20xx年醫(yī)學(xué)專(zhuān)題—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)融合1-資料下載頁(yè)
2024-11-15 13:23本頁(yè)面
【正文】 理論，因系統(tǒng)的高度非線性使最初的BP算法存在效率低、收斂慢、易于(y236。y)陷入局部極小等缺陷，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜系統(tǒng)中的應(yīng)用受到限制。 大部分新的研究都集中在算法的改進(jìn)上，如共軛梯度算法、基于信息熵優(yōu)化的算法、改進(jìn)的BP法等。通過(guò)這些研究，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用得到進(jìn)一步的發(fā)展。,第四十二頁(yè)，共五十二頁(yè)。,六、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多傳感器數(shù)據(jù)(sh249。j249。)融合,假定傳感器分別為雷達(dá)傳感器和紅外傳感器： 雷達(dá)傳感器: 提供目標(biāo)視線方向(fāngxi224。ng)的方位角、俯仰角和速度觀測(cè)。 紅外傳感器提供方位角和俯仰角信息以及圖像信息；,雷達(dá)可測(cè)角、測(cè)距, 但測(cè)角精度較低。 紅外具有測(cè)角精度高的特點(diǎn), 但不能測(cè)距. 把兩者結(jié)合起來(lái)使用, 就可實(shí)現(xiàn)(sh237。xi224。n)性能互補(bǔ), 提高對(duì)目標(biāo)的跟蹤能力。,因?yàn)榧t外傳感器的數(shù)據(jù)率比雷達(dá)傳感器的數(shù)據(jù)率高, 紅外測(cè)量數(shù)據(jù)還須經(jīng)過(guò)異步融合處理使其與雷達(dá)測(cè)量數(shù)據(jù)保持同步.,雷達(dá)卡爾曼濾波,紅外卡爾曼濾波,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合,異步融合,目標(biāo)估計(jì)值,畢靖 ，王 青，石曉榮 ( 北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院)，北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2002,第四十三頁(yè)，共五十二頁(yè)。,設(shè)N 是雷達(dá)采樣周期Δτ 與紅外測(cè)量器的采樣周ΔT 之比, 即N= Δτ/ Δ T。 設(shè)雷達(dá)跟蹤濾波器對(duì)目標(biāo)狀態(tài)最近一次更新時(shí)間為 ( k 1) Δτ, 雷達(dá)下次更新時(shí)間為 k= ( k 1) Δτ + N ΔT . 這就意味著在連續(xù)2 次雷達(dá)觀測(cè)目標(biāo)狀態(tài)更新之間, 紅外傳感器有N 次測(cè)量值。因此可以采用最小二乘規(guī)則, 對(duì)紅外數(shù)據(jù)進(jìn)行自己濾波，然后(r225。nh242。u)與雷達(dá)共同獲得測(cè)量值值時(shí)進(jìn)行融合。,配準(zhǔn),第四十四頁(yè)，共五十二頁(yè)。,在進(jìn)行了有效(yǒuxi224。o)的時(shí)間與空間配準(zhǔn)之后，可以對(duì)兩個(gè)觀測(cè)值進(jìn)行融合計(jì)算：,問(wèn)題(w232。nt237。)： 如何選取 ？,這是個(gè)先驗(yàn)概率問(wèn)題(w232。nt237。)嗎？,第四十五頁(yè)，共五十二頁(yè)。,設(shè)目標(biāo)的典型離散(l237。s224。n)化狀態(tài)方程和觀測(cè)方程分別為,分別為目標(biāo)的位置(w232。i zhi)、速度和加速度。,為狀態(tài)轉(zhuǎn)移(zhuǎny237。)矩陣,為輸入矩陣,為離散時(shí)間白噪聲序列，均值為零，方差為,是均值為零方差為,的高斯觀測(cè)聲,第四十六頁(yè)，共五十二頁(yè)。,BP網(wǎng)絡(luò)(wǎnglu242。)的輸出為,第四十七頁(yè)，共五十二頁(yè)。,采用雙濾波器交互混合結(jié)構(gòu)，BP網(wǎng)絡(luò)基于濾波器F1選擇速度的預(yù)測(cè)值與濾波值及相應(yīng)的輸出進(jìn)行離線訓(xùn)練，樣本由仿真得出(d233。 chū)。 訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)根據(jù)加速度方差在線自動(dòng)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)輸出，網(wǎng)絡(luò)輸出反饋給濾波器F2，再融合F2的加速度方差調(diào)整系統(tǒng)方差，以適應(yīng)目標(biāo)的各種機(jī)動(dòng)變化。濾波器F2的輸出變量即為系統(tǒng)最終的輸出濾波值。,新的融合(r243。ngh233。)后的加速度方差為,為新的自適應(yīng)跟蹤(gēnzōng)算法的加速度方差,第四十八頁(yè)，共五十二頁(yè)。,Kalman濾波(lǜbō)公式,,,第四十九頁(yè)，共五十二頁(yè)。,濾波器F2輸出(shūchū),即系統(tǒng)的最終(zu236。 zhōnɡ)輸出濾波值,樊國(guó)創(chuàng)，博士論文，“基于貝葉斯理論(lǐl249。n)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究”,第五十頁(yè)，共五十二頁(yè)。,Homework,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)(sh232。j236。)一個(gè)分類(lèi)器； （第一組） 將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于電機(jī)類(lèi)故障診斷。 （第二組）,第五十一頁(yè)，共五十二頁(yè)。,內(nèi)容(n232。ir243。ng)總結(jié),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多傳感器數(shù)據(jù)融合。這種可塑性反映出大腦功能既有先天的制約因素，也有可能通過(guò)后天的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)而得到加強(qiáng)。? 神經(jīng)元的生物特性如時(shí)空特性、電化。? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性特性，包括自組織、自適應(yīng)(sh236。y236。ng)等作用。因此可以采用最小二乘規(guī)則, 對(duì)紅外數(shù)據(jù)進(jìn)行自己濾波，然后與雷達(dá)共同獲得測(cè)量值值時(shí)進(jìn)行融合。在進(jìn)行了有效的時(shí)間與空間配準(zhǔn)之后，可以對(duì)兩個(gè)觀測(cè)值進(jìn)行融合計(jì)算：。（第二組）,第五十二頁(yè)，共五十二
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