一种基于深度学习模型的数据融合处理算法
基于深度学习的多模态数据融合算法研究
基于深度学习的多模态数据融合算法研究多模态数据融合是指将来自不同模态的数据进行融合和整合,以提取更全面和准确的信息。
随着深度学习的快速发展,基于深度学习的多模态数据融合算法成为了研究热点。
本文将从算法原理、应用领域、研究挑战和未来发展等方面进行探讨,以期为相关领域的研究提供参考。
一、算法原理基于深度学习的多模态数据融合算法主要包括特征提取、特征融合和决策生成三个主要步骤。
首先,通过使用卷积神经网络(CNN)等深度学习方法从不同模态的数据中提取高维特征表示。
然后,利用神经网络中的连接机制将来自不同模态的特征进行融合。
最后,在决策生成阶段,通过使用适当的分类器或回归器对整合后的特征进行分类或回归分析。
二、应用领域基于深度学习的多模态数据融合算法在许多领域都有广泛应用。
在医学图像处理中,结构化(如MRI)和功能性(如PET)影像的融合可以提供更全面的诊断信息。
在自然语言处理中,将文本信息与图像或视频数据融合可以提高语义理解和情感分析的准确性。
在智能交通中,将传感器数据、视频图像和语音信息进行融合可以提高交通流量预测和智能驾驶系统的性能。
三、研究挑战基于深度学习的多模态数据融合算法面临着一些挑战。
首先,不同模态之间存在不一致性和异构性,如数据分布不同、尺度差异等,这会影响特征提取和特征融合的效果。
其次,多模态数据通常具有高维度和大规模特征,在深度学习算法中容易导致维数灾难和计算复杂度过高。
此外,在深度学习训练过程中需要大量标注样本进行监督学习,而多模态标注样本往往难以获取。
四、未来发展基于深度学习的多模态数据融合算法在未来有许多发展方向。
首先,在算法方面,可以进一步研究不同网络结构、损失函数以及正则化方法,以提高特征提取和特征融合的性能。
其次,可以探索无监督学习和半监督学习方法,以减少对大量标注样本的依赖。
此外,可以结合领域知识和先验信息,引入领域自适应和迁移学习的思想,提高算法在特定领域中的适应性和泛化能力。
基于深度学习的多模态数据融合与特征提取研究
基于深度学习的多模态数据融合与特征提取研究摘要:深度学习在近年来取得了显著的突破,并在各个领域得到广泛应用。
随着互联网的快速发展和大数据的普及,多模态数据的获取越来越容易。
多模态数据融合和特征提取是深度学习在多模态数据应用中的两个重要任务。
本文将对基于深度学习的多模态数据融合与特征提取进行探讨与研究。
引言:在现实生活中,我们常常遇到各种类型的数据,例如图像、文本、语音等。
多模态数据指的是包含了两种或多种不同类型数据的集合。
与传统的单一模态数据相比,多模态数据在表达能力和丰富性上更加强大。
因此,多模态数据的融合与特征提取具有重要的研究意义和应用价值。
一、多模态数据融合的方法多模态数据融合是将多个模态的数据进行有机结合,以实现更全面、准确的信息传递和表达。
基于深度学习的多模态数据融合方法通常包括以下几种:1. 基于特征融合的方法:该方法通过提取不同模态数据的特征,并将这些特征融合在一起,形成一个综合的特征向量。
常用的特征融合方法包括将特征进行拼接、求和、平均等操作。
深度学习模型如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)可以用于特征提取和融合。
2. 基于神经网络的方法:该方法通过构建一个端到端的神经网络模型,将多模态数据输入到网络中,并通过网络学习模态间的相关性,从而实现多模态数据的融合。
常见的深度学习模型包括多通道卷积神经网络(MC-CNN)、多输入多输出循环神经网络(MIMO-RNN)等。
3. 基于注意力机制的方法:该方法通过引入注意力机制,使网络能够自动学习不同模态数据的重要性权重,并根据权重对不同模态数据进行加权融合。
注意力机制可以通过深度学习模型自动学习得到,也可以通过先验知识进行设计。
二、多模态数据特征提取的方法特征提取在深度学习中起着至关重要的作用,它能够将数据转化为可供机器学习和模式识别算法使用的高层次数据表示。
在多模态数据中,不同模态数据的特征提取方法如下所示:1. 图像特征提取:图像是一种常见的多模态数据类型,它包含了丰富的视觉信息。
基于深度学习的数据融合方法研究
基于深度学习的数据融合方法研究基于深度学习的数据融合方法研究随着互联网和大数据时代的到来,数据收集和存储变得越来越容易。
然而,这也带来了一个新的挑战,即如何从这些海量的数据中提取有价值的信息。
数据融合在这个问题中扮演着至关重要的角色,它可以将来自不同源头的数据进行整合,从而得到更加准确、全面和可靠的结果。
深度学习作为一种机器学习的方法,通过从大规模数据中学习高层次的特征表示,可以为数据融合提供有力的支持。
本文将探讨基于深度学习的数据融合方法的研究。
首先,我们需要了解什么是数据融合。
数据融合是将来自不同数据源的信息进行整合,并利用整合后的数据来推断和预测有价值的信息。
这些数据源可以是来自不同传感器、设备或网络。
数据融合的目标是利用不同数据源的互补性来提高数据处理的准确性和可靠性。
传统的数据融合方法主要包括基于统计学的方法和基于模型的方法。
然而,这些方法往往依赖于特定的领域知识和特征提取方法,对于复杂的数据场景可能无法有效处理。
深度学习作为一种新兴的机器学习方法,其强大的特征学习和表示能力为数据融合提供了新的思路。
首先,深度学习可以通过学习多层次的特征表示来自动发现和提取数据中的重要信息。
其次,深度学习可以有效地处理高维数据和非线性关系,这对于处理复杂的数据融合问题尤为重要。
最后,深度学习还可以通过端到端的学习方式,避免手工设计特征和模型,从而减轻了数据融合任务的负担。
在基于深度学习的数据融合方法中,最常见的算法是神经网络模型。
神经网络模型是一种由多个神经元组成的复杂网络结构,其可以通过反向传播算法来学习数据中的映射关系。
神经网络模型在数据融合中可以应用于特征提取、特征融合和决策生成等任务。
例如,在传感器融合中,每个传感器可以视为一个输入层,通过多层神经网络进行特征提取和融合,最终输出一个综合的结果。
在目标跟踪任务中,可以利用深度学习模型学习目标的多个特征描述符,并通过特征融合的方式来预测目标的位置和动态信息。
一种基于深度学习的多源异构数据融合方法
第3期
惠国保:一种基于深度学习的多源异构数据融合方法
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可同时输入多源异构数据进行训练学习,提取融合 多源共享特征的目标高层特征。
2 深度学习模型
