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基于深度学习的神经灵敏度分析方法近年来，随着人工智能技术的迅速发展，深度学习已逐渐成为学界和工业界研究的热点。
其应用领域也日益广泛，其中之一便是神经灵敏度分析。
神经灵敏度分析是一种用于识别深度神经网络模型的问题原因的方法。
深度神经网络在各种应用中已经被广泛使用，其中包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。
然而，在某些情况下，当模型不能正确地执行任务时，可能需要发现这些错误和不一致性的原因。
在这种情况下，分析深度神经网络的神经灵敏度可以是非常有用的。
在深度学习环境下，我们可以利用反向传播算法计算对输入数据的灵敏度，也就是模型在输入数据的微小变化下做出的响应变化度。
常用的方法是通过把数值误差向后传递，来估计输入数据中的观察值与输出响应之间的关系。
利用这种方法，可以计算出单个输入变量对网络响应的影响程度。
首先，我们需要得到一个分析网络性能的输入-输出性能曲线的基本思想。
深度神经网络是一种非线性函数，其输入与输出之间的关系是高度非线性的。
因此，我们需要采用非线性回归的方法来建立一个模型来描述网络的输入-输出响应曲线。
接着，我们需要建立一个符号回归模型来生成一个对输入响应曲线的近似。
这个符号回归模型需要能够快速计算出单个输入变量对网络响应的影响程度。
为此，我们需要对神经网络的参数、输入特征和输出特征进行分析。
对于神经网络中的参数，我们可以利用梯度下降法来计算其灵敏度。
对于输入特征，则需要计算输出相对于输入特征的梯度和对数变化。
对于输出特征，可以直接计算其梯度。
最后，将这些参数组合起来，就可以建立一个完整的符号回归模型，用于分析网络的输入-输出关系和计算单个输入变量对网络响应的影响程度。
总而言之，基于深度学习的神经灵敏度分析方法可以为深度神经网络模型的分析提供有力的工具和原理。
其应用领域也非常广泛，从计算机视觉到语音识别等领域都具有重要的应用价值。
未来希望能进一步推进神经灵敏度分析方法的研究和应用，为人工智能技术的发展和应用做出更大的贡献。
基于联邦学习的船舶AIS轨迹预测算法郑晨俊;曾艳;袁俊峰;张纪林;王鑫;韩猛【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2024(50)2【摘要】联邦学习是一种可以在弱通信环境下有效解决数据孤岛问题的分布式机器学习方法。
针对海上船舶轨迹实时预测问题,提出基于Fedves联邦学习框架与卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)模型的船舶轨迹预测算法(E-FVTP)。
根据Fedves联邦学习框架,通过规范客户端数据集规模以及客户端正则项,在保持原有客户端数据特征的前提下,减小数据非独立同分布特征对全局模型的影响,加快收敛速度。
面向海洋通信资源短缺场景,建立基于船舶自动识别系统(AIS)数据的CNN-GRU船舶轨迹预测模型,解决了船舶终端设备计算能力不足的问题。
在MarineCadastre开源和舟山海洋船舶航行AIS数据集上的实验结果表明,E-FVTP 在预测误差比集中式训练降低40%的情况下,收敛速度提升67%、通信代价降低76.32%,可实现复杂海洋环境中船舶轨迹的精确预测,保障海上交通安全。
【总页数】10页(P298-307)【作者】郑晨俊;曾艳;袁俊峰;张纪林;王鑫;韩猛【作者单位】杭州电子科技大学计算机学院;杭州电子科技大学复杂系统建模与仿真教育部重点实验室;数据安全治理浙江省工程研究中心;杭州电子科技大学圣光机联合学院【正文语种】中文【中图分类】TP181【相关文献】1.基于卡尔曼滤波算法船舶AIS轨迹估计研究2.基于多项式卡尔曼滤波的船舶轨迹预测算法3.基于联邦学习的船舶AIS轨迹谱聚类算法研究4.基于联邦随机森林的船舶AIS轨迹分类算法5.基于联邦深度强化学习的多无人机轨迹规划算法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于AIS信息和BP神经网络的船舶航行行为预测甄荣;金永兴;胡勤友;施朝健;王胜正【期刊名称】《中国航海》【年(卷),期】2017(040)002【摘要】针对船舶航行行为多维度的特点和船舶交通服务系统(Vessel Traffic Service,VTS)对船舶行为预测的精确度和实时性需求,提出结合船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信息和BP(Back Propagation)神经网络的船舶航行行为预测方法.构造基于AIS信息的船舶航行行为特征表达方法,根据BP神经网络预测的基本原理,以连续3个时刻的船舶航行行为特征值为输入,以第4个时刻的船舶航行行为特征值为输出,对BP神经网络进行训练,用于对未来船舶航行行为进行预测.