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卷積神經網絡概述范文1
中圖分類號 TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）10-0194-03
Abstract： In this paper， the convolution neural network recognition in the leaves， and the process by convolution of image visualization. Experiments show that the neural network application identification convolution leaves a 92% recognition rate. In addition ， this neural network and support vector machine comparative study can be drawn from the study ， convolutional neural network in either speed or accuracy better than support vector machines， visible， convolution neural network in the leaves aspect has good application prospects.
Key words recognition leaves； SVM； convolutional neural network
1 概述
樹葉識別與分類在對于區分樹葉的種類，探索樹葉的起源，對于人類自身發展、科普具有特別重要的意義。目前的樹葉識別與分類主要由人完成，但，樹葉種類成千上萬種，面對如此龐大的樹葉世界，任何一個植物學家都不可能知道所有，樹葉的種類，這給進一步研究樹葉帶來了困難。為了解決這一問題，一些模式識別方法諸如支持向量機（Support Vector Machine，SVM）[1]，K最近鄰（k-NearestNeighbor， KNN）[2]等被引入，然而，隨著大數據時代的到來，這些傳統分類算法暴露出越來越多的不足，如訓練時間過長、特征不易提取等不足。
上世紀60年代開始，學者們相繼提出了各種人工神經網絡[3]模型，其中卷積神經網絡由于其對幾何、形變、光照具有一定程度的不變形，因此被廣泛應用于圖像領域。其主要特點有：1）輸入圖像不需要預處理；2）特征提取和識別可以同時進行；3）權值共享，大大減少了需要訓練的參數數目，是訓練變得更快，適應性更強。
卷積神經網絡在國內研究才剛剛起步。LeNet-5[4]就是一種卷積神經網絡，最初用于手寫數字識別，本文研究將卷積神經網絡LeNet-5模型改進并應用于樹葉識別中。本文首先介紹一下卷積神經網絡和LeNet-5的結構，進而將其應用于樹葉識別，設計了實驗方案，用卷積神經網絡與傳統的模式識別算法支持向量機（SVM）進行比較，得出了相關結論，并對進一步研究工作進行了展望。
2人工神經網絡
人工神經網絡方面的研究很早就已開展，現在的人工神經網絡已經發展成了多領域、多學科交叉的獨立的研究領域。神經網絡中最基本的單元是神經元模型。類比生物神經元，當它“興奮”時，就會向相連的神經元發送化學物質，從而改變這些神經元的狀態。人工神經元模型如圖1所示：
上述就是一個簡單的神經元模型。在這個模型中，神經元接收來自n個其他神經元傳遞過來的輸入信號，這些信號通過帶權重的w進行傳遞，神經元接收到的總輸入值將與神經元的閾值進行比較，然后通過“激活函數”來產生輸出。
一般采用的激活函數是Sigmoid函數，如式1所示：
[σz=11+e-z] （1）
該函數圖像圖2所示：
2.1多層神經網絡
將上述的神經元按一定的層次結構連接起來，就得到了如圖3所示的多層神經網絡：
多層神經網絡具有輸入層，隱藏層和輸出層。由于每一層之間都是全連接，因此每一層的權重對整個網絡的影響都是特別重要的。在這個網絡中，采用的訓練算法是隨機梯度下降算法[5]，由于每一層之間都是全連接，當訓練樣本特別大的時候，訓練需要的時間就會大大增加，由此提出了另一種神經網絡―卷積神經網絡。
2.2卷積神經網絡
卷積神經網絡（CNN）由于在圖像分類任務上取得了非常好的表現而備受人們關注。發展到今天，CNN在深度學習領域已經成為了一種非常重要的人工神經網絡。卷積神經網絡的核心在于通過建立很多的特征提取層一層一層地從圖片像素中找出關系并抽象出來，從而達到分類的目的，CNN方面比較成熟的是LeNet-5模型，如圖4所示：