典型的深度学习模型都是基于 “特征变换-非线 性操作-特征选择(约简) ”的多层迭代模型,特征 变换通过设计滤波器或是其他特征提取方法,成功 的提取当前阶段的特征信息,同时也升高了数据的 维数;非线性操作模拟了人类神经元具有激活与抑 制两个状态,将变换后的特征二值化或使用逻辑回 归函数处理;特征选择将对分类或其他机器学习任 务起作用的特征进行挑选,同时达到降维的作用, 使得深度网络模型的规模维持在一定范围内。 深度学习概念源于人工神经网络的研究,通过 组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别 或特征,以发现数据的分布式特征表示。深度学习 采用了神经网络相似的分层结构,系统由包括输入 层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络,只有相 邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相 互无连接,如图 2 所示。区别于传统的浅层学习, 深度学习的不同在于: (1) 强调了模型结构的深度, 通常有五六层, 甚至十多层的隐层节点; (2)明确突出了特征学习的重要性,也就是 说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表 示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更加 容易。与人工规则构造特征的方法相比,利用大数 据来学习特征,更能够刻画数据的丰富内在信息。 下面就神经网络模型构建和网络参数优化两方面 具体介绍。 2.1 模型构建 准备好训练图像集后,需要构建神经网络模型。 一个神经网络有多个简单神经元铰链在一起构成, 一个神经元的输出可以是另一个神经元的输入。图 2 是一个简单的深度神经网络,图中用圆圈表示网 络的输入。标“+1”的圆圈表示偏置单元,对应截 取项。最左边的一层是网络的输入层,最右边层是 网络的输出层。中间层为隐含层,因为它结点的值 在训练集里是观察不到的。也可以说图中的神经网 络输入层有 3 个输入单元(不包括偏置单元) ,有 两个隐含层,第一个隐含层有 3 个隐含单元,第二 个隐含层有 2 个隐含单元,还有输出层 2 个输出单 元。
深度学习中的异构数据处理与融合方法(七)
深度学习中的异构数据处理与融合方法引言深度学习作为一种强大的人工智能技术,已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
然而,现实世界中的数据往往是多样化和异构的,包括结构化数据、非结构化数据,文本、图像、音频等各种形式的数据。
如何有效地处理和融合这些异构数据,成为了深度学习研究的一个重要课题。
本文将就深度学习中的异构数据处理与融合方法展开讨论。
异构数据的特点异构数据是指在结构、语义、形式等方面存在差异的数据。
在深度学习领域,异构数据可以包括文本、图像、音频等多种形式。
这些数据的特点主要包括以下几个方面:1. 结构差异:不同类型的数据具有不同的结构特点,例如文本是由词语组成的序列,图像是由像素组成的矩阵。
2. 语义差异:不同类型的数据具有不同的语义信息,例如文本包含丰富的语义信息,而图像和音频则更加侧重于视觉和听觉信息。
3. 数据规模差异:不同类型的数据在规模上可能存在较大差异,例如文本数据可能非常庞大,而图像和音频数据则相对较小。
面对这些异构数据,传统的深度学习方法往往难以有效处理和融合,因此需要针对不同类型的数据提出相应的处理和融合方法。
异构数据的处理方法针对不同类型的异构数据,深度学习领域提出了一系列处理方法,包括但不限于:1. 文本数据处理:针对文本数据,常用的深度学习模型包括循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和Transformer等。
这些模型可以有效地捕捉文本数据中的语义信息,用于文本分类、情感分析等任务。
2. 图像数据处理:针对图像数据,卷积神经网络(CNN)是一种有效的深度学习模型,可以提取图像中的视觉特征,用于图像分类、目标检测等任务。
3. 音频数据处理:针对音频数据,循环神经网络和卷积神经网络也可以应用于音频识别、语音合成等任务。
4. 异构数据融合:在实际应用中,往往需要将不同类型的数据进行融合,以提高模型的性能。
常用的融合方法包括多模态融合和跨模态融合。
基于深度学习的多模态数据融合算法研究
基于深度学习的多模态数据融合算法研究第1章:引言1.1 研究背景随着科技的发展和多媒体应用的广泛应用,多模态数据融合成为研究的热点之一。
多模态数据指的是来自不同源的具有不同特征的数据,例如图像、视频、文本、声音等。
传统的数据融合方法往往依赖于手工提取特征并进行融合,然而这种方法存在局限性,难以提取出高维度的特征和深层次的语义信息。
近年来,深度学习技术的快速发展为多模态数据的融合提供了新的解决方案。
1.2 研究目的和意义本文旨在通过研究基于深度学习的多模态数据融合算法,探索有效的融合方法,提高多模态数据融合的准确性和效率。
这将对各领域的多媒体应用,如计算机视觉、自然语言处理、音频处理等都具有重要的实际意义。
第2章:深度学习技术综述2.1 深度学习概述本节主要介绍深度学习的基本概念和主要技术原理,包括神经网络结构、反向传播算法、激活函数等基础知识。
同时还介绍了常用的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等。
2.2 多模态数据处理在本节中,将详细介绍多模态数据的表示和处理方法。
包括图像、文本、声音等多种形式的数据输入和特征提取方法。
同时也将介绍多模态数据融合的常用策略,如早期融合、中间融合和后期融合等。
第3章:基于深度学习的多模态数据融合算法3.1 数据预处理由于多模态数据来源于不同的领域,其数据格式和分布也各不相同。
因此,在融合之前需要对多模态数据进行预处理,包括数据清洗、归一化和降噪等操作。
3.2 特征提取与选择本节主要介绍如何利用深度学习网络对多模态数据进行特征提取和选择。
通过卷积神经网络,可以有效地提取出图像数据的视觉特征。
对于文本数据,则可以利用循环神经网络提取语义特征。
在特征选择方面,可以借助注意力机制等方法,对关键特征进行选择。
3.3 融合策略本节将介绍多模态数据融合的不同策略,包括早期融合、中间融合和后期融合等。
早期融合是将不同模态的数据直接输入到一个深度学习模型中。
基于深度学习的跨模态数据融合研究及应用
基于深度学习的跨模态数据融合研究及应用随着人们生产和日常生活中数据的不断增多,在这些数据中难免存在信息重复、相似度高的情况,以至于现代科技社会对跨模态数据融合技术提出了更高的要求。
跨模态数据融合技术是数据处理领域的一个重要部分,意在通过对多种数据进行融合,实现更加全面、深入的数据处理分析。
在这之中,深度学习作为跨模态数据融合技术的一个重要支撑,逐渐受到了广泛的关注和应用。
本文将从深度学习对跨模态数据融合技术的支撑,这一角度,对基于深度学习的跨模态数据融合进行研究及应用进行探讨。
一、深度学习在跨模态数据融合中的应用首先,深度学习是机器学习的一种,并依托于大量数据集的收集及运用,进行数据的自动化学习、模式识别及分类等等。
而在跨模态数据融合中,则需要将多种类型的数据进行某种程度的融合,实现多模态数据融合的目标。
跨模态数据融合中,深度学习作为一种前沿的机器学习技术,在自然语言处理、图像、音频等领域中,扮演着越来越重要的角色,其深度神经网络、人工神经系统等处理数据的工具、算法和技术都极其适合异构数据的融合。
在处理多个通道的跨模态数据中,深度学习算法可以将数据进行多方面的分析。
例如在图像和声音领域,深度学习可以通过将数据输入网络,转换为特征向量并进行相应的协同处理,从而获得更鲜明、深入的数据展现。
再例如在自然语言处理中,深度学习算法可以通过构造适当的神经网络模型,处理文本和语音数据中的语言特征融合问题,并生成更加适合人类阅读和理解的语言处理结果。
二、基于深度学习的跨模态数据融合研究基于深度学习的跨模态数据融合研究是在深度学习的技术基础上,探索数据融合现象的新模式,并用深度学习算法建立跨模态数据融合模型。
该研究的前提是数据来源不同,但又有相关性,因此需要针对联合数据的结构特征和间接连接关系,探寻并确定跨模态数据间的相似性和差异性,然后建立相应的网络,实现多种不同数据的融合。
最终,通过深度学习的算法和模型建立,实现跨模态数据融合的目标。