以成山角VTS水域内的船舶AIS信息为例进行试验,结果表明:利用该方法对船舶航行行为特征值进行预测的结果准确、实时,误差在可接受的范围内.【总页数】5页(P6-10)【作者】甄荣;金永兴;胡勤友;施朝健;王胜正【作者单位】上海海事大学商船学院,上海201306;上海海事大学商船学院,上海201306;上海海事大学商船学院,上海201306;上海海事大学商船学院,上海201306;上海海事大学商船学院,上海201306【正文语种】中文【中图分类】U675.7;TP391【相关文献】1.基于BP神经网络的AIS与雷达信息关联算法研究 [J], 欧阳萍;胡晓瑞;林长川;李丽娜2.基于AIS的船舶航行搁浅风险预警建模研究 [J], 梁肇基;王晨;江福才3.基于AIS的船舶航行周期识别 [J], 赵文文;胡志华;魏晨4.基于极限学习机的船舶航行行为预测 [J], 谢新连; 陈紫薇; 魏照坤; 赵瑞嘉5.利用卡尔曼滤波预测船舶航行轨迹异常行为 [J], 何静因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于深度学习的海面舰船目标识别技术研究随着科技的不断发展，舰船目标识别技术也得到了越来越广泛的应用。
目前，基于深度学习的海面舰船目标识别技术有着较高的准确率和鲁棒性。
本文将介绍这种技术的原理、应用和未来发展方向。
一、深度学习的海面舰船目标识别技术原理深度学习是一种机器学习的方法，其核心理念是通过对大量数据的学习，发掘数据内部的规律和特征，从而实现对新数据的识别和分类。
在海面舰船目标识别中，深度学习可以实现对舰船的自动检测、分类和跟踪。
具体来说，深度学习模型可以分为卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）两类。
其中，CNN是一种用于图像处理的神经网络模型，可以识别出图像中的特征，并进行分类。
在海面舰船目标识别中，CNN可以通过对舰船图像进行卷积操作，提取图像特征，然后通过全连接层进行分类。
而RNN则是一种可以处理序列数据的神经网络模型。
在舰船目标跟踪中，RNN可以通过对时间序列数据的学习，实现对舰船的跟踪和预测。
此外，利用卷积神经网络和循环神经网络的组合，可以实现更加精确和稳定的海面舰船目标识别技术。
二、基于深度学习的海面舰船目标识别技术应用基于深度学习的海面舰船目标识别技术，已经被广泛应用于海事、港口、海事巡逻等领域。
例如，在海事领域，该技术可用于对违法渔船、非法船只等进行识别和打击；在港口领域，该技术可用于对港口内进出口的船只进行识别和追踪；在海事巡逻领域，该技术可用于对海上目标进行监控和管理。
此外，基于深度学习的海面舰船目标识别技术也被应用于海上交通管理、海洋环境监测等区域。
其优良的准确性和稳定性，使得该技术的应用范围不断扩大，未来将有更广泛的应用领域。
三、基于深度学习的海面舰船目标识别技术未来发展方向随着深度学习技术的不断进步和完善，未来基于深度学习的海面舰船目标识别技术将有更广泛的应用和更高的准确性。
基于CNN的船舶目标检测与跟踪研究船舶目标检测与跟踪在当前的海洋管理和监管中起着重要作用。
传统的方法是通过手工操作或人眼观察，对海域中的船只进行监控。
这样的方法存在很大的局限性，因为它不仅耗时耗力，而且还容易产生误差。
因此，在最近的几年中，基于人工智能技术如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的船舶目标检测与跟踪方法正在逐渐成为主流。
CNN作为深度学习中最常用的训练模型之一，已经在图像识别方面占有了绝对的地位。
所以，很自然地，人们开始考虑将CNN模型应用到船舶目标检测与跟踪中。
基于CNN的船舶目标检测方法可以分为两类：基本方法和深度学习方法。
在基本方法中，最常用的是基于边缘检测和比较滴定的方法。
其中，边缘检测在处理图像的时候，可以对船体边界进行精确定位。
如果将边界检测与比较滴定相结合，就可以得到更加精确的目标检测结果。
这一方法虽然简单有效，但是所得到的结果依赖于各种预设的参数，而且并没有将海面船只当做一个整体考虑，因此，可能会对大型或者远离岸边的船只产生偏差。
为了解决传统方法的局限性，学者们提出了深度学习方法。
在深度学习中，最常用的方法是将CNN模型与R-CNN（Region-based Convolutional Networks）和YOLO（You Only Look Once）相结合。
这种方法能够更好地检测出舰体特征，并将其与跟踪算法相结合，进一步提高了检测与跟踪的效果。
在船舶目标检测与跟踪中，使用CNN还可以解决另一个重要的问题：船舶的遮挡问题。
由于船只之间的距离太近，或者船只之间的距离太远，往往会出现遮挡。
这种情况将导致传统的检测算法效果较差。
但是，在基于CNN的方法中，卷积神经网络将图像分为许多细胞，每个细胞都被视为一个独立的检测器，这使得所得到的目标检测结果相对于传统方法更为准确。
除了目标检测外，基于CNN的船舶跟踪技术也发展迅速，并逐渐成为热门研究方向。
