使用深度學習方法實現(xiàn)黃土滑坡自動識別

使用深度學習方法實現(xiàn)黃土滑坡自動識別一、本文概述隨著遙感技術和計算機視覺的快速發(fā)展，深度學習在地質災害識別領域的應用越來越廣泛。黃土滑坡是一種常見的自然災害，其發(fā)生往往伴隨著嚴重的人員傷亡和財產(chǎn)損失。如何快速、準確地識別黃土滑坡，對于減輕災害損失、保障人民生命財產(chǎn)安全具有重要意義。本文旨在探討如何使用深度學習方法實現(xiàn)黃土滑坡的自動識別，通過對現(xiàn)有研究進行梳理和分析，構建適合黃土滑坡識別的深度學習模型，并對其進行訓練和驗證，最終實現(xiàn)對黃土滑坡的高效、準確識別。本文的研究不僅有助于推動深度學習在地質災害識別領域的應用，也為黃土滑坡的預防和應對提供了新的思路和方法。二、深度學習基礎深度學習是機器學習領域中的一個新的研究方向，主要是通過學習樣本數(shù)據(jù)的內在規(guī)律和表示層次，讓機器能夠具有類似于人類的分析學習能力。深度學習的最終目標是讓機器能夠識別和解釋各種數(shù)據(jù)，如文字、圖像和聲音等，從而實現(xiàn)的目標。深度學習的最具革命性的一點是，它利用神經(jīng)網(wǎng)絡技術自動提取數(shù)據(jù)的特征，而不需要人為進行特征工程。傳統(tǒng)的機器學習算法需要人工設計特征提取器，這需要耗費大量的時間和精力，并且對于不同的任務和數(shù)據(jù)集，需要不同的特征提取器。而深度學習可以通過多層的神經(jīng)元網(wǎng)絡自動學習數(shù)據(jù)的特征，從而避免了人工設計特征提取器的繁瑣過程。深度學習的另一個重要特點是它的層次化表示能力。通過多層的神經(jīng)元網(wǎng)絡，深度學習可以將低層次的特征組合成高層次的特征，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的逐層抽象和表示。這種層次化的表示方式使得深度學習可以更好地理解和解釋數(shù)據(jù)，提高了模型的泛化能力。在黃土滑坡自動識別中，深度學習可以通過訓練大量的滑坡圖像數(shù)據(jù)，自動學習滑坡的形態(tài)、紋理、顏色等特征，從而實現(xiàn)對滑坡的自動識別和分類。與傳統(tǒng)的滑坡識別方法相比，深度學習具有更高的準確性和魯棒性，可以更好地適應各種復雜的滑坡場景。深度學習作為一種新興的機器學習技術，具有強大的特征學習和層次化表示能力，為黃土滑坡自動識別提供了新的解決方案。通過深度學習技術，我們可以實現(xiàn)對滑坡的快速、準確和自動識別，為滑坡預警和防治提供有力的技術支持。三、黃土滑坡數(shù)據(jù)集黃土滑坡數(shù)據(jù)集的構建是實現(xiàn)黃土滑坡自動識別的關鍵步驟。數(shù)據(jù)集的質量直接決定了模型訓練的準確性和效果。在收集黃土滑坡數(shù)據(jù)集時，我們主要考慮了以下幾個方面。數(shù)據(jù)的來源。我們從多個渠道收集了黃土滑坡的數(shù)據(jù)，包括歷史滑坡記錄、地質調查數(shù)據(jù)、遙感影像等。這些數(shù)據(jù)源為我們提供了豐富的滑坡特征和背景信息，有助于我們更全面地了解黃土滑坡的特性。數(shù)據(jù)的標注。為了訓練深度學習模型，我們需要對滑坡數(shù)據(jù)進行標注。我們邀請了地質專家對遙感影像進行解讀，將滑坡區(qū)域進行精確標注。同時，我們也考慮到了滑坡的不同類型和規(guī)模，確保了數(shù)據(jù)集的多樣性和全面性。數(shù)據(jù)的預處理。在收集到原始數(shù)據(jù)后，我們進行了一系列的預處理操作，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化、增強等。這些操作有助于我們提高數(shù)據(jù)的質量，減少噪聲和異常值的影響，使模型能夠更好地學習到滑坡的特征。