环境科学中的机器学习方法,神经网络与核方法
环境科学中的机器学习方法,神经网络与核方法
William W. Hsieh University of British Columbia, Canada Machine Learning Methods in the Environmental Sciences 2020, 349pp. Hardcover ISBN: 9780521791922 William W. Hsieh著机器学习是计算机智能(也叫人工智能)的一个主要的子领域。它的主要目标就是利用计算的方法从数据中提取信息。神经网络方法,一般被认为是机器学习研究中的第一次突破,它自上世纪80年代以来开始流行,而核方法是在上世纪90年代后半期作为机器学习研究的第二波高潮而到来的。本书对于机器学习方法和它在环境科学中的应用给出了统一的处理。机器学习方法进入环境科学是在上世纪90年代。已经大量地应用于卫星数据的处理、大气环流模型、天气和气象预报、空气质量预报、环境数据的分析和建模、海洋和水文预报、生态建模、以及雪灾冰川和森林监测等领域。书中第1-3章主要是为学生们而写的背景性资料,包括在环境科学中应用的标准统计方法。1.主要介绍了概率分布的基本意义、随机变量的平均值与方差、分析两变量关系的相关与回归分析方法等基本统计概念;2.回顾了主成份分析的方法和它的一些变化,以及经典相关分析方法;3.引入了基于时间序列数据的分析方法,如奇异谱分析(SSA)、主振荡型分析(POP)等。第4-12章为那些标准的线性统计方法提供了有力的非线性转化。4.关于前馈神经网
络模型及其最普遍的代表——多层感知哭模型(MLP模型),介绍了MLP模型的一些历史发展知识;5.为MLP神经网络模型所需要的非线性优化的内容;6.探索了几种能够使神经网络模型正确的学习并泛化的方法;7.是关于核方法内容。主要讨论了核方法的数据基础、主要思想以及它的一些缺点,并介绍了从神经网络到核方法的过渡;8.介绍了处理离散型数据的方法——非线性分类;9.介绍了两种核方法(支撑微量回归、SVR 和高斯过程、GP)和一种树方法(分类和回归树方法CART);10.关于非线性主成份分析的方法及相关的一些研究方法;11.系统地阐述了MLP和非线性经典相关分析(NLCCA)方法,并以热带太平洋气候变异性数据及它同中纬度气候变异的相关性为例加以说明;12.给出了大量机器学习方法在环境科学众多研究领域中的应用实例如遥感、海洋学、大气科学、水文学及生态学等。作者William W. Hsieh是英属哥伦比亚大学地球与海洋科学系及物理与天文学系的教授,主持大气科学项目。作者在环境科学中发展和应用机器学习方法中所做的先驱性工作在国际上享有很高的知名度。已在天气变化、机器学习、海洋学、大气科学和水文学等领域发表论文80多篇。本书主要适用于研究生初期阶段或者高年级的本科生,而且对于那些致力于在各自的研究领域应用这些新方法的研究者和参与者们也是十分有价值的。朱立峰, 博士后(中国科学院动物学研究所)Zhu lifeng,Postdoctoral(Institute of Zoology,CAS)
0830环境科学与工程一级学科简介
0830环境科学与工程一级学科简介 一级学科（中文）名称：环境科学与工程 （英文）名称：Environmental Sciences and Engineering 一、学科概况 伴随经济发展而出现的各种环境问题以及社会对解决环境问题的迫切需求，以研究与解决环境问题为核心任务的环境科学与工程学科应运而生。二十世纪七十年代中后期，我国环境科学与工程学科开始萌芽于化学、物理、地学、土木建筑、给排水工程、化学工程、法学、经济等传统学科之中，经历过七、八十年代的发展起步阶段，以及九十年代的快速发展，环境科学与工程学科在研究与解决环境问题的过程中得到了长足发展，培养了大量不同类型环境科学与工程专业人才，对解决我国日趋严重的环境问题和实施可持续发展战略发挥了重要作用。 环境科学与工程是基于自然科学、工程科学与社会科学而发展起来的综合性交叉新兴学科，是一门研究人与环境相互作用及其调控的学科，主要研究人类-环境系统的发展规律，调控二者之间的物质、能量与信息的交换过程，寻求解决环境问题的途径和方法，以实现人类-环境系统的协调和持续发展。环境科学与工程下含环境科学与和环境工程两个研究方向。其中，环境科学专业涉及环境的自然科学、技术科学与人文社会科学领域，主要研究环境演化规律、揭示人类活动同自然生态系统的相互作用关系以及探索人类与环境和谐共处的途径与方法。环境工程专业则涉及环境领域里的工程和技术问题，主要研究大气污染防治、水污染防治、固体废物处置与资源化、噪声控制，以及光、热、放射性和电磁辐射污染与防治等。