基于深度学习的多模态数据融合和分析算法研究
基于深度学习的多模态数据融合和分析算法研究标题:基于深度学习的多模态数据融合和分析算法研究摘要:多模态数据融合和分析在许多领域中都起着重要的作用。
随着深度学习技术的迅猛发展,研究人员对于如何利用深度学习算法来处理多模态数据的兴趣逐渐增加。
本论文主要研究了基于深度学习的多模态数据融合和分析算法。
首先,介绍了多模态数据融合和分析的背景和意义。
然后,详细阐述了深度学习的基本原理和常用算法。
接着,提出了一种基于深度学习的多模态数据融合和分析算法,并进行了实验验证。
最后,总结了研究结果,并对未来的研究方向进行了展望。
关键词:深度学习,多模态数据,融合和分析,算法1. 引言多模态数据是指来自不同传感器或不同源头的数据,如图像、文本、语音等。
这些数据在包含了丰富的信息的同时也带来了挑战。
传统的数据融合和分析方法往往需要手动设计特征或规则,效果受限且鲁棒性较差。
而深度学习技术通过自动学习数据表征,具有强大的表达能力和适应性,因此被广泛应用于多模态数据融合和分析领域。
2. 深度学习的基本原理和算法深度学习是一种模仿人脑神经网络结构进行学习的机器学习方法,通过多层次的非线性变换从数据中学习表征,并通过迭代优化算法提高模型的性能。
常用的深度学习算法有神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
3. 多模态数据融合和分析算法研究基于深度学习的多模态数据融合和分析算法可分为两个阶段:特征提取和融合,以及模型训练和分析。
3.1 特征提取和融合针对多模态数据,可以使用不同的深度学习模型进行特征提取,如使用CNN提取图像特征,使用RNN提取文本特征等。
在特征提取的基础上,利用深度学习模型进行特征融合,最常见的方式是使用多层感知器(MLP)进行融合,将不同模态的特征进行拼接或加权求和。
3.2 模型训练和分析在特征融合后,利用深度学习模型进行模型训练和分析。
可以使用监督学习方法进行分类、回归等任务,也可以使用无监督学习方法进行聚类、降维等任务。
基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术研究
基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术研究多模态数据融合与情感识别技术在当今社会中起着越来越重要的作用。
随着互联网和社交媒体的普及,人们在日常生活中产生的数据变得越来越多样化和丰富化。
这些数据包括文本、语音、图像和视频等多种形式的内容。
为了更好地理解人类情感和行为,多模态数据融合与情感识别技术应运而生。
多模态数据融合与情感识别技术主要是通过将不同形式的数据整合在一起,从而获得更全面、准确的情感信息。
深度学习作为一种强大的人工智能算法,为多模态数据融合与情感识别技术提供了有力的支持。
首先,多模态数据融合是将来自不同模态的数据信息进行有效组合,形成更加全面和准确的情感识别结果。
例如,我们可以将文本、语音、图像和视频等数据进行融合,从而更全面地捕捉到人类的情感表达。
基于深度学习的多模态融合方法通常包括两个步骤:特征提取和特征融合。
在特征提取阶段,深度学习模型可以自动学习到数据中潜在的情感特征。
而在特征融合阶段,深度学习模型可以将提取出的特征进行融合,得到更全面的情感识别结果。
其次,情感识别是一项关键的任务,它可以帮助我们更好地理解人类情感和行为。
基于深度学习的情感识别方法通常采用循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)等模型。
这些模型可以自动学习到数据中的情感信息,并准确地判断出人类的情感状态。
此外,深度学习模型还可以通过迁移学习的方法,将在其他任务上训练得到的知识迁移到情感识别任务中,从而提高情感识别的准确性和稳定性。
基于深度学习的多模态数据融合与情感识别技术在许多领域具有广泛的应用前景。
首先,在社交媒体分析中,多模态数据融合与情感识别技术可以帮助我们更好地理解用户在社交网络上的情感表达。
这对于电商平台和广告公司等进行用户行为分析和用户情感分析至关重要。
其次,在医疗领域,多模态数据融合与情感识别技术可以帮助医生和医学研究人员更好地理解患者的情感状态,并提供个性化的医疗服务。
此外,在智能交通系统中,多模态数据融合与情感识别技术可以帮助我们更好地理解驾驶员的情感状态,从而提高交通安全性和驾驶体验。
一种基于深度学习的多源异构数据融合方法
一种基于深度学习的多源异构数据融合方法深度学习技术在近年来得到了广泛应用,尤其是在多源异构数据融合领域。
多源异构数据融合是指对来自不同数据源、不同类型、不同结构的数据进行集成和分析,以获取更全面、准确、可信的信息。
本文提出了一种基于深度学习的多源异构数据融合方法,以解决数据融合过程中的挑战。
首先,我们需要对待融合的多源异构数据进行预处理,包括数据清洗、格式标准化、噪声去除等。
这一步是为了保证待融合数据的一致性和可比性,减少融合过程中的干扰。
接下来,我们将采用深度学习模型对预处理后的数据进行特征提取。
针对不同类型的数据,我们可以使用不同的深度学习模型,例如卷积神经网络(CNN)用于处理图像数据,循环神经网络(RNN)用于处理时序数据,递归神经网络(Recursive Neural Network, RNN)用于处理文本数据等。
通过深度学习模型的训练,我们可以得到数据的高级表达和特征。
然后,我们将利用多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)对提取得到的特征进行融合。
多层感知机是一种经典的深度学习模型,具有良好的非线性建模能力。
我们可以设计一个多层感知机网络,它的输入层对应于待融合的特征,隐藏层用于提取特征的高层表达,输出层用于生成最终的融合结果。
通过多层感知机的训练和优化,我们可以得到融合后的结果。
除了上述的基于深度学习的多源异构数据融合方法,还可以采用迁移学习的思想来解决数据融合中的挑战。
迁移学习是指将在一个领域上学习到的知识和经验应用到另一个相关领域的问题中。
我们可以将已经在其中一个领域上训练好的深度学习模型作为初始化参数,然后在目标领域上微调模型,以适应多源异构数据融合的任务。
这样可以避免从零开始训练模型,加快模型收敛速度,并提高融合结果的准确性。
总之,基于深度学习的多源异构数据融合方法具有很大的潜力和应用价值。
通过对待融合数据进行预处理、深度学习模型的特征提取、多层感知机的融合结果生成等步骤,可以获取更全面、准确、可信的信息。
基于深度学习的数据融合技术研究
基于深度学习的数据融合技术研究随着互联网、物联网和大数据技术的发展,各类数据不断涌现,这就对数据的采集、传输、存储、分析和应用提出了更高的要求。
有关部门、企事业单位等各自采集、分析数据,但是不同的数据之间往往存在着差异,数据的质量、准确性、完整性等方面的问题也难以避免。
在这种情况下,数据融合技术应运而生。
本文将介绍基于深度学习的数据融合技术研究。
一、数据融合技术的基础数据融合技术是指将多个来源的数据经过处理、变换、融合等过程,使得融合后的数据可以更好地反映真实情况和提升应用效果的技术。
其基础是多源、多尺度、多维度、多模态的数据融合,资料来源可能是传感器、卫星遥感、图像识别、语音识别等。
对于不同类型的数据,需要首先对其进行处理和转换,然后再进行融合。
数据融合技术是多学科交融的产物,其中包括多种数学方法,例如同步降维与融合分析(SDFA)、主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)、小波分析、狄利克雷过程等。
