卷积神经网络理论及其应用

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近年来,卷积神经网络在计算机视觉领域取得了一系列突破性的研究成果.但其本身的数学模型还没有得到完善的验证与解释.因此,从理论上分析卷积神经网络数学模型的逼近能力和推广性能具有重要的理论研究价值.本文从本质上分析了深度卷积神经网络优于浅层卷积神经网络的内在机制,并从函数逼近论的视角研究了卷积神经网络的逼近能力和推广性能.理论研究结果表明,卷积神经网络在任意紧子集(?)(?)Rd上的连续函数空间C((?))上是一致的,以及其过推广误差的上界可以由样本个数m和卷积神经网络的可调节参数的个数w和层数J界定.这为卷积神经网络的数学模型提供了一定的理论解释.此外,随着当今科技的快速发展,各学科获取数据的能力也越来越强,很多问题都可以转化为从图像中提取感兴趣的目标.因此如何将卷积神经网络以合理的形式应用于具体的图像处理问题当中,对促进相应学科的发展有着极其重要的实际意义.在实际应用中,针对不同数据面临的自动化分析难的问题,结合传统的图像处理算法分别给出了相应的自动化处理流程.(1)针对大体量电镜数据中线粒体的提取,提出了一种基于3D全卷积深度监督网络的线粒体重建算法.该方法通过三维卷积获取线粒体的空间特征和深度监督的策略加速网络收敛,从而实现线粒体的准确分割与重建.在多个电镜数据集上的实验结果验证了提出方法的有效性.(2)针对高通量的镍基高温合金数据,我们利用传统的图像处理方法将全视场电镜图像中成分、组织、硬度数据对应,建立了材料成分-组织-性能数据的对应关系.此外利用卷积神经网络进行微观组织识别并建立了一套形态学参数提取方法.这为镍基高温合金研究提供大量的材料学数据.(3)针对笼养小鼠记录视频,我们建立了一套笼养小鼠行为的自动分析方法和处理流程,包括基于卷积神经网络的笼养小鼠定位追踪、运动状态分析及脑电图分类.通过对笼养小鼠的行为分析,发现了小鼠运动行为特征与脑电图特征具有高度对应性.统计结果表明小鼠运动行为的转变主要发生在相邻状态之间,而不是随机发生.从而揭示了小鼠运动状态的变化规律.(4)针对风云气象卫星微波成像仪数据,我们提出了一种新的地理定位误差估计方法.在海岸线检测上,我们利用了更多的观测信息建立曲面拟合插值模型,并结合图像处理的方法获取亮温变化最大的“拐线”当作海岸线.在定位误差度量上,我们采用迭代最近邻算法来寻找检测海岸线和真实海岸线之间的对应关系并确定定位误差.实验结果验证了提出方法的有效性.
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