱成　于淼　王丙楠　包哲静　(74)专利代理机构杭州求是专利事务所有限公司 33200代理人邱启旺(51)Int.Cl.G06Q 10/06(2012.01)G06Q 50/06(2012.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称基于V-I轨迹图和神经网络的非侵入式负荷识别方法(57)摘要本发明申请了一种基于V ‑I轨迹图和神经网络的非侵入式负荷识别方法，所述方法包括：实时采集入户的电压和电流数据以及有功功率数据；通过有功功率的变化来判断有无负荷投切事件以及负荷运行状态有没有达到稳定状态；根据事件前后的稳态电压电流数据获取负荷的电压电流数据以及功率数据；采用简单的图像处理技术把V ‑I轨迹转换成包含电压电流相位差、功率等信息的RGB彩色图像。

得到RGB彩色图像之后，进行归一化处理；通过事先训练好的卷积神经网络进行负荷识别。

与现有技术相比，本发明通过卷积神经网络充分提取负荷的稳态特征，而且神经网络模型能够在嵌入式设备上直接运行，不需要依赖于服务器的运算支持。

权利要求书1页说明书4页附图4页CN 112418722 A 2021.02.26C N 112418722A1.一种基于V -I轨迹图和神经网络的非侵入式负荷识别方法，包括以下的步骤：步骤1，实时采集用电入户端的电压和电流以及功率数据，并进行滤波处理；步骤2，通过双边滑动窗口算法判断是否发生投切事件，若无投切事件发生则返回步骤1；步骤3，若检测到发生投切事件，则待负荷运行状态达到稳定后，根据事件前后的稳态数据获取负荷的稳态电压、电流以及功率数据；步骤4，从步骤3得到的稳态电压、电流数据获得V -I轨迹，然后把V -I轨迹转换成大小为2N*2N的RGB图像；其中，功率表示为RGB图像的像素值。

智能控制智能控制试卷(练习题库)(2023版)

智能控制智能控制试卷（练习题库）1、简述智能控制的概念。

2、比较智能控制和传统控制的特点？3、智能控制的概念首次由著名学者（）提出的。

4、经常作为智能控制典型研究对象的是（）。

5、智能自动化开发与应用应当面向（）。

6、不属于智能控制是（）。

7、以下不属于智能控制主要特点的是（）。

8、以下不属于智能控制的是（）。

9、地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为（）。

10、自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为（）。

11、专家系统中的自动推理是基于O的推理。

12、适合专家控制系统的是（）。

13、直接式专家控制通常由O组成。

14、产生式系统的推理方式不包括（）。

15、黑板专家控制系统的组成有O16、建立专家系统，最艰难（“瓶颈”）的任务是（）。

17、产生式系统包含的基本组成O18、下列概念中不能用普通集合表示的是（）。

19、以下应采用模糊集合描述的是（）。

20、某模糊控制器的语言变量选为实际温度与给定温度之差即误差e、误差变化率4e；以及加热装置中可控硅导通角21、在论域U中，模糊集合A的支集只包含一个点u,且OAum=I,则A称为（）。

22、在模糊控制中，隶属度（）。

23、在模糊控制器的推理输出结果中，取其隶属度最大的元素作为精确值, 去执行控制的方法称为（）。

24、在温度模糊控制系统中，二维模糊控制器的输出是（）。

25、以下的集合运算性质中，模糊集合不满足的运算性质（）。

26、模糊控制方法是基于（）。

27、以下应采用模糊集合描述的是（）。

28、模糊隶属度函数曲线的形状可以为（）。

29、某模糊控制器的语言变量选为实际水位与给定水位之差即误差e,以及调节阀门开度的变化量u,故该模糊控制器30、某一隶属度函数曲线的形状可以选为（）。

31、模糊控制器的术语“正中”，可用符合O表示。

32、在模糊控制器的推理输出结果中，取其隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心作为输出值，去执行控制的方法称33、下列概念中不能用普通集合表示的是（）。

1.神经网络

人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network-ANN），简称为神经网络（NN）：是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统，是对人脑或自然神经网络的若干基本特性的抽象和模拟。

生物神经系统1生物神经元●树突：接受刺激并将兴奋传入细胞体；每个神经元可以有多个；●轴突：把细胞体的输出信号导向其他神经元；每个神经元只有一个；●突触：是一个神经细胞的轴突和另一个神经细胞树突的结合点。

神经元的排列和突触的强度确立了神经网络的功能。

神经元主要由细胞体、树突、轴突和突触组成。

每个神经元约与104-105个神经元通过突触联接。

突触A B生物神经元1.1 生物神经网生物神经网络的六个基本特征：1）神经元及其联接；2）神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱；3）神经元之间的联接强度是可以随训练改变的；4）信号可以是刺激作用的，也可以是抑制作用的；5）一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元的状态；6)每个神经元可以有一个“阈值”。