二、深度学习的引入深度学习是一种通过多层神经网络进行模式识别和特征学习的方法。
与传统的机器学习方法不同的是,深度学习采用多层的神经网络模型,可以对数据进行多次抽象、简化、转换和筛选,最终得到深层次的特征表示。
在数据融合处理中,深度学习技术凭借其强大的自适应学习和表达能力,可以有效地处理不同来源、不同尺度和不同类型的数据,并且可以自动提取到关键的特征信息。
三、基于深度学习的数据融合方法1.深度自编码器数据融合深度自编码器(DAE)是一种无监督学习的深度神经网络模型,可以将高维数据映射到低维空间并且保持数据的本质特征。
在数据融合过程中,如果将不同形态和分布的数据输入给深度自编码器模型,则可以获得不同源数据之间的映射关系,并将融合后的数据重新映射回输入空间。
这样,可以得到更准确和全面的数据表示。
2.卷积神经网络数据融合卷积神经网络(CNN)是一种主要用于图像和语音处理的深度学习算法。
在数据融合过程中,如果将不同类型的数据输入给CNN模型,则可以通过卷积和池化操作对数据进行特征提取和降维。
机器学习中的模型融合方法
机器学习中的模型融合方法机器学习是一门非常重要的学科,涉及到了众多的方法和技术。
其中,模型融合方法是一种常用的技术,用于提高机器学习模型的性能和泛化能力。
本文将介绍几种常见的机器学习中的模型融合方法。
一、集成学习集成学习是一种常用的模型融合方法。
它的基本思想是将多个弱学习器集成在一起,形成一个强学习器,从而提高模型的性能。
常见的集成学习方法包括投票方法、bagging和boosting。
1. 投票方法投票方法是一种简单而有效的集成学习方法。
它的思想是通过结合多个模型的预测结果进行投票,最终选择预测结果最多的类别作为最终的预测结果。
投票方法适用于分类问题,在实际应用中较为常见。
2. BaggingBagging是一种基于自助采样技术的集成学习方法。
它的思想是通过对训练集进行多次有放回的采样,产生多个不同的训练集,然后用这些训练集分别训练出多个模型,再将这些模型的预测结果进行平均或投票,得到最终的预测结果。
Bagging方法可以降低模型的方差,提高模型的泛化能力。
3. BoostingBoosting是一种迭代的集成学习方法。
它的基本思想是通过训练多个弱学习器,每个弱学习器都试图修正前一个弱学习器的错误,最终将这些弱学习器进行加权结合。
Boosting方法可以提高模型的准确率,特别适用于处理复杂的数据集和任务。
二、深度学习中的模型融合方法深度学习是机器学习的一个重要分支,近年来在众多领域取得了重大突破。
在深度学习中,模型融合方法也起到了关键的作用。
下面介绍几种常见的深度学习中的模型融合方法。
1. 神经网络融合神经网络融合是一种常用的深度学习模型融合方法。
它的思想是通过将多个神经网络进行融合,获得更好的预测性能。
常见的神经网络融合方法包括平均融合、投票融合和学习融合等。
2. 迁移学习迁移学习是一种将已经学习好的模型迁移到新的任务上的方法。
它的思想是通过使用已经学习好的模型生成的特征来辅助新任务的学习。
基于深度学习的多模态数据融合技术研究及应用
基于深度学习的多模态数据融合技术研究及应用在当今信息时代,数据正在以惊人的速度增长和扩张。
为了更好地理解和利用这些数据,人们寻求将不同形式、不同来源的数据进行融合,从而得到更全面、可靠、具有启发性的信息。
基于深度学习的多模态数据融合技术应运而生,成为了目前最受关注的领域之一。
一、多模态数据融合技术简介在实际应用中,往往需要同时处理来自多个传感器、设备或数据源的多模态数据。
这些数据可能是图像、视频、声音、文本等不同形式的数据。
多模态数据融合技术就是将这些数据进行有效的集成和融合,从而提高对数据的理解和利用效率。
传统的数据融合技术主要是利用统计学方法进行融合,例如卡尔曼滤波、平均值、加权平均等。
这些方法的局限性在于无法处理非线性、非高斯等复杂情况,并且需要人工选择权重或模型参数等。
而基于深度学习的多模态数据融合技术则不同,它利用神经网络模型自动从数据中提取特征并实现融合。
二、深度学习在多模态数据融合中的应用深度学习在多模态数据融合中的应用可以分为两种类型:多模态特征提取和多模态神经网络融合。
1. 多模态特征提取多模态特征提取是将不同形式的数据转换为共同的高层次语义表示。
这种表示可以保持数据的关键特征并忽略噪声和冗余,以实现更好的融合效果。
以图像和文本数据融合为例,常用的方法是将图像和文本分别输入到卷积神经网络和循环神经网络中进行特征提取,并将两个模型的输出特征连接起来。
通过这种方法可以同时融合图像和文本信息,得到更全面的信息。
相似的方法也可以应用于其他多模态数据的融合。
2. 多模态神经网络融合多模态神经网络融合是将多个神经网络模型整合起来,实现多模态数据的融合。
该方法通常包含三个步骤:多模态数据输入、多模态特征提取和多模态神经网络融合。
首先,将多个数据源的数据输入到神经网络中进行特征提取。
然后,将每个模型的输出特征连接起来,并利用全连接层和其他方法对融合后的特征进行组合和降维,最终产生整体的输出结果。
深度学习中的模型融合技术
深度学习中的模型融合技术近年来,深度学习技术在各个领域中得到广泛应用。
然而,单一的深度学习模型存在着一些限制,例如模型的泛化能力不足、过拟合等问题。
为了克服这些问题,研究人员提出了模型融合技术,通过结合多个模型的优势来提高整体性能。
一、集成学习方法集成学习是一种模型融合技术,通过同时训练多个模型,并将它们的预测结果进行综合,以获得更好的性能表现。
常见的集成学习方法包括投票法、平均法和堆叠法等。
投票法是一种简单而有效的集成学习方法。
它通过对多个模型的预测结果进行投票,最终选择得票最多的结果作为最终预测结果。
这种方法不仅能够提高模型的鲁棒性,还能减少过拟合现象的发生。
平均法是一种将多个模型的预测结果进行平均的集成学习方法。
这种方法能够减少模型的方差,提高模型的稳定性。
在深度学习中,可以通过对多个模型的输出结果进行加权平均来得到最终的预测结果。
堆叠法是一种较为复杂的集成学习方法。
它通过将多个模型的输出作为输入,再训练一个“元模型”来得到最终的预测结果。
这种方法能够充分利用模型之间的互补性,进一步提高整体性能。
二、模型融合技术在图像分类中的应用模型融合技术在图像分类任务中有着广泛的应用。
在传统的深度学习模型中,由于网络结构、初始化参数等差异的存在,不同的模型往往会有不同的预测结果。
通过模型融合技术,可以获得更加准确的分类结果。
在图像分类任务中,可以使用集成学习方法来进行模型融合。
例如,可以训练多个卷积神经网络模型,然后通过投票法或平均法来得到最终的分类结果。
实验证明,与单一模型相比,模型融合能够显著提高图像分类的准确率,并具有更好的鲁棒性。
除了集成学习方法,还可以使用迁移学习来进行模型融合。
迁移学习是一种将一个领域的知识应用到另一个领域的方法。
通过将已经在大规模数据上训练好的模型作为特征提取器,然后结合自己的数据进行微调,可以得到更好的分类结果。
三、模型融合技术在自然语言处理中的应用在自然语言处理任务中,模型融合技术同样发挥着重要的作用。
多模态融合算法
多模态融合算法
1. 聚类重构互信息(CRMI):CRMI是一种基于无监督的迭代式算法,用于从多模态数据中提取和聚类融合结构信息。
CRMI首先将前期准备好的多模态数据转换为一种新的数据表示形式,然后借助基于无监督聚类算法构建多种子模型,并对其进行惩罚性合并,以提取有用的模型融合结构。