当前，人类社会面临复杂的发展与环境之间的矛盾，我国经济的持续高速发展面临巨大的环境压力，解决环境问题的知识需求以及大量专业人才的需求已经成为环境科学与工程学科进一步发展的动力源泉，二十一世纪将是环境科学与工程学科的蓬勃发展时期。学科内涵将随着对环境问题研究的深入和对学科方法论的创新而日益丰富和完善，研究领域亦将随之不断深化与扩展。当前，多要素复杂环境问题的作用机理、环境与健康效应、环境保护新技术与新材料开发利用、工业污染系统控制、复杂体系解析方法论、污染综合防治技术系统集成等前沿领域已纳入到环境科学与工程的学科研究范畴之中。 二、学科内涵 1. 研究对象 与传统学科相比，环境科学与工程学科具有明显的问题导向型特征，学科的研究对象随着不同阶段出现的环境问题特征而发生变迁。现阶段我国的环境问题及其研究呈现如下几种新的趋势：从重视污染的末端治理技术到建立多污染物的多种手段的综合防治思路；从单个污染物控制到多污染物多介质复合作用机理以及协同控制技术；从强调工业点源治理到重视农村面源控制；从突出城市污染控制到进行流域与区域的整体污染控制；从重视国家层面的污染控制到全球层面的污染机理与控制；从强化污染控制的科学与技术手段到建立循环经济与低碳经济；从在环境领域解决环境问题到构建从本质上改变人类生产方式、生活方式乃至生存方式的可持续发展模式等等。总体而言，环境科学与工程的研究对象包括：全球范围内的环境演化规律；人类活动同自然生态系统的相互作用关系；环境变化对地球生命及其支持系统的影响；污染物在环境中的迁移转化规律及其对人体健康与生态系统的影响；环境污染防治与资源循环利用技术；人类与环境和谐共处的途径与方法。
(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记(2)
深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。
环境科学领域学术论文中常用数理统计方法的正确使用问题
环境科学领域学术论文中常用数理统计方法的正确使用问题 张利田，卜庆杰，杨桂华，刘秀兰 《环境科学学报》编辑部，北京 100085 在环境科学研究中，经常会涉及到对随机变量大小、离散及分布特征描述以及对2个或多个随机变量之间关系比较的问题。而对随机变量及随机变量之间的关系进行定量描述的数学工具就是数理统计。由于能否正确使用各种数理统计方法关系到能否得出客观和可信的结论，所以，来稿中使用的数理统计方法是否正确是学术期刊编辑们极为重视的问题。针对近年来《环境科学学报》作者稿件中常见的数理统计方法方面的错误，我们对环境科学领域学术论文中常用数理统计方法（主要是相关分析和回归分析）的正确使用问题进行了初步分析，希望能对《环境科学学报》的作者们有所帮助。 1 统计软件的选择 在进行统计分析时，尽管作者可以自行编写计算程序，但在统计软件很普及的今天，这样做是毫无必要的。因此，出于对工作效率以及对算法的可靠性、通用性和可比性的考虑，多数科技期刊都要求作者采用专门的数理统计软件进行统计分析。我们在处理稿件时经常发现的问题是，作者未使用专门的数理统计软件，而采用Excel这样的电子表格软件进行统计分析。由于电子表格软件提供的统计分析功能十分有限，很难满足实际需要，除非比较简单的分析，我们不主张作者采用这样的软件。目前，国际上已开发出的专门用于统计分析的商业软件很多，比较著名有SPSS(Statistical Package for Social Sciences)、 SAS(Statistical Analysis System)、BMDP和STATISTICA等。其中，SPSS是专
门为社会科学领域的研究者设计的（但是，此软件在自然科学领域也得到广泛应用）；BMDP是专门为生物学和医学领域研究者编制的统计软件。目前，国际学术界有一条不成文的约定：凡是用SPSS和SAS软件进行统计分析所获得的结果，在国际学术交流中不必说明具体算法。由此可见，SPSS和SAS软件已被各领域研究者普遍认可。我们建议《环境科学学报》的作者们在进行统计分析时尽量使用这2个专门的统计软件。目前，有关这2个软件的使用教程在书店中可很容易地买到。 2 均值的计算 在处理实验数据或采样数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。此时，多数作者会不假思索地直接给出算术平均值和标准差。显然，这种做法是不严谨的。在数理统计学中，作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等。何时用算术平均值？何时用几何平均值？以及何时用中位数？这不能由研究者根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量的分布特征确定。反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望，而在随机变量的分布服从正态分布时，其总体的数学期望就是其算术平均值。此时，可用样本的算术平均值描述随机变量的大小特征。如果所研究的随机变量不服从正态分布，则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征。在这种情况下，可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。如果服从对数正态分布，则可用几何平均值描述该随机变量总体的大小。此时，就可以计算变量的几何平均值。如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布，则按现有的数理统计学知识，尚无合适的统计量描述该变量的大小特征。退而求其次，此时可用中位数来描述变量的大小特征。 3 相关分析中相关系数的选择