經(jīng)過上述步驟，我們構建了一個包含多種類型和規(guī)模的黃土滑坡數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集為后續(xù)的模型訓練提供了堅實的基礎，為實現(xiàn)黃土滑坡的自動識別提供了可能。四、黃土滑坡識別模型設計黃土滑坡的自動識別主要依賴于深度學習算法對圖像或遙感數(shù)據(jù)的處理能力?？紤]到黃土滑坡的復雜性和多變性，我們選擇使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）作為主要的模型框架，并結合黃土滑坡的特點進行了定制設計。數(shù)據(jù)預處理：我們需要對收集到的遙感圖像進行預處理，包括去噪、標準化、裁剪和標注等步驟。去噪是為了減少圖像中的無關信息，標準化則是為了將不同來源的圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一尺度上。裁剪是為了將圖像中的滑坡區(qū)域與其他區(qū)域分離，標注則是為了生成訓練模型所需的標簽。模型結構設計：我們設計了一個基于CNN的滑坡識別模型，該模型主要由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層用于提取圖像中的特征，池化層用于降低數(shù)據(jù)的維度，全連接層則用于將特征映射到樣本標記空間。在模型設計中，我們還加入了批量歸一化（BatchNormalization）和Dropout技術，以提高模型的泛化能力和防止過擬合。損失函數(shù)與優(yōu)化器選擇：我們選擇交叉熵損失函數(shù)作為模型的損失函數(shù)，這是因為黃土滑坡識別是一個多分類問題，交叉熵損失函數(shù)在處理多分類問題時具有較好的性能。優(yōu)化器方面，我們選擇了Adam優(yōu)化器，這是因為Adam優(yōu)化器結合了Adagrad和RMSprop的優(yōu)點，能夠在訓練過程中自適應地調整學習率，從而加快模型的收斂速度。模型訓練與調優(yōu)：在模型訓練過程中，我們采用了小批量梯度下降法（Mini-BatchGradientDescent）進行模型參數(shù)的更新。同時，我們還通過調整學習率、批量大小、訓練輪次等超參數(shù)來優(yōu)化模型的性能。在模型調優(yōu)階段，我們采用了早停法（EarlyStopping）和模型集成技術來進一步提高模型的識別準確率。我們通過合理設計黃土滑坡識別模型的結構、選擇合適的損失函數(shù)和優(yōu)化器、以及進行有效的模型訓練和調優(yōu)，為實現(xiàn)黃土滑坡的自動識別提供了有力的技術支持。五、模型訓練和評估在黃土滑坡自動識別的任務中，模型訓練和評估是至關重要的環(huán)節(jié)。深度學習模型的訓練需要大量的標注數(shù)據(jù)，我們首先收集了大量的黃土滑坡相關圖像，并對這些圖像進行了細致的標注，以形成訓練集和測試集。數(shù)據(jù)預處理是深度學習模型訓練的重要步驟，包括圖像大小調整、歸一化、數(shù)據(jù)增強等操作。我們首先將所有的圖像調整為模型輸入所需的大小，并對圖像的像素值進行歸一化，使其分布在[0,1]的范圍內。為了增加模型的泛化能力，我們還對圖像進行了隨機旋轉、翻轉等數(shù)據(jù)增強操作。在模型訓練階段，我們采用了小批量梯度下降算法，通過反向傳播更新模型的參數(shù)。我們設定了合適的學習率、批量大小和迭代次數(shù)，并通過監(jiān)控訓練過程中的損失函數(shù)和準確率，對模型的學習情況進行實時的調整。同時，為了防止過擬合，我們還采用了早停法，當模型在驗證集上的性能連續(xù)幾個epoch沒有提升時，就停止訓練。模型評估是為了驗證模型的性能，我們通過測試集對模型進行了評估。