2. 基于深度学习的多模态融合(DMF):DMF是一种利用深度学习技术从多个模态数据中提取特征并聚类融合的方法,它以深度学习网络为中心,同时将多模态输入数据通过一个特征汇总层与融合层联系起来,最后通过一个感知器层提取有用的特征信息,并在数据集中形成有价值的模型融合结构。
3. 矩阵因式分解(MFF):MFF是一种基于矩阵因式分解技术,用于抽取多模态数据中的模式和特征,然后聚类融合,以形成有价值的联合结构的算法。
该算法利用一个类似于因式分解的迭代优化流程来估计多模式数据的全局聚类模型,并将其模式进行聚类融合,以提取隐藏的有价值的结构信息。
基于机器学习的数据融合算法研究
基于机器学习的数据融合算法研究一、背景介绍在大数据时代,数据融合技术的应用越来越重要。
它能将不同来源、不同类型、不同格式的数据整合到一起,并在此基础上实现数据分析和挖掘。
而机器学习技术在数据融合方面有着广泛应用,能提高数据的质量和准确性。
因此,本文将探讨基于机器学习的数据融合算法的研究和应用。
二、数据融合的定义数据融合指将多源数据整合到一起,以提高数据的完整性、准确性、一致性和可靠性的过程。
数据融合需要考虑不同数据源之间的异构性、冗余性、不完备性等问题,并通过算法进行数据预处理和特征提取来实现数据融合。
三、机器学习在数据融合中的应用机器学习是一种通过数据建立模型并进行预测的方法。
在数据融合方面,机器学习可以通过对数据进行建模和训练,从而实现分类、聚类、回归等分析方法。
其中,分类算法可以将数据分为不同类别,聚类算法可以将数据按照相似性分为不同组,回归算法可以用来预测数据的未来走向。
四、基于机器学习的数据融合算法1. 基于特征提取的数据融合算法该算法通过特征提取来减少数据的维度,并保留有效信息。
它可以从不同的数据源中提取共有特征,并将其整合为一组新的特征向量。
然后,可以使用监督或非监督学习方法来对新特征向量进行分类、聚类、回归等操作。
2. 基于深度学习的数据融合算法该算法利用深度神经网络对数据进行建模和训练。
深度学习可以自动提取特征,并学习数据的映射规律。
将不同数据源的特征进行融合,可以实现更加准确的分类、聚类、回归等分析方法。
同时,这种算法对大规模数据的处理能力也比较强。
3. 基于模型集成的数据融合算法该算法通过模型集成来提高数据的准确性。
模型集成是将多个模型进行组合,以获得更加准确的预测结果。
在数据融合方面,可以使用模型集成方法来减少数据源的差异性和随机性,从而实现更加准确的分析预测。
五、应用案例1. 基于特征提取的数据融合算法在广告推送中的应用该算法可以从用户的浏览记录、搜索历史、个人信息等多个数据源中提取共有特征,并将其整合为一组新的特征向量。
基于深度学习的多模态数据融合和分析算法研究
基于深度学习的多模态数据融合和分析算法研究多模态数据融合和分析是当今科学研究和工程应用中一个重要的研究领域。
随着多种数据源的广泛应用,如图像、语音、文本等,如何将这些不同模态的数据进行融合和分析,成为解决实际问题的关键。
近年来,深度学习技术的快速发展为多模态数据融合和分析提供了新的解决方案。
本文将基于深度学习技术对多模态数据融合和分析算法进行研究,并探讨其在实际应用中的潜在价值。
第一章绪论1.1 研究背景随着互联网、物联网等技术的快速发展,大量不同类型、不同来源、不同特征的数据被广泛采集并存储。
这些多模态数据包括图像、语音、文本等。
如何对这些多模态数据进行有效融合和分析成为一个重要问题。
1.2 研究意义通过对多模态数据进行融合和分析,可以提取出更加全面准确的信息,并可以更好地解决实际问题。
例如,在医疗领域中,通过结合医学影像、病历文本和生理信号等多模态数据,可以提高疾病诊断的准确性和效率。
1.3 国内外研究现状目前,多模态数据融合和分析的研究主要集中在特征融合、模型设计和性能评估等方面。
国外学者提出了一些基于深度学习的多模态数据融合和分析算法,如深度神经网络、卷积神经网络等。
国内学者也在这一领域取得了一些进展,如基于注意力机制的多模态数据融合算法。
第二章多模态数据特征提取2.1 多模态数据特征表示不同类型的多模态数据需要采用不同的特征表示方法。
例如,图像可以使用卷积神经网络提取特征,语音可以使用语音识别技术提取特征,文本可以使用自然语言处理技术提取特征。
2.2 多视角特征融合对于同一对象或场景的不同视角或模态下的数据,需要将它们进行有效融合。
目前常用的方法有加权融合、级联融合和注意力机制等。
2.3 深度学习在多模态数据特征提取中的应用深度学习技术在多模态数据特征提取中取得了显著的成果,如卷积神经网络、循环神经网络等。
这些深度学习模型可以自动学习多模态数据的特征表示,提高融合效果和分析性能。
第三章多模态数据融合算法3.1 多模态数据融合框架多模态数据融合算法需要建立一个统一的框架来实现不同类型、不同来源、不同特征的多模态数据之间的有效交互和信息传递。
算法学习的模型集成和融合技术
算法学习的模型集成和融合技术随着人工智能的快速发展,算法学习成为了一个热门的研究领域。
在算法学习中,模型集成和融合技术是一种重要的方法,旨在通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能。
本文将探讨模型集成和融合技术的原理、应用和挑战。
一、模型集成的原理模型集成的基本原理是将多个模型的预测结果进行组合,以获得更准确的预测结果。
常见的模型集成方法包括投票法、平均法和堆叠法。
投票法是一种简单而直观的集成方法,它根据多个模型的预测结果进行投票,选择得票最多的结果作为最终预测结果。
这种方法适用于分类问题,特别是当模型之间存在差异时,可以有效地减少误差。
平均法是另一种常见的集成方法,它将多个模型的预测结果进行平均,以得到更稳定和准确的预测结果。
平均法适用于回归问题,它可以减少单个模型的误差,并提高整体性能。
堆叠法是一种更复杂的集成方法,它通过训练一个元模型来结合多个基模型的预测结果。
基模型的预测结果作为元模型的输入,元模型通过学习基模型的权重来获得最终的预测结果。
堆叠法适用于各种类型的问题,并且在性能上通常优于其他集成方法。
二、模型融合的原理模型融合是一种更高级的集成技术,它不仅仅关注模型的预测结果,还考虑了模型的结构和参数。
常见的模型融合方法包括神经网络融合、贝叶斯模型融合和深度模型融合。
神经网络融合是一种基于神经网络的模型融合方法,它通过将多个神经网络的隐藏层连接起来,以获得更强大和复杂的模型。
这种方法可以提高模型的表达能力,并且在处理大规模数据和复杂任务时表现出色。
贝叶斯模型融合是一种基于贝叶斯理论的模型融合方法,它通过计算多个模型的后验概率来获得最终的预测结果。
这种方法可以有效地处理不确定性,并且在小样本问题上具有优势。
深度模型融合是一种基于深度学习的模型融合方法,它通过将多个深度模型的特征进行融合,以获得更准确和鲁棒的预测结果。
这种方法可以从多个角度对数据进行建模,并且在图像识别和自然语言处理等领域有广泛的应用。
