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基于神经网络的光热参数深度重构的综述报告.docx

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基于神经网络的光热参数深度重构的综述报告.docx

上传人:niuww 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于神经网络的光热参数深度重构的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于神经网络的光热参数深度重构的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于神经网络的光热参数深度重构的综述报告神经网络是一种能够模仿人类大脑神经元结构的计算模型,具有自适应学****和非线性映射等优势,近年来在光热参数深度重构中得到越来越广泛的应用。本文将就基于神经网络的光热参数深度重构技术进行综述。第一部分将介绍光热过程相关的概念和参数,包括太阳辐射、各向同性吸收系数、辐射热通量、导热系数以及各种热力学参数的定义和意义。第二部分将着重介绍神经网络的理论和模型,包括多层感知器、自编码神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。第三部分将阐述基于神经网络的光热参数深度重构的应用案例和优缺点。光热过程是指光和热的传导在物质中交换和转化的过程,包括辐射、传导、对流和蒸发四种方式。光照在表面后被吸收会转化为热量,而通过物体内部传导和对流的方式导致热量的分布和传递。各向同性吸收系数描述了材料对辐射能的吸收能力,辐射热通量表示单位时间内物质表面单位面积的辐射热流强度,导热系数描述了物体对热量传导的能力。这些参数是确定光热过程热力学特性和深度重构的关键。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型,其基本组成单元是神经元,通常包含输入、输出和激活函数三个部分。从输入开始,神经元通过对输入进行线性或非线性变换,以达到提高输入信息的特征提取和分类能力的目的。多层感知器是最基本的神经网络结构,通常包含一个或多个隐层,其前向传播的过程是通过利用上一层的输出进行下一层的输入计算。自编码神经网络通过自我重构的方式学****数据空间的低级特征,而循环神经网络和卷积神经网络则分别用于处理时间序列和图像等高维数据。在基于神经网络的光热参数深度重构的应用中,通常采用深度学****模型对大量的热力学参数进行训练和学****以实现精准的深度重构。例如在太阳辐射预测中,通过将多层感知器应用于各向同性吸收系数的学****通过对历史数据进行学****和预测,可对未来的太阳辐射进行精确的预测。在热量分布和传递的深度重构中,卷积神经网络能够有效地提取图像特征,并预测出物体不同深度的温度分布和能量转化。然而,基于神经网络的光热参数深度重构技术也存在一些挑战和限制,例如模型过拟合或欠拟合导致的精度降低、数据采集和处理难题、网络结构优化和调参等。此外,在实际应用中需要考虑到能源效率和成本等方面的限制。总体来说,基于神经网络的光热参数深度重构是一种高效、灵活和准确的方法,越来越多地被应用于太阳能、热能和光学等领域。但是,随着数据采集技术的不断改进和网络结构的进一步优化,其应用前景仍然非常广泛。