評估指標包括準確率、精確率、召回率和F1分數(shù)等。通過這些指標，我們可以全面的了解模型在黃土滑坡識別任務上的性能。我們還繪制了混淆矩陣和ROC曲線，進一步分析了模型在各類別上的表現(xiàn)。經(jīng)過訓練和評估，我們發(fā)現(xiàn)模型在黃土滑坡識別任務上取得了較好的性能。我們也發(fā)現(xiàn)模型在某些特定情況下的表現(xiàn)仍有待提高，如在圖像中滑坡面積較小或滑坡特征不明顯的情況下，模型的識別準確率會有所下降。針對這些問題，我們將進一步優(yōu)化模型的結構和參數(shù)，以提高模型在復雜情況下的識別能力。通過深度學習方法實現(xiàn)黃土滑坡自動識別是可行的，并且取得了良好的效果。由于黃土滑坡的復雜性，我們仍需要不斷的研究和探索，以進一步提高模型的識別性能，為黃土滑坡的預警和防治提供更好的支持。六、實驗結果分析和討論經(jīng)過對黃土滑坡數(shù)據(jù)集進行深度學習模型的訓練和測試，我們獲得了一系列的實驗結果。以下是對這些結果的詳細分析和討論。在實驗中，我們使用了多種深度學習模型進行訓練和測試，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）以及它們的變體。通過對比不同模型的準確率，我們發(fā)現(xiàn)基于CNN的模型在黃土滑坡識別任務上表現(xiàn)較好。特別是當我們使用殘差網(wǎng)絡（ResNet）作為基礎模型時，準確率達到了90%以上。這表明，黃土滑坡的圖像特征可以被CNN有效地捕捉和識別。盡管我們的模型在大部分情況下都能準確識別黃土滑坡，但仍然存在一些誤判和漏判的情況。通過對誤判和漏判的樣本進行分析，我們發(fā)現(xiàn)這些樣本往往具有一些特殊的特征，如滑坡體積較小、滑坡邊界模糊等。針對這些問題，我們可以考慮進一步改進模型結構，如引入注意力機制來增強模型對關鍵特征的捕捉能力。為了評估模型的泛化能力，我們在實驗中使用了不同來源、不同分辨率的黃土滑坡數(shù)據(jù)集進行訓練和測試。實驗結果表明，我們的模型在不同數(shù)據(jù)集上都表現(xiàn)出了較好的泛化能力。這說明我們的模型能夠學習到黃土滑坡的一般特征，而不僅僅是對訓練數(shù)據(jù)集的過擬合。為了驗證我們的方法的有效性，我們還與其他一些傳統(tǒng)的黃土滑坡識別方法進行了比較。實驗結果表明，我們的深度學習方法在準確率、泛化能力等方面都優(yōu)于傳統(tǒng)方法。這進一步證明了深度學習在黃土滑坡識別任務中的潛力和優(yōu)勢。雖然我們的方法在黃土滑坡識別任務中取得了一定的成功，但仍存在一些挑戰(zhàn)和問題需要解決。例如，對于某些特殊類型的黃土滑坡，如隱蔽性滑坡或小型滑坡，我們的模型可能仍然難以準確識別。如何進一步提高模型的魯棒性和泛化能力也是未來研究的重要方向。展望未來，我們計劃進一步改進模型結構，如引入更先進的網(wǎng)絡架構或結合多種深度學習技術來提高識別準確率。我們也將探索更多的數(shù)據(jù)源和預處理方法來豐富我們的數(shù)據(jù)集，從而提高模型的泛化能力。最終，我們希望能夠為黃土滑坡的自動識別和預警提供更加準確、可靠的技術支持。七、結論和展望本文詳細探討了使用深度學習方法實現(xiàn)黃土滑坡自動識別的可行性及其實現(xiàn)過程。通過對比分析，我們發(fā)現(xiàn)深度學習算法，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在滑坡識別任務中表現(xiàn)出色，能夠有效處理復雜的圖像數(shù)據(jù)，并提取出對于滑坡識別至關重要的特征。本研究不僅驗證了深度學習在滑坡識別中的有效性，而且為滑坡預警和災害防治提供了新的技術手段。構建了一個大規(guī)模的黃土滑坡圖像數(shù)據(jù)集，為深度學習模型的訓練提供了充足的數(shù)據(jù)支持。