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第32卷 第4期 2017年8月天津科技大学学报Journal of Tianjin University of Science & TechnologyV ol. 32 No. 4 Aug. 2017收稿日期:2016–12–14;修回日期:2017–02–18 基金项目:天津市教委重大项目(2014ZD22)作者简介:马永军(1970—),男,山东日照人,教授,yjma@数字出版日期:2017–04–20;数字出版网址:/kcms/detail/12.1355.N.20170420.1445.006.html一种基于深度学习模型的数据融合处理算法马永军,薛永浩,刘 洋,李亚军(天津科技大学计算机科学与信息工程学院,天津 300457)摘 要:针对无线传感器网络传统数据融合算法效率较低、处理高维数据困难问题,提出一种基于深度学习模型的卷积神经网络结构实现数据融合的算法CNNMDA .算法首先在汇聚节点对构建的特征提取模型CNNM 进行训练,然后各终端节点通过CNNM 提取原始数据特征,最后向汇聚节点发送融合后的数据,从而减少数据传输量,延长网络寿命.仿真实验表明,CNNMDA 与同类融合算法相比,在同样数据量的情况下能够大幅降低网络能耗,并有效提升了数据融合效率与准确度.关键词:数据融合;深度学习;无线传感器网络;卷积神经网络中图分类号:TP393;TP183 文献标志码:A 文章编号:1672-6510(2017)04-0071-04Data Aggregation Algorithm Based on the Model of Deep LearningMA Yongjun ,XUE Yonghao ,LIU Yang ,LI Yajun(College of Computer Science and Information Engineering ,Tianjin University of Science & Technology ,Tianjin 300457,China )Abstract :Traditional methods of data fusion in wireless sensor networks (WSNs )are inefficient and not ideal for processing high-dimensional data .Therefore ,a data aggregation algorithm CNNMDA (convolutional neural networks model data ag-gregation )was proposed ,which comb ined convolutional neural networks (CNN )and WSNs clustering routing protocol. A feature extraction model (CNNM )is designed by using CNNMDA firstly and then trained in Sink node .After that the cluster nodes use CNNM to extract data features ,which are sent to the Sink node by cluster heads ,thereby reducing the quantity of data transmission and extend the network lifetime .Simulation results show that compared with existing similar algorithms ,the energy consumption of CNNMDA decreases obviously and the accuracy of the data fusion can be effectively improved.Key words :data aggregation ;deep learning ;wireless sensor networks ;convolutional neural network随着物联网技术的快速发展,无线传感器网络(wireless sensor networks ,WSNs )作为物联网感知层的核心组成部分,在各类环境监测领域得到了广泛应用[1].而实际中各传感器节点多采用电池供电,导致网络内资源十分受限;大量节点由于地理位置分布不均,使得数据存在过多冗余信息[2],从而增加了能量消耗与传输延时;此外,由于物联网应用环境普遍存在较多干扰,会直接减弱数据通信传输能力,并降低数据采集精度,影响了物联网系统整体性能. 为解决以上问题,针对WSNs 的数据融合技术应运而生,其主要思想是将多个不同源节点传来的数据进行融合,以消除冗余,减少数据传输量,从而提高网络性能、延长网络寿命并降低能耗.传统的融合算法多是基于BP 神经网络[3–7]、SOFM [8]等浅层网络模型,这些模型易出现过拟合、模型训练陷入局部极小、收敛速度过慢等问题,导致算法效率降低、特征提取分类能力变弱,且无法有效地处理高维数据.针对上述缺陷,深层模型的应用成为数据融合发展的一个新方向.2006年Hinton 等[9]提出“深度学习”的概念;此后,卷积神经网络DOI:10.13364/j.issn.1672-6510.20160407·72· 天津科技大学学报 第32卷 第4期(convolutional neural networks ,CNN )[10]、栈式自编码器(SAE )等模型被广泛应用.目前深度学习在数据融合领域已有研究,文献[11]和文献[12]提出使用深度学习中的SAE 模型对WSNs 数据进行特征融合,显著提高了融合的正确率;文献[13]结合深层模型与稀疏滤波算法,设计了BSSFM 模型提取数据特征,提升了融合的效率并降低了能耗.但使用SAE 等模型在训练过程都会产生大量权值参数,增加了模型训练的难度.本文将深度学习中的卷积神经网络结构引入到WSNs 数据融合应用中,提出以CNNM 作为特征提取模型的数据融合算法CNNMDA (convolutional neural networks model data aggregation ).算法利用CNN 权值共享的特性减少了训练参数,使得模型易于训练,并且能更好地处理高维数据.1 深度学习算法模型深度学习属于机器学习的一个分支,近年来已在多个领域取得突破性进展.其中卷积神经网络是深度学习中最重要的结构模型之一. 1.1 CNN 概念与网络结构卷积神经网络(CNN )是一种多层人工神经网 络[10],其基本网络结构包括卷积层与池化层,其中卷积(convolution )层对输入层使用多个卷积核进行特征提取,得到多个特征图;池化(pooling )层是通过池化函数降低特征图的维度,并在保持准确率的情况下尽量控制过拟合,同时减少参数数量. 卷积神经网络典型结构如图1所示,其中Input 为输入层,经过卷积操作后得到卷积层Layer1,对Layer1进行池化操作得到池化层Layer2,再经过卷积和池化操作得到Layer3卷积层和Layer4池化层,最终由全连接层进行分类输出.图1 卷积神经网络结构图Fig. 1 Structure of convolutional neural network1.2 卷积池化过程原理卷积阶段首先通过多个卷积核对输入数据进行卷积操作,然后形成由多个特征图组成的卷积层.图2为卷积过程,假设输入数据是i 1×i 2的二维数组,使用n 个k 1×k 2的卷积核对输入特征图进行卷积,然后输出为n 个二维数组组成的特征图.图2 卷积阶段原理图Fig. 2 Workflow of convolution phase*j ij i j i y f w x b ⎛⎞=+⎜⎟⎝⎠∑ (1)式中:ij w 为每个卷积核的权重;j y 为输出的第j 个特征图;i x 为输入的第i 个特征图;j b 为可训练的偏置;f 为激励函数;常用的ReLU 激励函数表达式为()max(0,)f x x = (2)池化阶段可对卷积后的特征图降维,并有效防止过拟合,同时减少训练参数,从而降低模型训练时间. 