深度学习系列(7)：神经网络的优化方法
机器?学习中，梯度下降法常?用来对相应的算法进?行行训练。常?用的梯度下降法包含三种不不同的形式，分别是BGD 、SGD 和MBGD ，它们的不不同之处在于我们在对?目标函数进?行行梯度更更新时所使?用的样本量量的多少。 以线性回归算法来对三种梯度下降法进?行行?比较。 ?一般线性回归函数的假设函数为： （即有n 个特征）对应的损失函数为下图即为?一个?二维参数和组对应的损失函数可视化图像：批量量梯度下降法（Batch Gradient Descent ，简称BGD ）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路路是在更更新每?一参数时都使?用所有的样本来进?行行更更新，其数学形式如下： 深度学习系列列（7）：神经?网络的优化?方法?一、Gradient Descent [Robbins and Monro, 1951,Kiefer et al., 1952] = h θ∑j =0n θj x j L (θ)=12m ∑i =1 m (h ()?)x i y i 2θ0θ11.1 BGD （Batch Gradient Descent ）
还是以上?面?小球的例例?子来看，momentum ?方式下?小球完全是盲?目被动的?方式滚下的。这样有个缺 三、NAG （Nesterov accelerated gradient ）[Nesterov, 1983]
点就是在邻近最优点附近是控制不不住速度的。我们希望?小球可以预判后?面的“地形”，要是后?面地形还是很陡峭，那就继续坚定不不移地?大胆?走下去，不不然的话就减缓速度。 当然，?小球?自?己也不不知道真正要?走到哪?里里，这?里里以 作为下?一个位置的近似，将动量量的公式更更改为： 相?比于动量量?方式考虑的是上?一时刻的动能和当前点的梯度，?而NAG 考虑的是上?一时刻的梯度和近似下?一点的梯度，这使得它可以先往前探探路路，然后慎重前进。 Hinton 的slides 是这样给出的： 其中两个blue vectors 分别理理解为梯度和动能，两个向量量和即为momentum ?方式的作?用结果。?而靠左边的brown vector 是动能，可以看出它那条blue vector 是平?行行的，但它预测了了下?一阶段的梯度是red vector ，因此向量量和就是green vector ，即NAG ?方式的作?用结果。 momentum 项和nesterov 项都是为了了使梯度更更新更更加灵活，对不不同情况有针对性。但是，?人?工设置?一些学习率总还是有些?生硬，接下来介绍?几种?自适应学习率的?方法 训练深度?网络的时候，可以让学习率随着时间退?火。因为如果学习率很?高，系统的动能就过?大，参数向量量就会?无规律律地变动，?无法稳定到损失函数更更深更更窄的部分去。对学习率衰减的时机把握很有技巧：如果慢慢减?小，可能在很?长时间内只能浪费计算资源然后看着它混沌地跳动，实际进展很少；但如果快速地减少，系统可能过快地失去能量量，不不能到达原本可以到达的最好位置。通常，实现学习率退?火有三种?方式： θ?γv t ?1 =γ+ηJ (θ?γ) v t v t ?1?θv t ?1θ=θ?v t 四、学习率退?火
(完整版)深度神经网络全面概述
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.360docs.net/doc/d614404009.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
神经网络及深度学习
可用于自动驾驶的神经网络及深度学习 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 作者：来源：电子产品世界|2017-02-27 13:55 收藏 分享 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 如今，车辆的很多系统使用的都是机器视觉。机器视觉采用传统信号处理技术来检测识别物体。对于正热衷于进一步提高拓展ADAS功能的汽车制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度学习技术无疑为其指明了道路。 以知名品牌为首的汽车制造业正在深度学习神经网络技术上进行投资，并向先进的计算企业、硅谷等技术引擎及学术界看齐。在中国，百度一直在此技术上保持领先。百度计划在2019 年将全自动汽车投入商用，并加大全自动汽车的批量生产力度，使其在2021 年可广泛投入使用。汽车制造业及技术领军者之间的密切合作是嵌入式系统神经网络发展的催化剂。这类神经网络需要满足汽车应用环境对系统大小、成本及功耗的要求。 1轻型嵌入式神经网络 卷积式神经网络(CNN)的应用可分为三个阶段：训练、转化及CNN在生产就绪解决方案中的执行。要想获得一个高性价比、针对大规模车辆应用的高效结果，必须在每阶段使用最为有利的系统。 训练往往在线下通过基于CPU的系统、图形处理器(GPU)或现场可编程门阵列(FPGA)来完成。