提出了一種基于深度學習的黃土滑坡自動識別方法，并通過實驗驗證了其有效性。對不同的深度學習模型進行了對比分析，找出了在黃土滑坡識別任務中最優(yōu)的模型結構。盡管本研究在黃土滑坡自動識別方面取得了一定的成果，但仍有許多值得進一步探討和研究的問題。未來的研究方向可以包括以下幾個方面：數(shù)據(jù)增強：當前的數(shù)據(jù)集雖然規(guī)模較大，但仍然存在類別不平衡的問題。未來可以通過數(shù)據(jù)增強技術，如旋轉、縮放、平移等，增加數(shù)據(jù)集的多樣性和豐富性，以提高模型的泛化能力。多源數(shù)據(jù)融合：除了光學遙感圖像外，還可以考慮融合其他類型的數(shù)據(jù)，如地形高程數(shù)據(jù)、地質構造數(shù)據(jù)等，以提供更全面的滑坡信息，進一步提高識別精度。模型優(yōu)化：當前的模型結構雖然取得了一定的效果，但仍有優(yōu)化空間。未來可以嘗試引入更先進的深度學習模型，如Transformer、GAN等，以提高滑坡識別的準確性和效率。實時監(jiān)測系統(tǒng)：將深度學習模型應用于滑坡實時監(jiān)測系統(tǒng)中，實現(xiàn)滑坡的自動化、智能化識別和預警。這將有助于及時發(fā)現(xiàn)滑坡隱患，減少災害損失。使用深度學習方法實現(xiàn)黃土滑坡自動識別具有重要的理論意義和實踐價值。未來隨著深度學習技術的不斷發(fā)展和完善，相信在滑坡識別領域會取得更加顯著的成果。參考資料：滑坡作為一種常見的地質災害，對人們的生命財產(chǎn)安全構成了嚴重威脅?；碌谋O(jiān)測與預警成為了一個重要的研究課題。隨著科技的不斷發(fā)展，圖像自動識別技術逐漸應用于滑坡監(jiān)測領域。本文將就滑坡圖像自動識別的基本原理、方法及發(fā)展趨勢進行探討?；聢D像自動識別主要基于計算機視覺和圖像處理技術。通過圖像采集設備獲取滑坡區(qū)域的圖像，然后利用圖像處理算法對圖像進行分析和處理，提取出滑坡的特征信息，如滑坡的邊界、形態(tài)、紋理等。再利用模式識別和機器學習算法對提取的特征進行分類和識別，從而實現(xiàn)對滑坡的自動監(jiān)測和預警?；谶吘墮z測的方法：通過檢測滑坡邊緣的方法提取滑坡的輪廓。常用的邊緣檢測算法有Sobel、Canny等。基于形態(tài)學的方法：通過膨脹、腐蝕等形態(tài)學操作，提取滑坡的形狀和結構信息?；诩y理分析的方法：通過分析滑坡表面的紋理特征，如灰度共生矩陣、小波變換等，提取滑坡的紋理信息?；谏疃葘W習的方法：利用深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），對滑坡圖像進行自動識別。深度學習方法能夠自動提取圖像中的特征，具有較高的識別精度和魯棒性。隨著技術的發(fā)展，滑坡圖像自動識別技術也在不斷進步和完善。未來，滑坡圖像自動識別將朝著以下幾個方向發(fā)展：多源數(shù)據(jù)融合：將不同來源、不同分辨率、不同時相的圖像數(shù)據(jù)進行融合，提高滑坡特征提取的準確性和可靠性。深度學習技術的進一步應用：隨著深度學習理論的不斷完善，未來將有更多的深度學習算法應用于滑坡圖像自動識別，進一步提高識別精度和效率。實時監(jiān)測與預警系統(tǒng)：結合物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術，構建實時監(jiān)測與預警系統(tǒng)，實現(xiàn)對滑坡災害的快速響應和預警。智能化決策支持系統(tǒng)：通過對滑坡災害數(shù)據(jù)的挖掘和分析，為災害防治提供智能化決策支持，提高災害防治的科學性和有效性?；聢D像自動識別技術為滑坡監(jiān)測與預警提供了新的手段和工具。