20xx年醫(yī)學(xué)專題—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)融合1(參考版)
2024-11-15 13:23本頁面
【正文】 （第二組）,第五十二頁，共五十二頁。因此可以采用最小二乘規(guī)則, 對紅外數(shù)據(jù)進(jìn)行自己濾波，然后與雷達(dá)共同獲得測量值值時進(jìn)行融合。y236。? 神經(jīng)元的生物特性如時空特性、電化。ng)總結(jié),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多傳感器數(shù)據(jù)融合。,內(nèi)容(n232。)一個分類器； （第一組） 將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于電機(jī)類故障診斷。,Homework,用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(sh232。 zhōnɡ)輸出濾波值,樊國創(chuàng)，博士論文，“基于貝葉斯理論(lǐl249。,Kalman濾波(lǜbō)公式,第四十九頁，共五十二頁。ngh233。濾波器F2的輸出變量即為系統(tǒng)最終的輸出濾波值。 chū)。)的輸出為,第四十七頁，共五十二頁。)矩陣,為輸入矩陣,為離散時間白噪聲序列，均值為零，方差為,是均值為零方差為,的高斯觀測聲,第四十六頁，共五十二頁。i zhi)、速度和加速度。s224。)嗎？,第四十五頁，共五十二頁。)： 如何選取 ？,這是個先驗概率問題(w232。o)的時間與空間配準(zhǔn)之后，可以對兩個觀測值進(jìn)行融合計算：,問題(w232。,配準(zhǔn),第四十四頁，共五十二頁。nh242。 設(shè)雷達(dá)跟蹤濾波器對目標(biāo)狀態(tài)最近一次更新時間為 ( k 1) Δτ, 雷達(dá)下次更新時間為 k= ( k 1) Δτ + N ΔT . 這就意味著在連續(xù)2 次雷達(dá)觀測目標(biāo)狀態(tài)更新之間, 紅外傳感器有N 次測量值。,因為紅外傳感器的數(shù)據(jù)率比雷達(dá)傳感器的數(shù)據(jù)率高, 紅外測量數(shù)據(jù)還須經(jīng)過異步融合處理使其與雷達(dá)測量數(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)估計值,畢靖 ，王 青，石曉榮 ( 北京航空航天大學(xué)自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院)，北京航空航天大學(xué)學(xué)報，2002,第四十三頁，共五十二頁。xi224。 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)可測角、測距, 但測角精度較低。)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。,六、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多傳感器數(shù)據(jù)(sh249。通過這些研究，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用得到進(jìn)一步的發(fā)展。)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。,五、由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法推衍出來的學(xué)習(xí)算法 從本質(zhì)上說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練問題是一個函數(shù)極小化問題，但由于它的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是非線性理論，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。,第四十頁，共五十二頁。ng)：,第三十八頁，共五十二頁。,第三十七頁，共五十二頁。)神經(jīng)元之間的連接并不只是一個單純的傳輸信號的通道，而是在每對神經(jīng)元之間的連接上有一個加權(quán)系數(shù)，這個加權(quán)系數(shù)就是權(quán)值，它起著生物神經(jīng)系統(tǒng)中神經(jīng)元的突觸強(qiáng)度的作用，它可以加強(qiáng)或減弱上一個神經(jīng)元的輸出對下一個神經(jīng)元的刺激。,各個(g232。三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)足以模擬輸入與輸出之間的復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。,各層次的神經(jīng)元之間形成全互連連接，各層次內(nèi)的神經(jīng)元之間沒有(m233。)層、輸出層的個數(shù)可以由所求的問題決定，而中間層的神經(jīng)元個數(shù)的確定需要探討。)層，中間層稱為隱含層，最右層稱為輸出層。 pū)結(jié)構(gòu)如下圖所示。,第三十五頁，共五十二頁。ng)S型函數(shù)，輸出層使用線性函數(shù)。ng)線性神經(jīng)元，那么輸出可以取任意值。函數(shù)如下圖：,第三十四頁，共五十二頁。nsh249。nsh249。,四、 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),第三十三頁，共五十二頁。,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法提出 60年代末，Minsky和Papert指出(zhǐ chū)了感知機(jī)的功能和處理能力的局限性，在感知機(jī)中引入隱含神經(jīng)元，增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理能力，但卻無法給出相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。)上述步驟，直到對所有訓(xùn)練樣本，網(wǎng)絡(luò)輸出均能滿足要求。 （5）返回（2），重復(fù)(ch243。,第三十一頁，共五十二頁。 （2）計算某一輸入樣本對應(yīng)的實際輸出與期望輸出的 誤差δ （3）如果δ小于給定值，結(jié)束，否則(fǒuz233。該算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中的一個重要算法，并已被廣泛應(yīng)用。,第三十頁，共五十二頁。)輸出的誤差。 δ是某一輸入樣本對應(yīng)的期
電大資料相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1