引言

现代复杂工程系统的多模处理技术在近年来得到了广泛应用，特别是在神经网络方法的推动下，其监控和优化能力得到了显著提升。本文将详细探讨神经网络方法在多模处理中的应用，包括自组织映射（SOM）、卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）等技术，以及自编码器、狄利克雷过程、隐马尔可夫模型（HMM）和即时学习（JITL）方法在实际应用中的表现。通过对这些方法的深入分析，我们可以更好地理解神经网络技术在现代复杂工程系统中的作用和发展前景。

一、神经网络方法概述

神经网络方法在多模处理中的应用，主要体现在通过对大量数据的处理和分析，来实现对系统状态的监控和优化。这些方法不仅提高了数据处理的效率，还显著增强了系统的鲁棒性和灵活性。

1.1 自组织映射（SOM）方法

Ng等提出了一种神经元聚类方法，通过自组织映射（SOM）将转换模式的在线数据映射到轨道上，并转化为一系列神经元簇，代表了运行状态的特征。通过将过渡模式与知识库中已知的过渡模式特征序列进行比较，实现了对过渡模式的监控。该方法实现了过渡模式下运行状态的可视化，在线应用速度快。

1.2 卷积神经网络（CNN）方法

Han等通过自适应层将源域和目标域投射到子特征空间中。他们在联合域自适应模型中引入了卷积神经网络（CNN），以降低最大均数差（MMD），提高自适应层的特征分布差异和迁移能力。此外，CNN可分为共享层和全连接层（自适应层）。

1.3 深度置信网络（DBN）方法

马等提出了一种基于多阶分数傅里叶变换（FRFT）和麻雀搜索算法（SSA）优化的深度置信网络（DBN）的方法。首先，利用FRFT技术，基于曲线特征分割，提取系统振动信号的故障特征频率；然后利用SSA对DBN各权重参数进行最大次数迭代优化，作为模型的初始权重，结合故障特征对SSA-DBN模型进行训练，并将其应用于故障监测。

二、自编码器模型的方法

作为深度神经网络的经典方法，自编码器通过编解码步骤将数据样本投射到输出空间中，从而实现数据的降维和特征提取。

2.1 堆叠稀疏自编码器（SSAE）

LV等提出了一种基于堆叠稀疏自编码器（SSAE）的表示学习自适应监测方法。SSAE模型通过将最上层的自编码器训练到潜层作为多个叠加的下一个编码器的输入来构建，并与自动编码器网络相结合来监控转换模式。

2.2 动态稀疏堆栈自编码器（DSSAE）

江[86]提出了一种动态稀疏堆栈自编码器模型（DSSAE），该模型使用无监督数据动态扩展矩阵提取DSSAE的动态特征，并通过反向传播（BP）算法和梯度下降方法训练模型，提高系统的监测和分类能力。

2.3 变分自编码器（VAE）

Lee等构建了一个变分自编码器（VAE）模型，该模型由具有多层神经网络的编码器和解码器组成。编码器通过将数据集映射到潜在空间来降低维度，并使用ReLU函数作为激活函数。解码器将潜在向量映射到输出空间。

2.4 局部自适应标准化和变分自编码器双向长短期记忆（LAS-VB）

Wu等提出了一种基于局部自适应标准化和变分自编码器双向长短期记忆（LAS-VB）的自适应监测方法。他们通过LAS方法对局部移动窗口数据进行预处理进行标准化，构建了由多个双向长期和短期记忆层组成的VAE模型，并训练模型计算标准化数据，以获得监控阈值并评估系统状态。

2.5 变分自动编码器和随机森林信息融合

马等采用变分自动编码器和随机森林信息融合方法进行轴承断层诊断和剩余寿命预测。

三、狄利克雷过程的方法

为了有效适应新模式，一些研究者选择了狄利克雷过程后的高斯混合数据作为样本来计算分布。在获得分布均值和协方差矩阵并迭代样本参数后，构建狄利克雷过程-高斯混合模型（DP-GMM），用于非线性数据的聚类分析。

3.1 DP-GMM方法

这种方法本质上是一种无监督聚类算法，适用于非线性数据的聚类分析。其缺点在于分布初始化阶段可能引起参数误差，且对过渡期模态的监测敏感，可能导致误判。

四、隐马尔可夫模型（HMM）的方法

HMM由马尔可夫链和状态转移矩阵组成，包含四个关键组件：隐藏状态、状态转移概率、可观测状态和初始状态。

4.1 隐半马尔可夫模型（HSMM）

为了克服HMM中状态持续时间需服从几何分布的问题，引入了隐半马尔可夫模型（HSMM），通过基于HMM的状态持续时间概率构建。

4.2 多层狄利克雷过程混合模型（HDP-HSMM）

如果使用多层狄利克雷过程混合模型定义HMM转移概率先验分布对数据进行聚类，则以马氏距离为局部监测统计量构建的HDP-HSMM方法，可以在使用HSMM监测转换模式下的模式转换后，自动识别和分类数据模式。

4.3 核主成分分析（KPCA）和变量选择方法

通过Baum-Welch方法训练后，HMM可以与核主成分分析（KPCA）或变量选择方法和移动窗口相结合，以显著提高转换模式的监测性能并降低误报率。

五、即时学习（JITL）方法

JITL方法包括堆叠自动编码器（SAE）和CCA神经网络。

5.1 深度规范相关分析（DCCA）

在深度规范相关分析（DCCA）中，数据被划分为历史数据、提取输入和输出、构建SAE个人学习和优化SAE参数以提高参数相关性的联合学习过程。在两个进程中引入CNN以构建残差监测模式。通过从在线数据中选择和估计历史数据，可以得到监测统计限值。

5.2 改进的JITL-CCA方法

Chen等提出了一种改进的JITL-CCA方法。他们通过K-means构建了一个CCA模型，以对从训练数据中获得的最小输入-输出相关数据集进行分类。去除省略的数据后，重建CCA模型。计算参数矩阵，并监测统计极限。

5.3 统计慢特征分析（SSFA）

Zhang等将统计模式分析（SPA）和慢特征分析（SFA）模型相结合，形成了统计慢特征分析（SSFA）。通过JITL算法从本地数据中选择最相关的样本，构建相似度矩阵并监测当前测试样本。通过引入全局分析和局部统计矩阵，构建了基于实时学习的全局保存SSFA模型，以缩短异常状态的监测时间，提高监测精度。