在該LeNet-5模型中，一共有6層。如上圖所示，網絡輸入是一個28x28的圖像，輸出的是其識別的結果。卷積神經網絡通過多個“卷積層”和“采樣層”對輸入信號進行處理，然后在連接層中實現與輸出目標之間的映射，通過每一層卷積濾波器提取輸入的特征。例如，LeNet-5中第一個卷積層由4個特征映射構成，每個特征映射是一個24x24的神經元陣列。采樣層是基于對卷積后的“平面”進行采樣，如圖所示，在第一個采樣層中又4的12x12的特征映射，其中每個神經元與上一層中對應的特征映射的2x2鄰域相連接，并計算輸出?？梢?，這種局部相關性的特征提取，由于都是連接著相同的連接權，從而大幅度減少了需要訓練的參數數目[6]。
3實驗研究
為了將LeNet-5卷積網絡用于樹葉識別并檢驗其性能，本文收集了8類樹葉的圖片，每一類有40張照片，如圖5所示的一張樹葉樣本：
本文在此基礎上改進了模型，使用了如圖6卷積神經網絡模型：
在此模型中，第一個卷積層是由6個特征映射構成，每個特征映射是一個28*28的神經元陣列，其中每個神經元負責從5*5的區域通過卷積濾波器提取局部特征，在這里我們進行了可視化分析，如圖7所示：
從圖中可以明顯地看出，卷積網絡可以很好地提取樹葉的特征。為了驗證卷積神經網絡與傳統分類算法之間的性能，本文基于Python語言，CUDA并行計算平臺，訓練同樣大小8類，一共320張的一批訓練樣本，采用交叉驗證的方法，得到了如表1所示的結論。
可見，無論是識別率上，還是訓練時間上，卷積網絡較傳統的支持向量機算法體現出更好地分類性能。
4 總結
本文從人工神經網絡出發，重點介紹了卷積神經網絡模型LeNet-5在樹葉識別上的各種研究并提取了特征且進行了可視化，并與傳統分類算法SVM進行比較。研究表明，該模型應用在樹葉識別上較傳統分類算法取得了較好的結果，對收集的樹葉達到了92%的準確率，并大大減少了訓練所需要的時間。由于卷積神經網絡有如此的優點，因此在人臉識別、語音識別、醫療識別、犯罪識別方面具有很廣泛的應用前景。
本文的研究可以歸納為探討了卷積神經網絡在樹葉識別上的效果，并對比了傳統經典圖像分類算法，取得了較好的分類精度。
然而，本文進行實驗的樣本過少，當數據集過多的時候，這個卷積神經網絡算法的可行性有待我們進一步的研究；另外，最近這幾年，又有很多不同的卷積神經網絡模型出現，我們會繼續試驗其他的神經網絡模型，力求找到更好的分類算法來解決樹葉識別的問題。
參考文獻：
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卷積神經網絡概述范文2
關鍵詞：視覺注視；移動端；數據集；行為推測
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）01-0254-03
Abstract： With the development of computer vision application technology， the behavior prediction of eye gaze has been widely concerned by many scholars at home and abroad， and also has important research significance in the field of biological information recognition. In the era of smart phone tablet popularity to improve human-computer interaction and accurate prediction of the mobile side of the user gaze behavior becomes particularly important. Based on the existing research on visual technology， this paper proposes a scheme to solve the gaze behavior of mobile users by using large data combined with machine learning and convolution neural network knowledge， and analyzes the importance of large-scale data sets in visual application.