由于计算功能强大且设计人员对其很熟悉，这些是用于神经网络训练的最为理想的系统。 在训练阶段，开发商利用诸如Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction，卷积神经网络架构)等的框架对CNN 进行训练及优化。参考图像数据库用于确定网络中神经元的最佳权重参数。训练结束即可采用传统方法在CPU、GPU 或FPGA上生成网络及原型，尤其是执行浮点运算以确保最高的精确度。 作为一种车载使用解决方案，这种方法有一些明显的缺点。运算效率低及成本高使其无法在大批量量产系统中使用。 CEVA已经推出了另一种解决方案。这种解决方案可降低浮点运算的工作负荷，并在汽车应用可接受的功耗水平上获得实时的处理性能表现。随着全自动驾驶所需的计算技术的进一步发展，对关键功能进行加速的策略才能保证这些系统得到广泛应用。 利用被称为CDNN的框架对网络生成策略进行改进。经过改进的策略采用在高功耗浮点计算平台上(利用诸如Caffe的传统网络生成器)开发的受训网络结构和权重，并将其转化为基于定点运算，结构紧凑的轻型的定制网络模型。接下来，此模型会在一个基于专门优化的成像和视觉DSP芯片的低功耗嵌入式平台上运行。图1显示了轻型嵌入式神经网络的生成
深度神经网络及目标检测学习笔记
深度神经网络及目标检测学习笔记 ｈｔｔps://youtu.bｅ/MPU2ＨistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面,人工智能已经达到了３岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(ＤｅeｐＮｅuｒal Nｅtwork，NＮ)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器(尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deｅp Learning）的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 １．1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络（感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹
(完整word版)深度学习-卷积神经网络算法简介
深度学习 卷积神经网络算法简介 李宗贤 北京信息科技大学智能科学与技术系 卷积神经网络是近年来广泛应用在模式识别、图像处理领域的一种高效识别算法，具有简单结构、训练参数少和适应性强的特点。它的权值共享网络结构使之更类似与生物神经网络，降低了网络的复杂度，减少了权值的数量。以二维图像直接作为网络的输入，避免了传统是被算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积神经网络是为识别二维形状特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对于平移、比例缩放、倾斜和其他形式的变形有着高度的不变形。 ?卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一种多层的感知器，每层由二维平面组成，而每个平面由多个独立的神经元组成，网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为C元和S元。C元聚合在一起构成卷积层，S元聚合在一起构成下采样层。输入图像通过和滤波器和可加偏置进行卷积，在C层产生N个特征图（N值可人为设定），然后特征映射图经过求和、加权值和偏置，再通过一个激活函数（通常选用Sigmoid函数）得到S层的特征映射图。根据人为设定C层和S层的数量，以上工作依次循环进行。最终，对最尾部的下采样和输出层进行全连接，得到最后的输出。
卷积的过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（在C1层是输入图像，之后的卷积层输入则是前一层的卷积特征图），通过一个激活函数(一般使用的是Sigmoid函数)，然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。具体运算如下式，式中Mj是输入特征图的值： X j l=f?(∑X i l?1?k ij l+b j l i∈Mj) 子采样的过程包括：每邻域的m个像素（m是人为设定）求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过激活函数Sigmoid产生特征映射图。从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S层可看作是模糊滤波器，起到了二次特征提取的作用。隐层与隐层之间的空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。对于子采样层来说，有N 个输入特征图，就有N个输出特征图，只是每个特征图的的尺寸得到了相应的改变，具体运算如下式，式中down（）表示下采样函数。 X j l=f?(βj l down (X j l?1) +b j l)X j l) ?卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式。用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有了输