2019/6/107生物神经元人工神经元抽象1+n i i i v w x b==∑()y f v =1.2 人工神经网阈值M-P模型●w称为权重（weight）,一个input(输入)都与一个权重w相联系；如果权重为正，就会有激发作用；权重为负，则会有抑制作用.●圆的‘核’是一个函数，确定各类输入的总效果，它把所有经过权重调整后的输入全部加起来，形成单个的激励值。

1n i i i v w x b==+∑()y f v =●阈值/偏置：决定神经元能否被激活，即是否产生输出。

●激活函数/传递函数/转移函数：神经元的信息处理特性，对所获得的输入的变换。

()y f v=1,0()0,0x f x x ≥⎧=⎨<⎩1n i i i v w x b ==+∑1()n i i i f y w x b ==+∑单层感知器☐感知器的模式识别超平面（分类边界）是：1Ni i i w x b =+=∑11220w x w x b ++=当N维数是2是，分类的超平面是一条直线☐感知器实质是一个分类器。

三维输入卷积神经网络脑电信号情感识别

情感在人们的日常生活中起着至关重要的作用。

目前，情感识别的研究对象有文本、语音、脑电以及其他的生理信号等。

情感识别已经成为人工智能、计算机科学和医疗健康等领域的研究重点。

早期的情感识别主要是基于面部表情或者语音来进行识别，后来有基于心率、肌电、呼吸等外围生理信号进行情感识别。

与上述的方式相比，脑电（Electroencephalogram，EEG）信号作为中枢神经生理信号，其不会因为人们的主观因素而受到影响，更能够客观真实地反映人们当前的情感状态。

因此，近年来脑电信号被广泛应用于情感识别研究领域[1]。

由于在大数据集上，使用深度学习通常比使用机器学习所取得的效果更优，其已成功应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等各个领域，因此受到了各个三维输入卷积神经网络脑电信号情感识别蔡冬丽，钟清华，朱永升，廖金湘，韩劢之华南师范大学物理与电信工程学院，广州510006摘要：为了保留电极之间的空间信息以及充分提取脑电信号（Electroencephalogram，EEG）特征，提高情感识别的准确率，提出一种基于三维输入卷积神经网络的特征学习和分类算法。

采用单熵（近似熵（Approximate Entropy，ApEn）、排列熵（Permutation Entropy，PeEn）和奇异值分解熵（Singular value decomposition Entropy，SvdEn））以及其组合熵特征，分别在DEAP数据集进行效价和唤醒度两个维度上的情感识别实验。

实验结果表明，采用组合熵特征比单熵特征在情感识别实验中准确率有显著提高。

最高组合熵特征平均准确率在效价和唤醒度上分别为94.14%和94.44%，比最高单熵特征平均准确率分别提高了5.05个百分点和4.49个百分点。

关键词：脑电信号；情感识别；近似熵；排列熵；奇异值分解熵；卷积神经网络；组合特征文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1912-0126EEG Emotion Recognition Using Convolutional Neural Network with3D InputCAI Dongli,ZHONG Qinghua,ZHU Yongsheng,LIAO Jinxiang,HAN MaizhiSchool of Physics and Telecommunication Engineering,South China Normal University,Guangzhou510006,China Abstract：In order to preserve the spatial information between the electrodes and fully extract the characteristics ofElectroencephalogram（EEG）and improve the accuracy of emotion recognition,a feature learning and classification algo-rithm based on convolutional neural network with3D input is proposed.The single entropy（approximate entropy,permu-tation entropy and singular value decomposing entropy）and its combined entropy characteristics are used to perform emotion recognition experiments in the DEAP dataset on the two dimensions of valenceand arousal.The experimental results show that the accuracy of the combined entropy feature is significantly higher than that of the single entropy feature in the emotion recognition experiments.The average accuracy of the highest combined entropy characteristics are 94.14%and94.44%in the valence and arousal,respectively,which are5.05percentage points and4.49percentage points higher than the average accuracy of the highest single entropy.Key words：Electroencephalogram（EEG）;emotion recognition;approximate entropy;permutation entropy;singular val-ue decomposition entropy;convolutional neural network;combined features基金项目：国家自然科学基金（61871433）；广东省优秀青年教师培养计划资助项目（YQ2015046）；广州市珠江科技新星资助项目（201610010199）。

第十三章神经网络建模与控制ppt课件

辨识器取串-并联结构，其中的NN取二维高斯RBF网络。其中散布系数SC=1，中心参数是程序内部自设的。
13.3 基于神经网络的系统辨识示例
例4 基于CMAC的非线性动态系统辨识仿真系统模型为： y(k) 5y(k -1) u3(k -1) 2.5 y2 (k -1)
系统输入信号为：
u(k) 0.6cos(2k / 60) 0.4cos(2k / 40)
例1 线性离散系统辨识示例
其中function.prbs(n1,n,k1,k2,k3,k4)是产生M序列的函数 n1 –--n1阶M序列→Np=(2p-1) n----M序列的总长度 Ki (i=1,…4)----M序列参数 K3一般取0，K4一般取0， K1 K2选择使Np达到最大值程序 Bianshi_ADLINE_L.M 采用的是离线辨识方法 Bianshi_ADLINE_Z.M 采用的是在线辨识方法函数prbs.M是产生M序列的函数
5y(k -1) 2.5 y2 (k -1)
u 3 (k
-1)
系统输入信号为：
u(k) 0.6cos(2k / 60) 0.4cos(2k / 40)
辨识器的输入/输出为：[u(k), y(k)]/ yˆ(k)
PID神经网络的输入/输出为：[u(k 1), y(k 1)]/ yˆ(k)
PID神经网络输出层用线性节点，准则函数取
n1
① y(k 1) ai y(k i) g(u(k)u(k 1) i0
n=2,m=0时的并联结构如图3所示。
u(k m))
g +∑ +
u(k)
N +× +
y(k+1)
Z-1
∑+ a0 + a1 Z-1