Key words： visual gaze； mobile end； data set； behavior conjecture
1 概述
伴S著計算機軟硬件性能和互聯網技術的迅猛發展，大規模的并行計算技術突飛猛進，不斷地發展使各種現有技術變得越來越成熟，同時機器學習和計算機視覺領域也都得到了飛速發展。視覺技術的發展變得越來越重要，并且可以應用到實際生活中的很多方面。人類大量的視覺信息現在可以利用計算機來輔助處理，并完成相關的一些工作。相對于生物信息識別技術這一計算機視覺領域的熱點技術來說，也已廣泛應用于日常生活中[1]。比如指紋識別器，人臉考勤器等平時在許多地方可以經常見到，還有居民家用的攝像頭智能報警系統以及近期炒得火熱的運用支付寶進行刷臉而完成的支付技術等，這些都是運用了生物信息識別技術?，F實中的種種跡象已經表明運用生物信息識別的計算機技術已漸漸的滲透到人們的日常生活中并成為不可或缺的組成部分。時下發展較快也比較常見的生物特征有視網膜、指紋、人臉和人眼等。這些生物信息比如人臉具有個體差異性和自身穩定性特點，從用戶的角度來看該特征具有便攜和低侵入等一些優點。而人眼作為人臉中最顯著的特征，又是人們獲取外界信息最直接最方便的途徑。都說眼是心靈的窗戶，因為眼睛中蘊含著表情、意圖等多種信息。因此，眼睛注視的行為預測受到了國內外眾多學者的廣泛關注，同時在生物信息識別領域中也具有重要的研究意義[2]。
2 注視預測問題
2.1 問題的背景
在心理、認知和用戶交互研究中的注視跟蹤最近已朝向移動解決方案發展，因為它們使得可以直接評估用戶在自然環境中的視覺注意。 除了注意，注視還可以提供關于用戶的動作和意圖的信息：用戶正在做什么以及接下來將做什么。然而，在自然狀態下非結構化的任務中注視行為是相當復雜的，并且不能使用在受控的實驗室環境中創建的模型來得到令人滿意的解釋。自然條件下和實驗室環境有著很大的不同。為了演化在自然環境中對注視行為的推斷，需要一種更加整體的方法，將從認知科學到機器學習的許多學科結合在一起[3]。
從人機交互技術到醫學診斷到心理學研究再到計算機視覺，眼睛注視跟蹤在許多領域都有應用。注視是外部可觀察的人類視覺注意的指標，許多人試圖記錄它。對于眼睛視線方面的研究可以追溯到十八世紀后期。而現如今已經存在各種解決方案（其中許多是商業化的），但是所有的解決方案都具有以下一個或多個方面的問題：高成本（例如，Tobii X2-60），定制或侵入性硬件（例如，Eye Tribe，Tobii EyeX）。然而在現實中的自然條件下，這些因素對實際的應用會造成一些障礙影響，使得眼睛注視跟蹤不能成為任何具有合理的相機（例如，智能手機或網絡攝像頭）的人應該可以使用的普及技術。如何才能使得這種技術普及并且得到應用，提出了一種解決方案。
2.2問題的提出
研究中首先要解決的就是用戶的約束問題，也就是自然條件下使用過程中所受到的各種限制問題。到目前為止，基于注視數據推斷用戶動作的研究受到許多的限制，特別是在自然環境中。限制因素可能包括可用的商業解決方案的昂貴性，其專有性和封閉性以及缺乏實時交互能力等方面。目前的注視跟蹤系統，只是盡量在移動設置中設置各種條件進行補救。商業化定制化的解決方案都有其獨自的閉合性質，因此阻礙了注視跟蹤算法的發展，并且使得不同方法之間的客觀比較變得不可能[4]。此外，注視是一種復雜的現象，涉及認知過程的相互作用。這些過程在設置計算上的建模是非常困難的，尤其是涉及一些未知因素，使得構建實驗設置成為一個很大的挑戰。此外，來自跟蹤實驗的數據因為其商業化的原因很少共享，即使共享數據很大部分也是有其獨立的實驗條件。這些方面的問題都阻礙了跨學科方法在分析和利用注視數據和實驗的相關研究與發展。
2.3 解決問題的研究方向