环境科学与工程专业主要研究什么
环境科学与工程专业主要研究什么 环境科学与工程专业要求学生掌握环境科学与工程专业的基本理论知识，接受实验技能、工程实践、计算机应用、科学研究与工程设计方法等的基本训练，具备对当今环境质量进行研究和评估、对企业的环保工程进行革新改造，并能进行环保新型产品的开发设计的基本能力。 研究方向 本培养方案按环境科学与工程一级学科制定，适用环境科学、环境工程两个二级学科。主要研究方向及其内容： 1.水污染控制理论与技术 城市污水处理厂的设计理论与技术;污水脱氮除磷技术;有机废水的厌氧处理技术，污水处理厂的自动控制理论与技术;膜分离理论与技术;高级氧化技术;水体富营养化研究;河流、湖泊等水体的水质模拟研究。 2.大气污染控制技术与理论 燃煤锅炉烟气脱硫技术;机动车排放污染控制理论与技术;清洁燃烧与大气污染控制理论与技术;室内空气环境质量与评价。 3.固体废物污染控制及资源化 生活垃圾的分类收集、运输与管理方法;卫生填埋场中垃圾降解规律;垃圾渗滤液产生的规律及治理技术;填埋气产生规律及开发利用;垃圾的堆肥化理论与技术研究;焚烧技术及设备的研究。各类工矿企业固体废弃物的处理处置及资源化技术的研究。 4.污染物的环境行为 污染物在大气、水体、土壤、地下水环境介质中的物理扩散，化学吸附-解吸、转化，生物降解与富集规律研究。
5.环境地质 研究工程建设对地质环境的影响与控制;研究地下水环境影响的规律与控制;研究地质灾害、洪涝灾害的形成规律、预测评价方法及防治措施，研究水土流失的形成发展规律与控制技术。 6.振动与噪声控制技术 环境振动噪声控制理论与技术;振动噪声测试理论与技术;环境振动噪声预测与评价;环境噪声振动的综合治理;机械设备噪声控制理论及技术;轨道交通噪声振动控制理论与技术。 7.交通环境污染与控制 交通污染形成机制、交通污染的危害分析、交通污染防治技术、交通环境管理手段、交通环境可持续发展以及与交通运载工具、交通运输过程及交通工程建设相关的环境影响评价等的研究。 8.环境规划与管理 城市环境规划;区域环境规划;流域环境规划;交通环境规划与管理;环境经济与投资;环境法规与政策。
环境护就是运用现代环境科学理论和方法
环境护就是运用现代环境科学理论和方法、技术，采取行政的、法律的、经济的、科学技术的等多方面措施，合理开发利用自然资源，防止和治理环境污染和破坏，综合整治环境，保护人体健康，促进社会经济与环境协调持续发展。这一概念明确了环境保护的指导理论、目的、内容和应采取的措施，尤其是将合理开发利用自然资源纳入环境保护。这就要求人们在合理利用自然资源的同时，深入认识并掌握环境污染和生态破坏的根源与危害，有计划地保护环境，防止环境质量恶化，控制环境污染和生态破坏，保护人体健康，保持生态平衡，保障人类社会的持续发展 随着全球污染加剧 全球环境问题日益严重 主要包括 ．酸雨污染。20世纪50年代随工业生产的发展和人口的激增，人类使用石化燃料增多出现的。其主要的危害就是导致大片的森 林死亡。现在全世界有三大酸雨区：欧洲、北美和我国长江以南地区 2．温室效应(或全球变暖)。全球变暖的主要原因是人类向大气排放的二氧化碳越来越多，其中，美国是第一大国，中国是第二 大国。最主要的危害就是导致南北两极的冰盖融化，使海平面上升。据科学家计算，如果人类对二氧化碳的排放不加限制，到本 世纪末，全球气温上升2~5摄氏度，海平面上升30~ 100厘米。由此会带来灾难性后果 3．臭氧层破坏。地球上空的臭氧层能吸收99%的紫外线，保护人 类免受伤害。但1985年英国南极考察队首次发现南极上空的臭氧 层有一个空洞，科学家发现是人类自已制造的氟氯烃类化合物的杰作” 4．土地沙漠化。地球上的沙漠正以每年600万公顷，也就是每分钟10公顷的速度侵蚀土地。其原因是草原植被被破坏。我国每天都有500公顷的土地披沙漠吞食。近来频频上演的沙尘暴就是严重的警告。 5．森林面积减少。现在全世界每年有1200万公顷的森林消失， 而且多数集中在发展中国家。原因之一是由于贫困所迫。不得不用宝贵的森林资源换取外汇；原因之二是在亚非拉的一些发展中国家，大约有20多亿农村人口是用木材作生活燃料；原因之三是毁林开荒。我国由于人多地少，毁林开荒非常严重，森林覆盖率只有13%，处于世界第120位。 6、物种灭绝。目前地球正在经理着第六次大规模的物种灭绝。由于人类对野生生物的狂捕杀，对生态环境的污染和破坏，使得地球上越来越多的物种已经或正在遭遇灭顶之灾。 7．水资源危机。全球水资源只有1%可供人类使用。随着经济发展和人口激增，全世界对
环境科学研究方法xxxx46.docx
项目申请可行性报告 书 申报课题名称：花溪水库水源地的保护 申报人姓名：罗有发 学院：资源与环境工程学院 班级：环境科学091班 学号： 0908100117 指导教师：刘方老师
