收藏的往回

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
### PID控制中的“往回动”现象及其原因 在PID控制系统中,“往回动”的现象通常表现为系统的输出呈现周期性的震荡行为,即系统试图达到目标值的过程中不断超出并返回目标值。这种现象可能由多种因素引起,主要包括以下几个方面: #### 1. 参数配置不当 如果比例增益 \( K_p \) 设置过高,则可能导致系统对误差的变化反应过激,从而引发超调和震荡[^1]。积分项 \( K_i \) 的作用是对累积误差进行补偿,但如果其值过大,可能会导致系统过度修正过去的误差,进而造成持续的震荡[^2]。 微分项 \( K_d \) 虽然可以抑制震荡,但如果设置不恰当(例如过低),则无法有效抵消由于高比例增益或强积分作用引起的波动[^3]。 #### 2. 外部干扰 外部环境变化也可能导致“往回动”。例如,在无人机悬停场景下,风力或其他扰动力会破坏平衡状态,使系统偏离设定的高度或位置。此时,即使PID参数已经优化,仍可能出现反复调整的现象。 #### 解决方法分析 针对上述问题,可以从以下几方面入手解决问题: #### (1) 参数重新整定 通过逐步调节各部分系数来改善动态特性: - **降低\( K_p \)**:减少比例环节的影响力度,防止动作过于剧烈; - **减小\( K_i \)**:削弱积分效应积累的速度,避免长时间累积带来的大幅校正; - **增加\( K_d \)**:增强预测能力,提前应对即将发生的偏差趋势; 具体操作可采用Ziegler-Nichols法则或者Cohen-Coon方法作为指导原则之一来进行初步估算后再细调。 #### (2) 引入滤波机制 对于噪声敏感的应用场合,可以在输入信号端加入低通滤波器以平滑数据流,减轻高频成分对控制器决策过程造成的负面影响。 #### (3) 使用更高级别的控制策略 当标准形式难以满足特定需求时考虑引入自适应PID、模糊逻辑控制或者其他现代控制理论框架下的解决方案。 ```python def pid_controller(error, kp=0.5, ki=0.1, kd=0.05): global prev_error, integral_sum proportional_term = kp * error integral_sum += ki * error derivative_term = kd * (error - prev_error) output = proportional_term + integral_sum + derivative_term prev_error = error return output ``` 以上代码展示了一个简单的离散时间PID实现方式,其中包含了三个主要组成部分——比例(P),积分(I),以及微分(D)。
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