目前常采用的池化方法有最大池化(max pooling ),其过程原理如图3所示.在一个4×4的特征图中,使用一个2×2的滤波器,以2为步长对特征图进行遍历,在每个滤波器遍历的区域内取最大值来代替该区域,遍历后得到图中所示新的2×2特征图.图3 池化阶段原理图Fig. 3 Workflow of pooling phase1.3 Logistic 回归Logistic 回归是一种常用且高效的分类器,具有无需事先假设数据分布和模型数学性质良好等诸多优点.卷积神经网络的最后一层一般为分类层,CNNMDA 采用Logistic 回归作为CNN 的分类层.Logistic 回归模型的假设函数为1()1e Txh x θθ=+ (3)该函数也称为对率函数,是任意阶可导的凸函数,()h x θ代表对于样本x 某事件发生的概率,θ为可训练的参数.在二分类问题中对于给定的样本x ,属于0类的2017年8月 马永军,等:一种基于深度学习模型的数据融合处理算法·73·概率为(0|;)1()P y x h x θθ==− (4)属于1类的概率为(1|;)()P y x h x θθ== (5)对于多分类问题,可使用one-vs-all 方法转化为二分类问题.2 CNNMDA 数据融合算法CNNMDA 算法基于深度学习模型,所使用的CNN 网络结构共含有3个卷积层、1个池化层和2个全连接层.在利用特征提取模型CNNM 对节点数据进行融合之前,需要完成该模型的训练.传统训练方法主要为反向传播算法,而CNNM 模型由于卷积层和池化层的存在,需要对反向传播算法进行相应的修改.CNNM 训练的损失函数为()()()11ln ()m i i i J y h x m θθ=⎡=−+⎢⎣∑()()()()1ln 1()i i y h x θ⎤−−⎥⎦训练的目标通过式(6)给出.()i i J θθαθθ∂=−∂ (6)不断迭代更新参数以最小化损失函数()J θ,其中θ为可训练的参数(包括卷积核的权重和偏置),α为学习率.为求出偏导数()J θθ∂∂,对于卷积层有 11(()())l l l l j j j j f u up δβδ++′=⋅ (7)式中:l j δ为第l 层第j 个特征图的灵敏度;1l j β+为第1l +层第j 个特征图的参数.将l j δ代入式(8)和式(9)可以得到卷积核权重w 和偏置b 的导数.()()1,l l j i uv uv u vij Jp w δ−∂=∂∑ (8)(),l j uv u vj Jb δ∂=∂∑ (9)式中()1l i uv p −为第1l −层特征图与第l 层卷积核进行卷积操作的结果.此时,即可将式(8)和式(9)代入式(6),完成一次卷积层的参数更新.对于池化层有 (1)(())l l l l j j j j f dow z z n b β−=+ (10)(1)1*l M l l j l ij k δβ+=Σ= (11)式中:l j z 代表第l 层的第j 个特征图;down 表示执行一次池化操作.通过式(10)和式(11)求得卷积核的权重与偏置的导数,如式(12)和式(13)所示,然后将其结果代入式(6)完成一次池化层的参数更新.(1)*l l j j lijJz w δ+∂=∂ (12),()l j uv u v j Jb δ∂=∂∑ (13)对于卷积神经网络最后的全连接层,仍采用传统的反向传播算法进行训练.利用式(6)—式(13)对反向传播算法进行改进,同时结合前向传播过程完成CNNM 模型的训练,最后得到模型参数,即可按算法实现CNNMDA .具体算法步骤如下:(1)Sink 节点根据需要处理的数据类型,从相应数据库中提取含有标签信息的数据;(2)将训练数据输入至构建的CNNM 模型,开始训练CNNM ,然后Sink 节点将训练好的参数通过簇头发送至各终端节点;(3)各终端节点使用预训练的CNNM 模型,对采集的传感器数据进行多层卷积特征提取与池化,然后将融合得到的特征数据发送至相应的簇头节点,其中卷积与池化的过程就是数据融合的过程;(4)簇头节点利用Logistic 回归分类器对步骤(3)产生的融合数据进行分类,得到分类结果,并向Sink 节点发送融合数据;(5)网络完成一轮数据采集融合与传输过程,Sink 节点重新分簇和选取簇头节点,然后跳转到步骤(3).通过本算法对簇节点传入的数据进行数据融合可减少其传出数据量的大小,从而大大降低能耗,提升网络性能.3 仿真实验采用Matlab 平台对数据融合算法进行仿真分析,以设施农业监测系统作为应用场景,按照第2节的算法完成CNNMDA 算法的仿真测试.为突出CNNM 深层模型数据融合的性能,采用基于浅层网络模型的代表算法BPNDA [7]和SOFMDA [8]进行对比分析.仿真参数见表1,其中节点数量和网络范围是指将100个传感器节点随机分布在100m ×100m 范围的感知区域内[7].为对比各数据融合算法的效率,采·74·天津科技大学学报第32卷第4期用未优化的LEACH[14]协议,并按照第一类无线通信能耗模型[15]统计节点发送、接收和融合数据的能量消耗.表1仿真参数Tab. 1Simulation parameters参数取值参数取值网络范围 100,m×100,m 数据包长度2,000,bit节点数量 100个分簇消息长度 100,bitSink节点坐标(50,50)包头长度 100,bit节点初始能量 0.5,J 最大仿真轮数2,000卷积核大小3×3 卷积步长 1各算法的特征提取分类错误率见表2,其中n、d、c分别表示BP网络模型的网络层数、输入数据的维数以及数据分类数.从表2可以看出:对于低维少类别数据,CNNMDA算法的特征提取分类错误率与BPNDA和SOFMDA基本持平;随着输入数据维数的升高,浅层模型BP、SOFM的参数数量急剧增加,开始出现性能的下滑,导致错误率明显升高;相比之下,基于深度模型的CNNMDA错误率则始终保持在较低水平.表2不同算法的特征提取分类错误率Tab. 2Inaccuracy of feature extraction and classificationof different algorithm错误率/%,算法d=200,c=4 d=600,c=6d=900,c=12d=2,500,c=12BPNDA(n=4) 7.3 15.6 18.5 27.0 BPNDA(n=5) 7.0 13.1 15.1 24.8SOFMDA 6.7 12.7 14.9 23.5 CNNMDA 6.5 8.3 9.2 11.6各算法特征提取分类过程的平均耗时见表3.分析可知:CNNMDA相比BPNDA和SOFMDA,具有较高的执行效率,能够实现更快速的数据融合,并且基于CNN强大的降维能力,随着输入数据维数升高,CNNMDA相比另外两种算法的特征提取耗时大大缩短,表现出处理高维数据时的优势.表3不同算法的特征提取分类平均耗时Tab. 3Average time of feature extraction and classifica-tion of different algorithm耗时/ms算法d=200,c=4 d=600,c=6d=900,c=12d=2,500,c=12BPNDA(n=4) 4.60 7.49 9.01 38.26 BPNDA(n=5) 5.38 7.93 9.47 40.85SOFMDA 4.16 6.82 8.33 32.71 CNNMDA 3.07 3.15 3.60 09.39各算法在d=2500,c=12时的节点能耗对比如图4所示(其他输入得到的结果类似).