花溪水库水源地保护可行性报告 一、项目立项背景及意义 饮用水是用途最为重要的水资源，饮用水水源的保护问题是关系国计民生的重大问题，饮用水的安全联系着亿万百姓的健康和生命安全，是党和政府“以民为本”治国理念的重要体现。随着我国经济的迅速发展，水资源匮乏及水污染日益严重所构成的水危机已成为我国实施可持续发展战略的制约因素，并且引起国家有关部门、新闻媒体和社会各界的重视。 水资源保护是实现水资源永续利用，保证我国社会、经济与环境可持续发展的重要条件。水利部门为加强全国河流域水资源保护，防止污染，促进各省经济的可持续发展，全面贯彻《水法》、《水污染防治法》等法规，部署全国各省同时开展水资源保护工作。 2006年中国环境科学研究院对全国饮用水水源地环境保护进行了规划，规划分三个阶段完成水源地保护工作。 花溪水库作为贵阳市主要的饮用水源地属于贵阳市饮用水源地一级保护区.溪水库地处南明河的上游，每天都向南明河提供大量的景观用水。花溪水库流域内虽无大型工业排污企业，但水源地内影响水质安全的情况仍很严重。主要问题有私自在水库上游内有养殖；沿库、沿河村庄未经处理直接向水体乱排放生活污水、倾倒垃圾；保护区内大量施用化肥、使用高难度、高残留农药。由于花溪水库周边存在点源和面源污染，点源即水库周边的农家乐、养殖场等产生污水。面源污染即水库周边有耕地存在会产生农田排水。由于花溪水库周边存在的点源和面源污染源对花溪水库具有潜在的污染风险，因此保护花溪水库水源地刻不容缓。 二、国内外研究与进展 （1）国外对农村生活污水的治理采取分散处理，如今，日本已经研发出了两种比较成熟的净化槽，一种是合并处理净化槽，主要针对洗涤剂和粪便等生活污水的净化处理，一种是深度处理净化槽，它不仅可以降低有机物的含量，还有除氮除磷的功能。然而在国内，关于农村生活污水分散处理的研究报道还比较少，有报道称采用快速渗滤技术和垂直潜流人工湿地来处理农村生活污水。 （2）在全球范围内，农业面源污染正在成为水体污染的主要原因，对农业面源污染的控制不但成为水污染治理的重中之重，也逐步成为现代农业和社会可持续发展的重大课题，发达国家在农业面源污染治理上主要通过源头控制，对农业面源、畜禽场面源进行分类控制，其核心特征为在扎实的实验基础上，发展环境友好的农业生产技术替代原有技术，在各主要水域和水源保护区研究和制定限定性农业生产技术标准。我国在农业面源污染工程型措施上，
神经网络11大常见陷阱及应对方法
深度学习的这些坑你都遇到过吗？神 经网络11 大常见陷阱及应对方法【新智元导读】如果你的神经网络不工作，该怎么办？本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题，包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等，并提供解决方法和原因解释，是深度学习实践的有用资料。 如果你的神经网络不工作，该怎么办？作者在这里列出了建神经网络时所有可能做错的事情，以及他自己的解决经验。 1.忘记规范化数据 2.忘记检查结果 3.忘记预处理数据 4.忘记使用正则化 5.使用的batch太大 6.使用了不正确的学习率 7.在最后层使用了错误的激活函数 8.你的网络包含了Bad Gradients 9.初始化网络权重不正确 10.你使用的网络太深了 11.使用隐藏单元的数量不对 忘记规范化数据了
问题描述 在使用神经网络时，思考如何正确地规范化数据是非常重要的。这是一个无法改变的步骤——假如这一步骤没有小心、正确地做，你的网络就几乎不可能工作。由于这个步骤非常重要，在深度学习社区中也是众所周知的，所以它很少在论文中被提及，因此初学者常常在这一步出错。 怎样解决？ 一般来说，规范化（normalization）的意思是：将数据减去均值，再除以其方差。通常这是对每个输入和输出特征单独做的，但你可能经常会希望对特征组做或特别主翼处理某些特征的规范化。 为什么？ 我们需要对数据进行规范化的主要原因是大部分的神经网络流程假设输入和输出数据都以一个约是1的标准差和约是0的均值分布。这些假设在深度学习文献中到处都是，从权重初始化、激活函数到训练网络的优化算法。 还需要注意 未训练的神经网络通常会输出约在-1到1范围之间的值。如果你希望输出其他范围的值（例如RBG图像以0-255范围的字节存储）会出现一些问题。在开始训练时，网络会非常不稳定，因为比如说预期值是255，网络产生的值是-1或1——这会被大多数用于训练神经网络的优化算法认为是严重的错误。这会产生过大的梯度，可能导致梯度爆炸。如果不爆炸，那么训练的前几个阶段就是浪费的，因为网络首先学习的是将输出值缩小到大致是预期的范围。如果规范化了数据（在这种情况下，你可以简单地将数值除以128再减去1），就不会发生这些问题。 一般来说，神经网络中特征的规模也决定了其重要性。如果输出中的有一个特征规模很大，那么与其他特征相比它会产生更大的错误。类似地，输入中的大规模特征将主导网络并导致下游发生更大的变化。因此，使用神经网络库的自动规范化往往是不够的，这些神经网络库会在每个特征的基础上盲目地减去平均值并除以方差。你可能有一个输入特征，通常范围在0.0到0.001之间——这个特征的范围如此之小，因为它是一个不重要的特征（在这种情况下，你可能不想重新scale），或者因为与其他特征相比它有一些小的单元（在这种情