决策支持系统考试重点

决策支持系统（DSS）与管理信息系统（MIS）的区别：（1）MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。

DSS是面向高层人员，为辅助决策服务的系统。

（2）MIS综合了多个事务处理功能。

DSS是通过模型计算辅助决策。

（3）MIS是以数据库系统为基础，以数据驱动的系统。

DSS是以模型库为基础的，以模型驱动的系统。

（4）MIS分析着重于系统的信息的需求，输出报表是固定的。

DSS分析着重于决策者的需求，输出的数据是计算的结果。

（5）MIS系统追求的是效率，即快速查询和产生报表。

DSS追求的是有效性，即决策的正确性。

（6）MIS支持的是结构化决策。

DSS支持的是半结构化决策。

决策的分类：（1）按决策的作用分类a.战略决策b.管理决策c.业务决策（2）按决策的性质分类a.程序化决策匕非程序化决策（3）按决策问题的条件分类a.确定性决策b.风险型决策c.不确定性决策决策过程：（1）确定决策目标（2）拟定各种被选方案（3）从各种被选方案中进行选择（4）执行方案数据是对客观事物的记录，用数字、文字、图形、图像、音频、视频等符号表示。

数据经过二值化后能够被计算机存储、处理和输出。

数据是信息的载体，数据本身是没有意义的。

数据按精度分类（由粗到细）：定类数据、定序数据、定距数据和定比数据。

模型的种类：统计学模型、运筹学模型、经济数学模型和预测模型。

经济数学模型主要有计量经济模型、投入产出模型、经济控制模型和系统动力模型。

人工智能的行为：（1）通过学习获取知识（2）利用知识进行逻辑思维（推理）（3）通过自然语言理解进行人机之间的交流（4）通过图像理解进行形象思维（联想）（5）利用启发式（经验）方法，解决新问题（6）利用试探性（创新性）方法，解决新问题智能行为概括为：获取知识，进行推理、联想或交流，解决随机问题或新问题。

决策支持系统的三部件结构：对话部件（人机交互系统）、数据部件（数据库管理系统DBMS和数据库DB）、模型部件（模型库管理系统MBMS和模型库MB）。

物理学中的神经网络和机器学习

物理学中的神经网络和机器学习神经网络和机器学习作为人工智能领域的核心技术，已经广泛应用于各个领域，包括物理学。

本文将详细介绍神经网络和机器学习在物理学中的应用，探讨其背后的原理和方法，以及面临的挑战和未来发展。

神经网络简介神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，由大量的节点（神经元）和边（突触）组成。

节点之间相互连接，形成一个复杂的网络结构。

神经网络通过学习大量数据，调整节点之间的连接权重，实现对输入数据的处理和输出。

机器学习简介机器学习是一种使计算机从数据中自动学习和改进的技术。

它通过训练数据集来训练模型，使其能够对新的输入数据进行预测和分类。

机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。

神经网络在物理学中的应用1. 量子力学神经网络在量子力学中的应用主要体现在量子态的制备和量子电路的设计。

通过训练神经网络，可以实现对量子态的优化和制备，提高量子计算的效率。

此外，神经网络还可以用于模拟量子系统的行为，预测其物理性质。

2. 凝聚态物理神经网络在凝聚态物理中主要应用于材料预测和电子结构计算。

通过训练神经网络，可以预测新材料的性质，发现新的材料体系。

此外，神经网络还可以用于电子结构的计算，提高计算效率，降低计算成本。

3. 高能物理在高能物理领域，神经网络被广泛应用于粒子物理学的数据分析和分类。

通过训练神经网络，可以有效地识别和分类粒子，提高实验数据的分析效率。

此外，神经网络还可以用于高能物理理论的研究，如新物理模型的探索。

机器学习在物理学中的应用1. 数据挖掘机器学习在物理学中的数据挖掘主要包括对实验数据的处理和分析。

通过训练机器学习模型，可以从大量实验数据中提取有价值的信息，发现新的规律和现象。

此外，机器学习还可以用于优化实验设计，提高实验的效率和准确性。

2. 物理模型建模机器学习在物理学中的建模主要体现在对复杂物理现象的简化和学习。

通过训练机器学习模型，可以捕捉物理现象的主要特征，建立简化的物理模型。