深度网络模型构建及学习算法研究

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1、深度网络模型构建及学习算法研究作者姓名李倩学校导师姓名、职称焦李成教授领域电子与通信工程企业导师姓名、职称李青高工申请学位类别工程硕士提交学位论文日期2014年12月学校代码10701学号1202121250分类TN82号TP181密级公开西安电子科技大学硕士学位论文深度网络模型构建及学习算法研究作者姓名：李倩领域：电子与通信工程学位类别：工程硕士学校导师姓名、职称：焦李成教授企业导师姓名、职称：李青高工提交日期：2014年12月ResearchontheModelConstructionandLea

2、rningAlgorithmsofDeepLearningAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsfortheMasterDegreeinElectronicsandCommunicationEngineeringByLiQianSupervisor:JiaoLichengLiQingDecember2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈

3、交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的

4、知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要深度学习(DeepLearning)作为机器学习研究中的一个新的领域，对于人工智能技术的发展拥有前所未有的重要性，它以云计算对大数据的并行处理能力和算法为基础，构建一个更加贴近于人脑思

5、维方式的学习网络，使计算机找到如何处理“抽象概念”的方法，使计算机更加智能。作为一种基于无监督特征学习和特征层次结构学习的方法，深度网络拟在模拟人脑的思维机制来解释数据，构建模拟人脑进行分析和学习的深层次神经网络模型，通过组合底层特征形成更抽象的高级特征来表达事物的属性，以发现数据的分布式特征表达。深度学习的两个核心内容，一是对网络的合理构建，二是网络的有效学习，因此，对于深度学习网络构建和学习算法的研究尤为重要。针对这一有意义的课题，本文进行了深入的分析和研究，并将构建的深度网络用于极化SAR影像地

6、物分类的应用上，取得了良好的效果。主要工作和研究成果如下：(1)构建了混沌模拟退火自编码网络和混沌模拟退火深度小波网络，并提出了一种基于模拟退火的深度网络学习算法。在网络的构建中，充分应用自编码原理和小波分析理论，构建自编码网络和小波域分析下的深度小波网络。在网络的学习算法实现中，本文将模拟退火思想引入深度网络的权值优化部分，解决了传统方法优化网络时容易陷入局部最优的问题；并在上述算法的基础上引入混沌模型，解决了模拟退火算法收敛速度过慢的问题，实现了全局搜索的快速寻找。该算法分类精度高，大大缩短了网络

7、的训练时间，取得了突破性的进展。(2)构建了知识自编码网络和知识深度小波网络，在现有自编码网络和深度小波网络模型基础上引入知识表示和应用的概念，构建基于知识的深度网络。由网络自动提取原始数据的高级特征表达原始数据，并将极化SAR数据特有的Wishart概念作为知识层引入网络，通过前式优先和显著性优先的原则充分利用知识层的先验知识提高了网络的分类精度。该算法解决了传统方法中对于极化SAR影像分类时精度较低的问题，实现深度网络模型的合理构建。(3)将进化算法PSO全局搜索的思想引入深度网络的权值寻优过程中

8、，以PSO、自适应PSO、正交PSO、量子PSO、模拟退火PSO为理论指导，构建深度网络的进化学习算法。在本文的工作中，充分利用上述五种不同的以PSO思想为核心的进化算法构建深度网络和学习算法，并将所构建的网络和算法应用到极化SAR影像地物分类问题中，实现极化SAR影像地物分类应用，并对极化SAR影像地物分类结果进行分析和评价。该方法类别选择灵活，具有较强的普适性和优秀的可移植性，I西安电子科技大学硕士学位论文丰富了深度网络的学习方法，具有良好的鲁棒性。