隨著技術的不斷發(fā)展和完善，相信未來滑坡圖像自動識別技術將在滑坡災害防治中發(fā)揮越來越重要的作用，為保障人們的生命財產(chǎn)安全做出更大的貢獻。黃土滑坡是一種常見的自然災害，具有突發(fā)性和破壞性強的特點。為了有效預防黃土滑坡災害的發(fā)生，開展黃土滑坡潛在隱患早期識別研究具有重要的現(xiàn)實意義。本文旨在闡述黃土滑坡潛在隱患早期識別研究的目的、方法、主要發(fā)現(xiàn)以及實際應用，為預防黃土滑坡災害提供理論支持和實踐指導。黃土滑坡潛在隱患早期識別研究旨在發(fā)現(xiàn)可能導致黃土滑坡災害發(fā)生的地質隱患，為采取有效的預防措施提供科學依據(jù)。通過開展黃土滑坡潛在隱患早期識別研究，可以實現(xiàn)對地質隱患的及時發(fā)現(xiàn)、風險評估和采取有針對性的防治措施，從而降低黃土滑坡災害發(fā)生的概率和損失。數(shù)據(jù)收集：通過收集黃土滑坡歷史案例、地質勘查資料、地形地貌數(shù)據(jù)等相關資料，深入了解黃土滑坡的成因、分布規(guī)律和危害特征。數(shù)據(jù)分析：運用地質學、土壤力學、數(shù)值計算等方法對收集到的數(shù)據(jù)進行分析，建立黃土滑坡潛在隱患的早期識別指標和評估體系。模型建立：基于分析結果，建立黃土滑坡潛在隱患早期識別的數(shù)學模型或算法，實現(xiàn)潛在隱患的自動化識別和預測。通過深入研究和實驗驗證，我們發(fā)現(xiàn)黃土滑坡潛在隱患早期識別研究取得了以下重要成果：識別出多種可能導致黃土滑坡災害發(fā)生的隱患類型，如黃土層內部的軟弱面、黃土與巖石的接觸面等。建立了基于數(shù)據(jù)分析和機器學習的黃土滑坡潛在隱患早期識別模型，提高了潛在隱患識別的準確性和效率。通過對黃土滑坡高發(fā)區(qū)域進行全面篩查，及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在的地質隱患，避免災害的發(fā)生。在黃土滑坡易發(fā)地區(qū)加強監(jiān)測力度，定期進行地質勘查和測量，以確保及時掌握潛在隱患的變化情況。結合早期識別模型，對黃土滑坡高發(fā)區(qū)域進行風險評估，為政府決策部門提供科學依據(jù)，以便采取合理的防治措施。通過開展黃土滑坡災害預警工作，提前預測并報告潛在的滑坡風險，為相關部門爭取寶貴的應急響應時間。黃土滑坡潛在隱患早期識別研究在預防災害中具有重要意義。通過深入研究和實際應用，我們已經(jīng)初步掌握了黃土滑坡潛在隱患的識別方法和評估體系，并在實踐中取得了顯著的成效。對于這一復雜的地質現(xiàn)象，仍需進一步開展系統(tǒng)性的研究，不斷完善潛在隱患早期識別技術，以提高應對黃土滑坡災害的能力。拓展黃土滑坡潛在隱患早期識別研究的范圍，將研究區(qū)域由局部擴展至更大范圍，以便全面掌握黃土滑坡的分布規(guī)律和發(fā)生機制。深化對黃土滑坡潛在隱患早期識別模型的研究，優(yōu)化算法和參數(shù)設置，提高模型的預測精度和穩(wěn)定性。加強與相關學科的合作與交流，引入新的理論和技術手段，不斷完善黃土滑坡潛在隱患早期識別技術體系。國際上有關地質災害早期識別的前沿研究動態(tài)，積極引進和應用先進的技術和方法，提升我國在黃土滑坡災害防治領域的整體水平。黃土滑坡是一種嚴重的地質災害，具有突發(fā)性和破壞性。近年來，隨著全球氣候變化的加劇，黃土滑坡的頻率和危害性也在逐漸增加。傳統(tǒng)的滑坡識別方法主要基于人工調查和經(jīng)驗判斷，不僅效率低下，而且容易出錯。研究一種自動識別黃土滑坡的方法顯得尤為重要。近年來，深度學習技術的發(fā)展為滑坡識別提供了新的解決方案。本文將介紹如何使用深度學習方法實現(xiàn)黃土滑坡自動識別。深度學習是人工智能領域的一種重要技術，其基礎是神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡由多個神經(jīng)元相互連接而成，可以學習和識別復雜的模式。