對基于注視的推斷的個體貢獻通常保持孤立，不能形成更大的整體以促進對注視動作行為的研究。隨著這方面的技術發展和應用，最近出現了一些開源的解決方案。雖然在不同的應用和用戶界面中使用注視已經相當有限，但是移動注視跟蹤的新穎應用開始出現并得到了很快的發展。然而使用移動注視跟蹤來推斷用戶動作的問題是高度多學科的，需要深入理解各個研究領域，包括人眼的功能，數學建模，計算機視覺，機器學習，信息技術，認知過程，用戶交互以及心理學。任何一個研究員或甚至任何研究小組都不可能擁有所有研究領域的專家，因此需要相互的協作共同推進技術的發展[5]。
目前的研究主要是從以下幾個方面進行：
1）研究移動注視跟蹤的認知方面，例如增強對任務中的注視行為的理解或識別不同任務的特征和階段；
2）開發用于從注視數據推斷用戶動作的計算方法，諸如應用機器學習用于行為推斷，優選地實時地；
3）增強用于改善移動注視跟蹤方法和性能的技術軟件/硬件解決方案，并使得設備更容易訪問；
4）發現注視數據在自然環境和虛擬和增強現實應用中的潛在用途，以及定義任務，其中注視可以是用戶動作的有用的預測器。
3 解決方案
首先選擇移動端進行研究，因為目前比較普遍的移動設備比如智能手機、平板電腦都有自己可靠的工作系統，且不需要外部附件。移動設備相對于其他平臺具有以下優勢：
1）使用的廣泛性。據估計，到2019年，世界上超過三分之一的人口擁有智能手機，遠遠超過臺式機/筆記本電腦用戶；
2）軟硬件技術升級的采用率較高。大部分的移動設備具有允許使用擁有計算復雜數據方法的實時的最新軟硬件；
3）移動設備上相機的大量使用已經導致相機技術的快速開發和部署；
4）相機相對于屏幕的固定位置減少了未知參數的數量，潛在地允許開發高精度的校準跟蹤應用。
3.1 注視類型分析
注視估計方法可以分為基于模型或基于外觀[6]。基于模型的方法使用眼睛的幾何模型，并且可以被細分為基于角膜反射和基于形狀的方法。另一方面，基于形狀的方法從觀察到的眼睛形狀觀察注視方向。這些方法傾向于具有低的圖像質量和可變的照明條件。基于外觀的方法直接使用眼睛作為輸入，并可能在低分辨率圖像上工作。相比基于模型的方法，基于外觀的方法被認為需要更大量的用戶特定的訓練數據。通過使用深度學習和大規模數據不必依賴于視覺，以實現準確的無校準注視估計。這種方案提出建立一個基于外觀的數據模型，而不使用任何手工設計的功能，例如頭部姿勢或眼球中心位置。
3.2 技術方案
深度學習的最近成功在計算機視覺的各種領域中是顯而易見的，但是它對改善眼睛跟蹤性能的影響還是相當有限。因為深度學習是需要大量的數據作為支持，而視線追蹤這方面的數據集還比較少，普通的研究所得到的稻菁比較有限，最大的數據集通常只是具有50個受試者左右，由于缺乏大規模數據的可用性，因此發展比較緩慢。因而提出了使用深度學習進行研究的一套方案，就是構造大規模的數據集。利用網絡資源構造一個大規模的基于移動的眼動跟蹤數據集，它包含來自各種背景的大量的受試者，在可變照明條件和不受限制的頭部運動下記錄[7]。運用現有的智能算法得到一個可以進行卷積神經網絡學習端到端的注視預測的后臺決策網絡。不依賴任何預先存在的系統，不需要頭部姿態估計或其他手動設計的特征用于預測。使用只有雙眼和臉部的特征訓練網絡，在這個領域的性能優于現有的眼睛跟蹤方法。雖然現在的決策網絡在精度方面實現了很先進的性能，但是數據輸入的大小和參數的數量使得難以在移動設備上實時使用。 為了解決這個問題，需要培養學習得到一個更小更快的網絡，在移動設備上實現實時性能，使得精度損失進一步降低。
3.3 大規模數據集
為了達到這一方案的預測效果，首先要進行的是數據集的建立。網絡上相關的研究中有許多公開的注視數據集[8]?？偨Y對比這些相關的數據集，分析出有些早期的數據集不包含顯著性的頭部姿勢變化或具有粗略的注視點采樣密度。需要對這些數據進行篩選，使得到的數據具有隨機分布特點。雖然一些現代數據集遵循類似的方法，但它們的規模（尤其是參與者的數量）相當有限。大多數現有的眼動追蹤數據集已經由邀請實驗室參與者的研究人員收集，這一過程導致數據缺乏變化，并且成本高且效率不高。因此需要大量的進行數據收集和篩選分析。大規模數據可以通過卷積神經網絡有效地識別人臉（他們的眼睛）上的細粒度差異，從而做出準確的預測。
