研二(上学期)计划安排

今天是9.17号了,时间过得很快,学习的脚步永远停不下来。

时间的安排就不说了,真的是计划赶不上变化,一句话,除了外聘上课和研助,其他的时间必须到达实验室,(一个星期一次总结)。

研二上学期(9、10、11、12、1月中旬,总共四个月的时间)

论文要求:2篇小论文(9月底一篇)在后面的三个月时间按进度安排(12月底差不多就要完成)

学习要求:caffe图像分类,目标检测与跟踪,人脸识别这一块后面慢慢的接触(还有其他领域待后面挖掘)。

基础知识要求:C++编程,MATLAB(在应用当中进行系统的学习,每个星期都要学习到一点应用),Python(估计只能在应用当中进行学习了),opencv学习(这个研一搞了很久)

视频的学习:机器学习算法从暑假一直拖到现在,其实真的是因为没有时间,现在的安排要求是:每个星期选择一个时间段学习视频。还有其他的有关图像这一块的基础(星期制)

业余时间:安排爬山,健身跑步。(每个周末安排一次)

时间:上午8点到中午11点50,中午2点到下午6点。晚上6点45-11点。(大概的时间安排)

以上安排都是大概的范围,细节就不说了,要的就是这样简单粗暴。最后一句,想要和得到中间必须要有个做到。

<think>嗯,用户现在在一个基于神经网络的甲烷气体信号降噪处理,用的是MATLAB 2019b,刚用基本的BP网络处理了含噪的正弦信号,信噪比提升了22dB。现在想优化究方向,继续用BP网络,不想学太多复杂的模型。需要给出优化方向、计划表,还有推荐一本书。 首先,用户的问题有三个部分:优化方向、计划、推荐书籍。得逐个分析。 对于优化方向,用户目前的结构是forwardnet,trainbr训练,ReLU,两层隐含层,40和20神经元。训练数据是一条噪声信号,未来想用更大数据集。可能的优化点包括数据增强、网络结构调参、正则化调整、激活函数比较、学习率调度、早停策略、特征工程、迁移学习等。因为用户想继续用BP,所以不需要换模型,但可以调整超参数和数据处理方法。 计划需要分阶段,比如第一阶段调参和数据处理,第阶段模型改进,第三阶段迁移到真实数据。时间安排上,用户现在是一下学期,希望在一结束前完善模型,开始真实数据仿真。所以计划表应该覆盖接下来的几个月,每个月有不同的重点任务。 推荐书籍的话,用户是电子信息背景,没有神经网络基础,需要一本基础且实用的书,最好结合Matlab。可能推荐《Neural Network Design》 by Hagan,这本书比较基础,适合入门,而且有Matlab实例。或者《Pattern Recognition and Machine Learning》可能太理论,不适合快速上手。可能还要考虑中文书籍,比如《MATLAB神经网络设计与应用》之类的,但用户可能更倾向于英文经典教材,不过要看是否有中文版。 现在需要注意用户的需求是专注于BP网络,不想学太多其他模型,所以优化点应该围绕BP的参数调整和数据预处理。比如数据增强方面,可以生成不同信噪比的信号,或者不同频率的正弦波,增加训练数据的多样性。网络结构方面,可以尝试增加层数或调整每层的神经元数量,或者引入不同的正则化方法,比如L1和L2结合。激活函数可以比较ReLU、Leaky ReLU、ELU等,看看哪个效果更好。学习率可以尝试动态调整,比如指数衰减或者余弦退火,可能提高收敛速度和效果。 在模型鲁棒性方面,可能需要测试不同噪声类型,比如高斯噪声、脉冲噪声,或者混合噪声,这样模型在真实数据中表现更好。另外,数据预处理的方法,比如归一化、标准化、滑动窗口的调整,窗口大小是否合适,是否需要重叠窗口等,都是需要考虑的点。 关于迁移到真实数据,可能需要考虑真实数据的特性,比如噪声的分布是否和仿真数据一致,是否需要域适应的方法,或者收集更多的真实数据来微调模型。 推荐书籍方面,Hagan的书确实不错,因为是专门讲神经网络设计,并且附带了Matlab工具包的使用,适合初学者。另外,用户可能需要补充一些信号处理方面的知识,尤其是降噪相关的,比如小波变换、滤波器设计,但这些可能超出神经网络的范围,但可以作为参考。 现在要组织这些思路,分点回答用户的问题,给出具体的优化方向,详细的计划表,以及合适的书籍推荐。确保回答清晰,步骤明确,符合用户当前的知识水平和需求。</think><< 针对您的究方向和需求,以下分三部分回答: 一、优化方向与计划(1) 优化方向建议: 1. 数据增强策略 - 生成不同信噪比(-10dB到10dB)的混合信号 - 添加多种噪声类型(高斯白噪声+脉冲噪声+工频干扰) - 模拟不同频率成分(10-500Hz)的正弦基信号 2. 网络结构调参 - 测试隐含层组合:[50,30]/[60,40]/[80,60] - 增加批归一化层(Batch Normalization) - 实验不同激活函数组合(ReLU+Sigmoid/Tanh+ReLU) 3. 正则化改进 - 混合正则化(L1+L2)参数调节 - 增加Dropout层(概率0.2-0.5) - 验证集早停机制(patience=50) 4. 训练策略优化 - 动态学习率调整(指数衰减/余弦退火) - 批次大小对比实验(32/64/128) - 损失函数改进(加权MSE+峭度指标) (2) 详细计划表: | 时间段 | 究阶段 | 具体任务 | |------------|------------------------|-------------------------------------------------------------------------| | 2025.03-04 | 基础优化阶段 | 完成数据增强库构建,实现动态学习率,测试不同网络结构组合 | | 2025.05-06 | 正则化改进阶段 | 开发混合正则化模块,集成Dropout机制,建立早停策略 | | 2025.07-08 | 迁移学习准备阶段 | 构建真实噪声数据库,设计域适应模块,开发参数冻结/微调功能 | | 2025.09-10 | 真实数据适配阶段 | 实施迁移学习训练,优化特征提取层,验证跨场景泛化能力 | | 2025.11-12 | 系统集成阶段 | 开发GUI交互界面,实现端到端处理流程,进行压力测试 | 、模型泛化提升路径 1. 噪声特征工程 - 建立噪声字典库:收集工业现场噪声样本(电机/泵阀/环境噪声) - 开发噪声合成器:$\hat{x} = s + \alpha n_1 + \beta n_2 + \gamma n_3$ 其中$\alpha,\beta,\gamma$为混合系数,$n_i$为不同噪声源 2. 自适应训练策略 ```matlab % 自适应学习率示例 lrSchedule = optimizableVariable('lr',[1e-4,1e-2],'Transform','log'); options = trainingOptions('adam', ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',50, ... 'LearnRateDropFactor',0.8); ``` 3. 混合评价指标 - 设计综合损失函数:$L = \lambda_1 MSE + \lambda_2 SNR + \lambda_3 SSIM$ - 开发时频联合分析模块(小波变换+STFT) 三、教材推荐 《Neural Network Design (2nd Edition)》Martin T. Hagan 著 推荐理由: 1. 配套MATLAB NN Toolbox实例 2. 专设信号处理应用章节(第19章) 3. 包含BP网络优化专题(第11-12章) 4. 提供网络设计实验指导(实验1-8) 5. 中文译本《神经网络设计》机械工业出版社
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