1037232數控機床主軸編碼器sick秉銘DFS60B-S4CA01024探測是我國的空間探索工程項目,是中國航天進入深空領域針對帶寬有限的地火通信信道和預期拍攝的大量火星照片,采用新一代靜態圖像編碼標準JPEG2000進行圖像壓縮。JPEG2000壓縮性能優異,但算法結構復雜,特別是EBCOT中的MQ編碼和碼率控制。MQ編碼包含了相當的比特級運算和復雜的控制關系,而碼率控制則需要消耗大量存儲空間并進行多次的迭代截取,兩者是在資源受限的火星探測硬件平臺上實現JPEG2000算法的主要瓶頸。因此,MQ編碼和碼率控制的面積優化設計,對實現火星探測JPEG2000圖像編碼系統有重要意義。究了JPEG2000標準的算法原理和工作流程,深入分析了MQ算術編碼和碼率控制的算法特征及在硬件實現中的技術瓶頸。結合現有技術與圖像編碼的具體需求,實現并優化了兩個模塊。主要研究成果如下:1究了MQ算術編碼算法,針對其數據高度串行的特點,設計了基于三級流水的MQ編碼器。在此基礎上,分析二級流水的電路結構,針對其多路選擇器扇出過大的資源瓶頸,通過減少選擇器輸入輸出分支,大幅降低了面積開銷;分析了MQ編碼器的輸出特點,針對其無法連續吞吐數據的問題,在第三級流水中添加移位寄存器,并證明該移位寄存器的小有效位寬為3字節,實現了MQ編碼器對輸入數據的無間隔吞吐。2、本文研究了碼率控制算法,提出了一種將斜率計算模塊由Tier2編碼提前至Tier1編碼的EBCOT硬件結構,使得Tier1編碼產生的通道信息不必進行中間緩存,有效減少了存儲面積的開銷。在該結構的基礎上,設計并實現了碼率控制模塊,其主要由兩個部分組成:向前剔除三次奇異點的斜率計算模塊,其資源消耗優于*剔除奇異點,而截取性能優于剔除當前奇異點;進行包頭預估計的并行截取模塊,與現有實現相比,提升了碼率控制的精度和速度。3、本文實現的MQ編碼器和碼率控制模塊已經應用在基于JPEG2000的火星探測圖像編碼系統中。該系統能夠滿足多種壓縮模式,12比特深度,3072*4096大分辨率等各類指標的實時圖像處理要求。經過軟硬件協同驗證和大規模圖像測試,以及對硬件實現結果的分析,終證明該系統輸出的編碼碼流符合JPEG2000標準,且壓縮性能和資源消耗均滿足火星探測工程的需求指標。本文基于火星探測的工程背景,設計并實現了面積優化的MQ編碼器和碼率控制模塊,能夠滿足火星探測圖像處理單元資源低耗的工程需求,但相對應,本文實現的電路工作頻率不高,處理速度較慢,主要的處理對象為火星探測中的中分圖像和高分圖像,不適用于網絡通信、醫療成像、數字圖書館等其他場景,在今后的工作中,應面向更廣闊的應用機床系統中,主軸單元占據著關鍵位置,其中需要安裝光電式或磁性環式旋轉編碼器,以實現數控機床的功能,也就是檢測主軸轉速,加工螺紋,準停控制。現階段,傳統旋轉編碼器的安裝方式主要包含同步帶和齒輪傳動的外置式結構,其可以實現主軸功能,但是其中依舊存在許多缺陷,亟待彌補。而空心軸式旋轉編碼器具有其自身的*優勢,充分合理利用以實現編碼器安裝方式的進一步優化,直接完善為直聯式安裝結構,勢在必行。據此,本文主要對數控機床主軸編碼器安裝結構設計的優化與完善進行了詳細分析。因此探究性能良好的情感分析算法具有巨大的實際意義。常用的情感分析方法主要分為基于傳統機器學習技術、基于情感詞典和基于深度學習的方法。基于深度學習的方法依靠無監督訓練的詞向量來表示文本,但是這種方法沒用充分表示出文本的上下文語境關系,而且經常用于處理文本的循環神經網絡結構比較復雜,訓練難度較大。另外,隨著各個領域新產品的不斷涌現,新的領域往往缺少大量的有標簽數據來訓練模型,因此,研究如何利用已有領域的有標簽訓練數據對新的領域進行情感分析具有重要意義。本文針對現有的情感分析算法存在的問題進行了研究,探究了遷移學習技術在情感分析算法中的應用,主要的工作內容包括以下三個方面:（1）針對無監督訓練的詞向量無法表示上下文語境關系的問題,本文提出基于模型遷移的分層注意力網絡的情感分析算法,利用機器翻譯任務訓練一個編碼器,并將這個編碼器模型結構遷移到情感分析任務中,用于生成文本的分布式表示。