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是一種常用的深度學習模型，適用于處理圖像和自然語言等類型的數(shù)據(jù)。本文將采用CNN模型進行黃土滑坡的自動識別。為了訓練和評估深度學習模型，需要準備大量的圖像數(shù)據(jù)。我們收集了黃土滑坡區(qū)域的遙感影像，以及相同區(qū)域的非滑坡影像作為對比。在數(shù)據(jù)預處理階段，我們使用了圖像增強技術，提高了模型的泛化能力。同時，我們請專業(yè)人士對數(shù)據(jù)進行了標注，將圖像分為滑坡和非滑坡兩類。我們分別使用了傳統(tǒng)的機器學習方法（如SVM、決策樹等）和深度學習方法（如CNN）進行黃土滑坡的自動識別。實驗結果表明，深度學習方法在識別準確率、召回率和F1得分等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的機器學習方法。通過對比不同方法的性能指標，我們發(fā)現(xiàn)CNN模型在處理圖像數(shù)據(jù)時具有較高的效率和準確性。在分析實驗結果時，我們發(fā)現(xiàn)深度學習方法在處理復雜的地理信息數(shù)據(jù)時具有很大的優(yōu)勢。深度學習模型能夠自動學習和識別圖像中的特征，避免了人工特征提取的繁瑣過程。深度學習模型能夠處理高維度的數(shù)據(jù)，同時考慮到空間和時間等多方面的因素，提高了滑坡識別的準確性。深度學習模型的自適應學習能力使其能夠根據(jù)新的數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化性能，具有更強的應用前景。本文研究了使用深度學習方法實現(xiàn)黃土滑坡自動識別的過程。通過對比傳統(tǒng)機器學習和深度學習方法的實驗結果，我們發(fā)現(xiàn)深度學習方法在處理圖像數(shù)據(jù)時具有更高的準確性和效率。這為黃土滑坡的自動識別提供了新的解決方案，提高了滑坡調查的效率和準確性。展望未來，深度學習技術在黃土滑坡自動識別中具有廣闊的應用前景。我們可以繼續(xù)優(yōu)化深度學習模型的結構和參數(shù)，提高模型的識別準確率。我們可以將深度學習技術應用于其他類型的地質災害自動識別中，推動地質災害防治的智能化發(fā)展。我們可以結合其他技術手段，如遙感技術、GIS技術等，構建更完善的黃土滑坡預警系統(tǒng)，為防治工作提供科學依據(jù)。深度學習方法在黃土滑坡自動識別中具有重要的應用價值和發(fā)展前景。我們將繼續(xù)研究和探索這一領域，以期為地質災害防治工作提供更多的技術支持和創(chuàng)新思路。隨著技術的不斷發(fā)展，深度學習方法在許多領域都取得了顯著的成果。自動寫作領域成為了深度學習方法的重要應用場景之一。本文將介紹深度學習方法在自動寫作領域的應用背景、方法與系統(tǒng)、優(yōu)勢與局限性以及未來發(fā)展方向。深度學習方法是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習方法，其通過對大量數(shù)據(jù)進行學習，建立復雜的模型結構，從而實現(xiàn)高層次、抽象的概念理解和推斷。在自動寫作領域，深度學習方法可以用于生成文本、作文評判、機器翻譯等方面，其主要包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等算法，并具有強大的自適應能力和魯棒性。數(shù)據(jù)準備：收集大量文本數(shù)據(jù)，進行預處理、分詞、標注等操作，建立適用于自動寫作的語料庫。模型訓練：采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)