【摘要】：深度學(xué)習(xí)是當今科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域最熱門的話題之一,也是人工智能領(lǐng)域最為成功和有效的思想方法,基于深度學(xué)習(xí)理論的研究和應(yīng)用也層出不窮。然而隨著對深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究的深入,深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域所暴露出來的計算成本過高和訓(xùn)練成本過高等問題也亟待解決。本文主要研究基于協(xié)同學(xué)原理構(gòu)建的深度協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種全新的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,能夠有效的減小傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)中計算成本過高和訓(xùn)練成本過高等問題。本文的主要內(nèi)容為:首先,介紹了協(xié)同學(xué)理論的基本思想、數(shù)學(xué)模型和相關(guān)重要概念。接著介紹了基于協(xié)同學(xué)理論的一類全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。闡述了協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型、結(jié)構(gòu)模型和運行流程,并介紹了協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾種基本算法:基于PFR模型的分類器算法、基于PFAP的分類器算法、SCAP算法和SCAPAP算法。詳盡的說明了協(xié)同學(xué)和協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各項特性。其次,介紹了目前傳統(tǒng)的幾種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度信念網(wǎng)絡(luò),并分別介紹了他們的模型結(jié)構(gòu)和運行過程。以協(xié)同學(xué)原理和傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)構(gòu)建深度協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并詳細描述了深度協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)、運行過程和算法步驟。為后續(xù)深度協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用提供了充分的理論支持。最后,基于上述深度協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型,設(shè)計了在不同樣本庫下深度協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各項性能實驗,同時也將深度協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度信念網(wǎng)絡(luò)在相同樣本庫下進行實驗測試,縱向?qū)Ρ人鼈兊母黜椥阅芴攸c。綜合實驗結(jié)果表明深度協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅在識別效果上有不錯的表現(xiàn),而且在計算成本和運行效率上有著較好的表現(xiàn)�；谏鲜錾疃葏f(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能特點,本文還自主設(shè)計、搭建、調(diào)試了無人機硬件平臺,將深度協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于無人機的自主降落過程中對可降落標志物識別的飛行控制系統(tǒng)。本文基于仿真數(shù)據(jù)和無人機自主降落標志的識別,驗證了所提出的深度協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有效性,為后續(xù)深入研究無人機自主降落、空中避障打下了基礎(chǔ)。
[Abstract]:Deep learning is one of the most popular topics in the field of science and technology, and it is also the most successful and effective ideological method in the field of artificial intelligence. However, with the in-depth research in the field of in-depth learning, the problems of high computational cost and high training cost exposed in the field of in-depth learning need to be solved. In this paper, the deep cooperative neural network based on the principle of synergetic learning is a new kind of deep learning network model, which can effectively reduce the problems of high computational cost and too high training cost in traditional deep learning. The main contents of this paper are as follows: firstly, the basic idea, mathematical model and related important concepts of Synergetics theory are introduced. Then, a new neural network model based on synergetic theory is introduced. The mathematical model, structure model and running flow of cooperative neural network are introduced, and several basic algorithms of cooperative neural network are introduced: classifier algorithm based on PFR model, classifier algorithm based on PFAP, SCAP algorithm and SCAPAP algorithm. The characteristics of Synergetics and Synergetic Neural Network are explained in detail. Secondly, this paper introduces several traditional depth neural network models: convolution neural network and depth belief network, and introduces their model structure and running process respectively. Based on the synergetic principle and the model structure of the traditional depth neural network, the deep cooperative neural network is constructed, and the model structure, running process and algorithm steps of the deep cooperative neural network are described in detail. It provides sufficient theoretical support for the research and application of the following deep cooperative neural networks. Finally, based on the model of the deep synergetic neural network mentioned above, the performance experiments of the deep cooperative neural network under different sample databases are designed. At the same time, the deep cooperative neural network, the traditional convolutional neural network and the depth belief network are tested under the same sample base, and their performance characteristics are compared longitudinally. The experimental results show that the deep cooperative neural network not only has a good performance in recognition effect, but also has a good performance in computing cost and running efficiency. Based on the performance of the deep cooperative neural network, the hardware platform of UAV is designed, built and debugged independently. The depth cooperative neural network is applied to the flight control system of UAV to recognize landable markers during autonomous landing. Based on the simulation data and the recognition of UAV autonomous landing marks, the effectiveness of the proposed deep cooperative neural network model is verified in this paper, which lays a foundation for further research on UAV autonomous landing and air obstacle avoidance.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP183

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5 高劍平;協(xié)同學(xué)與構(gòu)建和諧社會[N];廣西日報;2007年

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9 劉力;我半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究達國際先進水平[N];中國電子報;2001年

10 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報;2002年

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本文編號：2403951