收集眼動跟蹤數據應該注意的方面：
1）可擴展性。數據應該是自然條件下的使得用戶具有靈活性；
2）可靠性。運用現有的智能移動設備真實的應用圖像而非設計處理過的圖像；
3）變異性。盡量使數據具有較大的變異性，使得模型更加穩健，適應各種環境下的操作。
4 結束語
文章介紹了一種針對移動設備的用戶注視行為推測解決方案。首先建立一個大規模眼動跟蹤數據集，收集大量的注視數據。大型數據集的重要性，以及具有大量各種數據以能夠訓練用于眼睛跟蹤的魯棒模型。然后，訓練得到一個深層卷積神經網絡，用于預測注視。通過仔細的評估，利用深度學習可以魯棒地預測注視，達到一個較好的水平。此外，雖然眼睛跟蹤已經存在了幾個世紀，相信這種新方案的策略可以作為下一代眼動跟蹤解決方案的關鍵基準。希望能通過這方面的研究，使人機交互得到更好的發展。
參考文獻：
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卷積神經網絡概述范文3
關鍵詞：電廠；熱工自動化；控制
一、電廠熱工自動化概述
對于電廠而言，熱工過程是其生產中不可或缺的重要環節之一，在該過程中，自動化技術的應用已經有比較長的歷史，早期的熱能動力設備自動化控制裝置主要有鍋爐給水調節設備、蒸汽機離心擺調速設備等等。隨著科技水平的不斷進步，火電機組由以往的中低壓、小容量發展至現如今的高參數、大容量、單元式機組，其生產運行方式也由人工手動控制逐步轉變為自動化控制，這不但使電廠生產的自動化水平顯著提升，而且還為其帶來了巨大的經濟效益。電廠熱工自動化涉及的范圍相對較廣，具體包括主機自動化、輔助設備自動化以及公用系統自動化等等，大體上可將之歸納為以下幾個方面：測量與顯示、模擬量控制、開關量控制、自動保護以及綜合自動化技術。可以說熱工自動化控制對于電廠運行的各個方面有著非常重要的現實意義，其不但能夠確保各類設備的運行要求，而且還能實現自動化的控制操作，它的特點如圖1所示。
二、電廠熱工自動化技術的應用現狀分析
（一）變頻技術的應用
在控制系統中，變頻器是一個重要的功率變換部件，主要負責為控制系統提供高性能變壓變頻可控的交流電源，早些年間在電廠小型電機的控制上應用較為廣泛。變頻調速具備調速精度高、范圍廣、動態響應快、工作效率高、操作便捷等優勢，并且還能夠取得良好的節能效果，在交流變頻調速技術不斷發展的情況下，變頻技術也被逐步試用到電廠的水泵電機、引風機等高壓電機的轉速控制上。隨著高壓變頻器可靠性的提高、投資成本的降低以及對電網諧波干擾的減少，高壓變頻器在節能方面的優勢日益凸顯，越來越多的機組大電機應用了變頻調速控制，在電廠節能工作中發揮了重要作用。
（二）優化控制技術的應用
由于過程生產對控制系統的要求不斷提高，從而使得傳統的控制技術很難滿足電廠熱工流程對系統安全性、穩定性以及性能最優化方面的要求，汽溫超標也成為制約電廠機組設備負荷變化響應能力的關鍵性因素之一。在這一背景下，大量的現代化控制方法被逐步應用到了電廠的熱工過程控制當中，其中較為典型的有模擬預測控制法、模糊控制法、前饋控制法等等，這些技術和方法的有效運用進一步提升了電廠熱工系統的自動化控制效果。例如，某電廠應用了SIMENS公司研發的PROFI系統，該系統中的汽溫控制原理如圖2所示。
在圖2當中，采用了狀態觀測器來解決因汽溫延遲引起的控制之后，焓值變增益控制器的應用有效地解決了蒸汽壓力變化對溫控的影響，Smith預估器的運用對導前溫度的變化進行了提前控制，自學習模塊的運用對減溫水閥門的特性變化給予了實時補償；煙道擋板成為再熱氣溫控制的主要調節手段，這進一步提升了機組自身的運行效率；協調控制模塊中非最小化形式描述的離散卷積和模型的運用提高了系統的魯棒性。PROFI系統投入生產之后，AGC狀態下的負荷變化響應時間大幅度縮短，主蒸汽溫度偏差穩態時的溫度控制在2℃以內，動態控制在5℃以內。
