1037352新型式多磁極磁電編碼器sickDFS60E-BDCA00500統混合預編碼是提升無線通信系統容量和降低射頻鏈使用數量的關鍵技術之一,但是仍然需要大量高精度的相移器實現陣列增益。為了解決這個問題,本文中,首先通過個用戶的接收信號功率,得到自適應連接結構中射頻鏈與基站天線匹配關系,然后創新地把基于機器學習的自適應交叉熵優化方法應用于1比特量化相移的自適應連接混合預編碼器中。通過減小交叉熵和加入常數平滑參數保證收斂,自適應地更新概率分布以得到幾乎混合預編碼器。后,仿真驗證了所提方案的可行性以及具有滿意的可達和速率,與其他相同硬件復雜度的混合預編碼方案相比具有更優的可達和速率性能。 信號由于在采集過程中會受到外界環境的干擾導致其形態特征被嚴重淹沒,從而對醫生的診斷和遠程智能分析造成干擾。基于此,提出了一種基于卷積自編碼神經網絡的心電信號降噪算法。該方法利用自編碼器的編碼、解碼特性,通過卷積的方法構建深層神經網絡來學習從含噪心電信號到干凈心電信號的端對端映射。卷積層捕獲心電信號的細節特征,同時消除噪聲;解碼部分能夠對特征圖進行上采樣并恢復心電信號細節,從而得到干凈的心電信號。實驗中采用信噪比和均方根誤差為指標,將該方法與小波閾值法、S變換法、BP神經網絡法和指導濾波法進行比較。實驗結果表明,該降噪方法整體降噪精度更優,同時信號的低頻成分也得到了很好的保持。該方法型的間歇過程,青霉素發酵過程具有較強的非線性、時變性和不確定性。同時,菌體濃度、基質濃度和產物濃度等關鍵生物參數難以在線實時測量,而離線化驗則需要耗費高昂的人工成本。針對這一問題,該文基于互信息加權的特征提取方法,提出一種軟測量建模方法來估計青霉素發酵過程中的產物濃度。首先,基于互信息計算各個輸入變量和輸出變量之間的相關性,并用于加權處理稀疏自動編碼器損失函數中的重構誤差項,從而提取與輸出更為相關的特征;然后,利用提取到的所有輸入樣本特征,結合小二乘支持向量機對產物濃度進行估計。Pensim仿真平臺的驗證結果表明,該文所提方法能夠有效提高青霉素發酵過程軟測量模的異常檢測方法在處理海量高維度數據時檢效果不佳的問題,提出一種融合棧式去噪自編碼器（SDAE）和深度神經網絡（DNN）的網絡異常檢測方法。首先,利用棧式去噪自編碼器對數據進行特征降維,實現從高維數據到低維數據的非線性轉換;然后用深度神經網絡對數據進行分類。采用NSL-KDD數據集的實驗結果表明,與與其他異常檢測方法相比,SDAE-DNN模型性能要機電編碼器的誤差軟件補償方法需要添加額外的數字電路,造成轉換電路復雜、成本上升、可靠性下降的問題,提出一種基于硬件補償的機電編碼器系統,通過對旋轉變壓器電機和軸角轉換電路整體誤差進行分析,得出誤差關系矩陣。再由實際測量誤差和誤差關系矩陣得出修調電阻值,后對電路中的修調電阻進行激光修調,將原本在16位下19～33 LSB的整體誤差,提高到了5～6 LSB,提高了整體轉換精度。該硬件補償方法可以有效提機電編碼器系統的精度。相比于傳統的軟件補償方法,該方法不需要增加額外的數字補償電路,有效地提高了轉換器的整體可靠性和精度,具有較高的使用價值。壓力機裝模高度自動調整過程中,編碼器初始值標定需要操作者觀測實際裝模高度進行手動調節,且調節工作十分繁瑣的問題,提出一種值編碼器初始值標定算法,只要通過觸摸屏輸入當前需要標定的數值,按下確認按鈕即可,PLC（Programmable Logic Controller）可以根據上述算法自動計算,將編碼器數值與當前的裝模高度值實時匹配,很大程度上簡化了編碼器的標定流程,并通過實際應用驗證了該算法的可行性和有效性。 

1037352新型式多磁極磁電編碼器sickDFS60E-BDCA00500深度學習的三維重建算法主要從深度網絡的單一層進行特征獲取,二維圖像特征提取不完整,造成三維重建效果不理想。為提高三維重建模型的精度及準確度,充分利用二維圖像細節特征,使其有效轉換為三維網絡,提出一種基于多尺度CNN-RNN的單圖三維重建網絡。模型網絡主要由二維編碼器、轉換器及三維編碼器三部分組成。模型借鑒高斯金字塔模型,構建多尺度網絡,保留二維圖像不同尺度上的特征值,通過RNN將其轉換為三維特征。模型使用公共的Shape Net數據集進行訓練和測試,通過前后對比,發現使用多尺度特征提取方法的模船的軌跡預測對預測精度和實時性具有較高要求,而艦船軌跡數據特征的高復雜度特性,導致傳統預測算法精度低、耗時長,難以達到良好的預測效果。為此,提出一種基于變分自編碼器的海面艦船軌跡預測算法。將軌跡坐標數據集轉化為軌跡移動矢量集,使用變分自編碼器完成軌跡運動特征的提取與生成預測。同時為提高軌跡預測精度,將變分自編碼網絡的隱空間分布設定為混合高斯分布,使其更符合真實的數據分布特征,并在隱空間完成軌跡特征的分類,實現端到端的軌跡預測。是近年來發展的人工智能技術。相比于傳統淺層學習模型,深度學習具有強大的特征表示和函數擬合能力。深度學習能夠從海量數據中提取層次特征,其在流程工業過程數據驅動建模中具有較大的潛力和應用前景。首先簡單介紹了深度學習的發展歷程;然后,介紹了4類廣泛使用的深度學習模型以及它們在流程工業過程數據建模中的應用;后,在流程工業過程數據建模領域對深度學習進行了簡要總結。