由于翻譯模型需要充分提取上下文中的關鍵信息才能夠盡可能準確地實現一種語言到另一種語言的轉換,因此,經過這種方式獲得的詞向量涵蓋了上下文語境關系,對情感分析算法的性能有很大的提升。（2）本文使用分層的注意力機制神經網絡完成文本情感分析任務,網絡主要分為單詞層和句子層,在每層都使用一種稱為小門單元的簡化的神經網絡結構,減少了模型參數,降低了模型訓練難度,并且在每層均引入了注意力機制來提取重要的信息。（3）針對在一個領域內訓練的情感分析算法無法應用于其他領域的問題,本文提出了基于特征的跨領域遷移的情感分析算法,利用編碼器提取領域無關的公有特征和目標領域的私有特征,然后結合這兩種特征利用源領域有標簽樣本數據和小部分目標領域有標簽樣本數據訓練分類器,實現跨領域情感分類。

 1037232數控機床主軸編碼器sick秉銘DFS60B-S4CA01024機視覺領域,自然語言處理領域和語音處理領域取得了飛速的發展和的成功,其中表示學習領域研究的不斷進步對這次深度學習技術的崛起起到了促進作用。學習良好的數據嵌入與特征表示,使得在構建預測模型或者分類器時更容易從數據中提取有用的特征信息。然而,目前主流的深度學習模型存在黑盒屬性,缺乏相應神經科學的理論性指導。主流的深度學習模型不能進行推理任務。深度學習模型的結構往往是固定的,缺乏對應的結構學習算法。深度學習的研究主要圍繞著有監督的深度學習,主流深度學習模型的訓練離不開大規模的人工標注數據。但是大規模人工標注數據的獲取是非常困難的,甚至在一些任務中是不可能的。因此,使用半監督或者無監督的深度學習成為迫切的研究需求。近年來,在無監督深度學習領域,自動編碼器取得了廣泛的成功。但是傳統的深度自動編碼器存在很多局限性,比如:首先,自動編碼器模型中編碼器與存在結構對偶屬性,但在傳統的自動編碼器模型應用中,這點被忽略。其次,編碼器與解訓練過程是分離的,編碼器與間的反饋信息沒有共享。針對上述問題,本文研究一種新型的概率深度學習模型和積網絡。和積網絡模型具有遞歸概率語義,具有很強的理論性支持。和積網絡能進行推理,其結構可以使用結構學習算法從數據中生成網絡結構。基于和積網絡的這些優點,本文提出一種層次和積網絡作為特征提取器并設計改進的和積網絡結構學習算法。受到對偶學習啟發,本文還提出一種基于對偶和積網絡的自動編碼器架構。主要工作概述如下:1介紹了和積網絡的相關基本知識。第二,說明了和積網絡的推理模式。然后,介紹了和積網絡的生成式與判別式參數學習方法。后,介紹了和積網絡的主流結構學習方法。2、對和積網絡在兩個方面做出了改進出了層次和積網絡特征提取器。和積網絡結構。然后,排列和積網絡節點為層次順序結構,同層包含相同節點,不同層包含不同節點,增加輸入層輸出到每一個和積網絡的隱藏層。第二,提出了一種改進的和積網絡結構學習算法,首先,在實例變量矩陣劃分之前,將其分為兩部分,然后引入樹分布作為葉子節點分布。后,引入變量熵值限制變量劃分過程。3、為了驗證層次和積網絡作為特征提取器與改進和積網絡結構學習算法的性能,本文進行了大量的對比實驗。首先,可視化層次和積網絡的樣本生成。然后,可視化層次和積網絡的特征提取。后,使用層次和積網絡進行圖像分類任務,對比模型證明了層次和積網絡在特征提取與圖像分類的*性能。本文還設計了改進的和積網絡結構學習算法對比傳統和積網絡結構學習算法Learn SPNs的實驗,在模型參數統計與平均測試邏輯似然函數指標中驗證了改進的和積網絡結構學習算法的有效性。4、提出了對偶和積網絡自動編碼器。首先,設計其結構作為對偶閉環。然后,引入概率結構對偶正則化項監督對偶和積網絡的自動編碼器訓練過程。后,同時訓練對偶和積網絡自動編碼器中的SPNs編碼器與MPNs解使反饋信息在兩個模型中共享。5、為了驗證對偶和積網絡自動編碼器的表示學習能力,本文設計了數據集嵌入重構實驗與多標簽分.