三、電廠熱工自動化的未來發展趨勢
（一）監控系統集中化
在以往的電廠監控系統中，一臺或兩臺的機組使用一個集控室，同時電子室的小型電子設備間較多且設置在主設備的周圍，以達到節省電纜的目的，在這種情況下，電廠必須配置多個輔助車間以滿足運行要求。隨著計算機技術的快速發展，機組容量的不斷擴大，對電廠監控系統的管理要求也隨之提高，這促使全廠的監控系統必須向集中化的方向發展，將單元機組容于一個控制室，以提高輔助車間的工作運行效率。在監控系統集中化的發展趨勢下，電廠單元機組的電子設備間會越來越集中，為此應當利用I/O柜的配置方式分配監視信號，實現遠程監控。如，浙江國華浙能寧海發電廠的監控系統曾獲國家級科技創新金獎，該電廠由一個控制室同時監控四臺機組，集中配置單元機組電子室，大幅度提高了機組的運行管理效率和經濟效益。
（二）單元機組監控智能化
隨著DCS系統被廣泛應用于電廠的單元機組，促使了電廠機組的監控系統日益完善。但是，電廠的機組監控系統仍未發展到智能化控制階段，依然存在著工作效率偏低、工作量大、耗用時間多等問題。近年來，我國冶金化工行業已經廣泛應用了智能化監視控制系統，在提高經濟效益和工作效率方面取得了顯著成效，然而我國電力行業對智能化監視系統的應用仍處于起步階段，尚需要不斷嘗試與完善。隨著電子技術的快速發展，智能化、自動化已經成電廠單元機組的必然發展趨勢，可以預見，單元機組智能化監控也會被廣泛應用于電廠機組的監控系統中，從而提高電廠運行的經濟效益和社會效益，使電廠熱工自動化技術的應用適應新時期下電廠可持續發展的需要。
（三）人工智能與神經網絡
在未來的熱工自動化控制系統當中，可以逐步將人工智能的研究成果應用其中。傳統的溫度與壓力控制系統一般都是以某一點的溫度或是壓力值作為控制依據，但在電廠的實際生產中，常常需要對多個點的溫度和壓力進行控制，但由于技術方面的制約，使得這種控制很難實現?，F如今，隨著人工神經網路技術的發展，為這種控制方案的實現提供了可能，該技術的應用，將會使控制系統的性能獲得顯著提升。
（四）APS技術
所謂的APS技術又稱為火力發電廠自動啟/停機控制系統，在具體運行時，只需要按下某個控制按鈕，機組便可以根據預先設計好的程序進行啟動或是停止，這樣一來，便可以使集控運行人員操作次數大幅度減少，從而能夠盡量杜絕人為操作不當引起的各種問題。鑒于此，APS將會成為電廠機組控制未來一段時期的重點研究方向。
（五）系統保護措施完善化
隨著電廠熱工自動化技術的不斷發展，熱工自動化系統運行的保護措施勢必會更加完善，主要體現在以下三個方面：首先，做好全面調試。在完成設備安裝后，要及時進行全面調試，并對重要硬件設備的調試情況做好跟蹤記錄。電廠熱工保護系統的安全、有效運行，與系統硬件的調試情況有著直接關系，為此必須認真記錄系統硬件的運行情況。尤其是保護出口卡的情況，要在每一次保護投入運行時進行設備校驗，確保設備合格。其次，采用冗余思路。在電廠熱工保護系統設計中，要充分結合電廠的發展現狀與未來發展需要，采用冗余設計思路提高電廠自動控制系統的運行效率。再次，使用優質元件。電廠熱工保護系統要配置高質量的元件，并運用成熟的技術，以提高系統的穩定性。隨著電廠熱控系統日趨復雜化，其對熱控元件可靠性的要求也會隨之提高。
結論：
總而言之，電廠肩負著電能生產的重要使命，其生產效率的高低關系重大。由于電廠生產過程中的設備相對較多，其中不乏一些大型化和復雜化的設備，尤其是在熱工生產領域中，為了確保這些設備能夠安全、穩定、可靠運行，必須對其進行有效控制，在這一背景下，熱工自動化技術在電廠中獲得了廣泛應用。未來一段時期，應當逐步加大與之相關方面的研究力度，使該技術能夠更好地為電廠生產服務。
參考文獻
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