由图4可知:随着仿真轮数的增加,网络总能量不断消耗,而使用CNNMDA算法的节点能量消耗速度均低于BPNDA(n=5)和SOFMDA算法,同时这3种融合算法产生的能耗皆远低于未进行数据处理的LEACH,这表明通过利用数据融合算法可使网络中需要传输的数据包数量大大降低,进而减少传输能耗,延长了网络寿命.此外,随着输入数据维数升高,BPNDA与SOFMDA的处理能力大幅下降,而CNNMDA的融合效率则一直保持相对较高的水平;相比之下,使用CNNMDA的网络节点能耗平均可以降低7.3%,这表明CNNMDA具有较高的数据融合效率.图4不同算法的网络节点能耗(d=2500,c=12)Fig. 4Energy consumption of node of different algo-rithm(d=2500,c=12)4 结 语本文将深度学习模型应用在WSNs数据融合领域中,提出了以卷积神经网络模型为核心的数据融合算法CNNMDA.仿真实验表明,相比传统基于BP、SOFM等浅层网络模型的融合算法,CNNMDA以深层模型中的CNN结构为特征提取模型,可有效地提高数据采集精度,降低错误率,同时可大幅减少网络通信数据量与节点能耗,延长网络生命周期,取得较好的融合效果.深度学习模型在数据融合领域的应用前景十分广阔,如何更好地简化模型参数、提高算法执行效率仍需要更深入研究.参考文献:[1]Pin to A R,Mon tez C,Araújo G,et al. An approach to implement data fusion techniques in wireless sensor net-works using genetic machine learning algorithms[J]. In-formation Fusion,2014,15(1):90–101.(下转第78页)·78·天津科技大学学报第32卷第4期5 结 语应急物流配送公路网络的最短路径问题一直是研究的热点.本文通过分析应急物流配送公路网络特征,根据实际物流配送过程中会不断有信息更新的情况,构建了动态最短路径模型.结合Dijkstra算法解决路径优化问题的特点,分析了解决思路,并通过北京地区某公路网络算例,验证了构建的应急物流配送公路网络最短路径模型的有效性.参考文献:[1]可可. 应急物流配送路径优化研究[J]. 物流工程与管理,2011,33(7):63–65.[2]赵彤,范厚明,王桂琳,等. 带时间窗的应急救助物资配送车辆路径优化路径模型[J]. 物流技术,2010(20):63–65,68. [3]Zhu A D,Ma H,Xiao X K,et al. Shortest path and dis-tance queries on road networks:Towards bridging theoryand practice[C]//Proceedings of the 2013 ACM S IG-MOD International Conference on Management of Data.New York:ACM,2013:857–868.[4]Mahadeokar J,S axena S. Faster algorithm to find anti-risk path between two nodes of an undirected graph[J].Journal of Combinatorial Optimization,2014,27(4):798–807.[5]杨谊,喻德旷. 道路突发中断情况下实时最短路径快速求解算法[J]. 计算机应用,2016,36(S1):90–94. [6]韦晓,常相全. 动态需求条件下应急物流路径优化问题研究[J]. 系统工程,2015(6):25–26.[7]王旭,葛显龙,代应. 基于两阶段求解算法的动态车辆调度问题研究[J]. 控制与决策,2012,27(2):175–181. [8]向冬梅,陈树辉. 基于动态交通的最短时间路径规划方法研究[J]. 微计算机信息,2012,28(9):317–319.责任编辑:常涛(上接第74页)[2]吴昊,刘金刚. 蚁群算法在传感器网络数据融合中的应用[J]. 计算机仿真,2012,29(11):256–259. [3]周观民,李荣会. 基于神经网络的传感器网络数据融合技术研究[J]. 计算机仿真,2011,28(10):118–120. [4]边鹏飞,何志琴,唐杰. 无线传感器网络数据融合算法的改进与实现[J]. 自动化与仪表,2016(6):36–41. [5]连方圆,白静. 一种改进的基于神经网络的WSN数据融合算法[J]. 计算机测量与控制,2014,22(2):476–479.[6]樊雷松,强彦,赵涓涓,等. 无线传感网中基于BP神经网络的数据融合方法[J]. 计算机工程与设计,2014,35(1):62–66.[7]孙凌逸,黄先祥,蔡伟,等. 基于神经网络的无线传感器网络数据融合算法[J]. 传感技术学报,2011,24(01):122–127.[8]杨永健,刘帅. 基于SOFM神经网络的无线传感器网络数据融合算法[J]. 传感技术学报,2013(12):1757–1763.[9]Hinton G E,Osindero S,Teh Y W. A fast learning algo-rithm for deep belief nets[J]. Neural Computation,2006,18(7):1527–1554. [10]Lecun Y L,Bottou L,Bengio Y,et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceed-ings of the IEEE,1998,86(11):2278–2324.[11]邱立达,刘天键,傅平. 基于深度学习的无线传感器网络数据融合[J]. 计算机应用研究,2016(1):185–188. [12]邱立达,刘天键,林南,等. 基于深度学习模型的无线传感器网络数据融合算法[J]. 传感技术学报,2014(12):1704–1709.[13]邱立达,刘天键,傅平. 基于稀疏滤波的无线传感器网络数据融合[J]. 电子测量与仪器学报,2015(3):352–357.[14]Heinzelman W R,Chandrakasan A,Balakrishnan H.Energy-efficient communication protocol for wirelessmicrosensor networks[C]//Proceedings of the 33rd An-nual Hawaii International Conference on S ystem S ci-ences. Piscataway:IEEE,2000:1–10.[15]Heinzelman W B,Chandrakasan A P,Balakrishnan H.An application-specific protocol architecture for wirelessmicrosensor networks[J]. IEEE Transactions on WirelessCommunications,2002,1(4):660–670.责任编辑:常涛。