深度神经网络
1. 自联想神经网络与深度网络 自联想神经网络是很古老的神经网络模型，简单的说，它就是三层BP网络，只不过它的输出等于输入。很多时候我们并不要求输出精确的等于输入，而是允许一定的误差存在。所以，我们说，输出是对输入的一种重构。其网络结构可以很简单的表示如下： 如果我们在上述网络中不使用sigmoid函数，而使用线性函数，这就是PCA模型。中间网络节点个数就是PCA模型中的主分量个数。不用担心学习算法会收敛到局部最优，因为线性BP网络有唯一的极小值。
在深度学习的术语中，上述结构被称作自编码神经网络。从历史的角度看，自编码神经网络是几十年前的事情，没有什么新奇的地方。 既然自联想神经网络能够实现对输入数据的重构，如果这个网络结构已经训练好了，那么其中间层，就可以看过是对原始输入数据的某种特征表示。如果我们把它的第三层去掉，这样就是一个两层的网络。如果，我们把这个学习到特征再用同样的方法创建一个自联想的三层BP网络，如上图所示。换言之，第二次创建的三层自联想网络的输入是上一个网络的中间层的输出。用同样的训练算法，对第二个自联想网络进行学习。那么，第二个自联想网络的中间层是对其输入的某种特征表示。如果我们按照这种方法，依次创建很多这样的由自联想网络组成的网络结构，这就是深度神经网络，如下图所示：
注意，上图中组成深度网络的最后一层是级联了一个softmax分类器。 深度神经网络在每一层是对最原始输入数据在不同概念的粒度表示，也就是不同级别的特征描述。 这种层叠多个自联想网络的方法，最早被Hinton想到了。 从上面的描述中，可以看出，深度网络是分层训练的，包括最后一层的分类器也是单独训练的，最后一层分类器可以换成任何一种分类器，例如SVM，HMM等。上面的每一层单独训练使用的都是BP算法。相信这一思路，Hinton早就实验过了。 2. DBN神经网络模型 使用BP算法单独训练每一层的时候，我们发现，必须丢掉网络的第三层，才能级联自联想神经网络。然而，有一种更好的神经网络模型，这就是受限玻尔兹曼机。使用层叠波尔兹曼机组成深度神经网络的方法，在深度学习里被称作深度信念网络DBN，这是目前非
大数据分析的深度神经网络方法
章毅 四川大学计算机学院2016.03.25 重庆
提纲 大数据简介 大脑新皮层的神经网络结构 大脑新皮层神经网络的记忆 大数据分析GPU深度神经网络计算平台
大数据商业应用诞生 全世界兴起大数据分布式存储与并行计Google Brain 计划，激起大规模神经网络在深度神经网络在语音大数据、图像大数据领域接连取得巨大突破 G. E. Hinton 教授在《Science 》发表文章，基于深度神经网络的大数据分析方法在学术界和工工信部白皮书指出：大数据分析是大数据研究的重要环节，其中大数据分“大数据” 一词诞生 2000 1997 2004 2006 2011 2012 2014 2015 我国大数据产业兴起 2013 美国奥巴马政府发布了大数据计划，将大数据战略上升为美国国家意志 国务院发布大数据发展行动纲要，大数据正式上升为我国国家意志
体量浩大Volume 多源异构Variety 生成快速Velocity 价值稀疏Value 大数据的基本特点大数据的目标实现大数 据转换为 价值 大数据的概念 问题：怎样实现大数据的目标？
大数据 关键技术 价值 大数据分析是大数据转化为价值的桥梁 问题：怎样设计大数据分析方法？ 展示平台 ?大数据知识展示 ?大数据产品 数据平台 ?大数据采集，标记 ?大数据存储，管理 大数据分析是大数据转 换为价值的最重要的环 节，否则，大数据仅仅 是一堆数据而已。
?每秒信息传递和交换1000亿次，PB 级数据 ?同步处理声音、温度、气味、图像等数据 ?50亿本书的存储容量 ?每秒人眼数据量140.34GB ? 在识别、判断、预测等智能行为方面展现出十分强大的能力 ?优秀的大数据处理器 人类大脑是天然的大数据处理器！ 进入大脑的信息被编码为某种数据，进而由大脑神经网络处理
环境与资源研究法 题目汇总
1、LogKow的公式 Kow定义为分配平衡时某一有机化合物在辛醇相中的浓度（C0）与其在水相中非解离形式浓度（Cw）的比值，即： Kow=C0/C w LogKow即为对Kow取对数。由上述对Kow的定义可以看出，LogKow值代表着物质在有机相和水相中的分配，也即物质在细胞中的溶解性情况（相似相溶）。LogKow数值越大，代表有机化合物在辛醇中的浓度越高，即表明物质较容易穿过细胞膜的磷脂双分子层结构，越容易进入细胞；反之，LogKow数值越小，代表有机化合物在辛醇中的浓度越低，物质较不容易穿过细胞膜的的磷脂双分子层结构，越容易溶于细胞外水溶液。 测定PBDE同系物的辛醇-水分配系数，首先可以用实验方法： （1）产生柱法：将一定体积的PBDE正辛醇（水饱和）溶液加入产生柱中，使用一定体积的蒸馏水（正辛醇饱和）循环通过恒温（25+0.5℃）产生柱中过程的正辛醇层，连续测定5个水相浓度，直至两相平衡，由此求出分配系数。 （2）反相高效液相色谱法：利用反向液相色谱系统来模拟正辛醇—水分配系统。在HPLC 系统中测试出PBDE及已知其LogKow值的参比物的容量因子K，再根据参比物的lgK-lgKow 标准曲线计算PBDE的lgKow值。 其次可以用Leo碎片法计算得，即是基于从经验得来的碎片常数f和结构因子F的加和， 即lgKow=∑碎片常数〔f〕+结构因子（F） f和F值可以通过查表得到，要输入的唯一信息是化合物的结构参数，但PBDE中连接的结构类型较为复杂，所以碎片可能会有很多f值可用，考虑的因子过多，容易出现误差。 再次可以使用EPI Suite 软件进行计算，这种方法较为方便且对于疏水性较强的PBDE，计算值更为精准。 2、PCR技术的原理 PCR技术的基本原理类似于DNA的天然复制过程，其特异性依赖于与靶序列两端互补的寡核苷酸引物。PCR由变性--退火--延伸三个基本反应步骤构成：①模板DNA的变性：模板DNA经加热至93℃左右一定时间后，使模板DNA双链或经PCR扩增形成的双链DNA解离，使之成为单链，以便它与引物结合，为下轮反应作准备；②模板DNA与引物的退火(复性)：模板DNA经加热变性成单链后，温度降至55℃左右，引物与模板DNA单链的互补序列配对结合；③引物的延伸：DNA模板--引物结合物在TaqDNA聚合酶的作用下，以dNTP 为反应原料，靶序列为模板，按碱基配对与半保留复制原理，合成一条新的与模板DNA 链互补的半保留复制链重复循环变性--退火--延伸三过程，就可获得更多的“半保留复制链”，而且这种新链又可成为下次循环的模板。每完成一个循环需2～4分钟，2～3小时就能将待扩目的基因扩增放大几百万倍。
神经网络算法的应用
神经网络算法的应用 别以为名字中带“网络”二字，神经网络就是一种设备，事实上神经网络是一种模拟人脑结构的算法模型。其原理就在于将信息分布式存储和并行协同处理。虽然每个单元的功能非常简单，但大量单元构成的网络系统就能实现非常复杂的数据计算，并且还是一个高度复杂的非线性动力学习系统。1 神经网络的结构更接近于人脑，具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力。神经网络的用途非常广泛，在系统辨识、模式识别、智能控制等领域都能一展身手。而现在最吸引IT巨头们关注的就是神经网络在智能控制领域中的自动学习功能，特别适合在需要代入一定条件，并且信息本身是不确定和模糊的情况下，进行相关问题的处理，例如语音识别。 神经网络的发展史 神经网络的起源要追溯到上世纪40年代，心理学家麦克库罗克和数理逻辑学家皮兹首先提出了神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人就是神经网络研究的先驱。随着计算机的高速发展，人们以为人工智能、模式识别等问题在计算机面前都是小菜一碟。再加上当时电子技术比较落后，用电子管或晶体管制作出结构复杂的神经网络是完全不可能的，所以神经网络的研究一度陷于低潮当中。到了20世纪80年代，随着大规模集成电路的发展，让神经网络的应用成为了可能。而且人们也看到了神经网络在智能控制、语音识别方面的潜力。但是这一技术的发展仍然缓慢，而硬件性能的发展以及应用方式的变化，再加上谷歌、微软、IBM等大公司的持续关注，神经网络终于又火了起来。本该在上世纪80年代就出现的诸多全新语音技术，直到最近才与我们见面，神经网络已经成为最热门的研究领域之一。 机器同声传译成真 在国际会议上，与会人员来自世界各地，同声传译就成了必不可少的沟通方式。但是到目前为止，同声传译基本上都是靠人来完成的，译员在不打断讲话者演讲的情况下，不停地将其讲话内容传译给听众。用机器进行同声传译，这个往往只出现在科幻电影中的设备，却成为了现实。 在2012年底天津召开的“21世纪的计算-自然而然”大会上，微软研究院的创始人里克·雷斯特在进行主题演讲时，展示了一套实时语音机器翻译系统。这个系统在里克.雷斯特用英文演讲时，自动识别出英文字词，再实时翻译成中文，先在大屏幕上显示出来，同时用电脑合成的声音读出。最令人惊奇的是，与常见的合成语音声调非常机械不同。在演示之前，雷斯特曾经给这套系统输入过自己长达1个多小时的录音信息，所以由电脑合成的中文语音并不是机械声，而是声调听上去和雷斯特本人一致。 这套实时语音机器翻译系统就是基于神经网络算法，由微软和多伦多大学历时两年共同研发。这个被命名为“深度神经网络”的技术，模仿由不同层次神经元构成的人脑，组成一个多层次的系统。整个系统共分为9层，最底层用来学习将要进行分析的语音有哪些特征，上一层就将这些分析进行组合，并得出新的分析结果，这样经过多次分析处理之后，增加识别的准确性。而最上面的一层用来分析出听到的声音究竟是哪个音组，再通过和已注明音组的语音库里的数据进行比对，从而将正确的结果反馈出来。经过如此复杂精密的处理之后，系统对于语音的识别能力就会有显着的提升，其性能优于以往的办法。 根据微软的测试，运用了这种“深度神经网络”技术的实时语音翻译器，相比旧系统出错率至少降低30%，最好的情况下能达到8个单词仅错1个，这是一个非常不错的成绩了。这个实时语音翻译器已经能支持包括普通话在内的26种语言，不过这个实时语音翻译器目前还不成熟，使用之前必须先在系统中输入1个小时以上的音频资料，让系统识别发言人声