02-实验操作手册.docx

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1、村镇规划人流状态智能分析虚拟仿真实验操作手册浙江工业大学6）左下角可选择时间段进行播放，显示不同时间段人流情况。6）点击结束，结束实验，系统评判实验得分一、系统简介该软件采用3D仿真技术还原义乌佛堂古镇真实场景。系统分为人流状态智 能分析技术的原理学习、智能分析识别模型搭建及算法分析、佛堂古镇的人流状 态智能分析应用三个部分实验，包含全连接神经网络、卷积神经网络和循环神经 网络三个网络模型原理认知与搭建，涵盖XOR问题、莺尾花识别、手写数字识 别、图像识别四个实验及基于佛堂古镇三维仿真场景的人流状态智能分析复杂应用 实验。通过神经网络模型算法设计掌握神经模型的训练过程，再将训练模型应用到 古镇

2、街道真实场景当中，完成从模型训练到应用的整个过程。通过实验引导学生 将理论与实际问题相结合，增强实验教学效果。帮助学生掌握人工智能基础知识村镇规划人流状态智能分析虚拟仿真实验人流状态智能分析技术的原理学习/智能分析识别模型搭建及算法分析/佛堂古镇的人流状态智能分析应用/及复杂应用的技能。二、人流状态智能分析技术的原理学习点击进入第一部分实验：人流状态智能分析技术的原理学习。实验包含生物 神经网络工作原理和人工神经网络工作原理两个实验。生物神经网络原理界面包 含三个模块实验原理视频介绍，介绍生物神经网络的工作过程及与人工神经网络 的联系。人工神经网络原理界面包含：全连接神经网络、卷积神经网络和全

3、连接神 经网络。内容包括神经网络原理及工作过程简介。1.生物神经网络工作原理1)点击生物神经网络工作原理进入相关实验界面:3)点击习题完成习题进行提交，系统自动记录实验得分。2)分别点击神经元、生物神经网络、人工神经网络三个模块，观察各自工作原理视频与内容简介。界面右侧功能按键包括首页、返回、实验帮助与习题，该部分实验完成后2 .人工神经网络工作原理1）点击人工神经网络工作原理进入相关实验界面：2）首页为全连接神经网络工作原理，左右箭头可进行神经网络切换，分别有： 全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络。3）根据实验提示进行实验操作：点击不同神经网络的输入层、隐藏层和工作过 程，显示各自原

4、理与工作过程动画及相关内容简介。4）该部分实验完成后点击习题完成该部分习题，系统自动记录实验得分。柩照神蛇网掐原理输出房I入展工作过程如源0虾(*“1.卷积神经网络中，每个卷积层后面都连着一 个池化层，卷积层和池化层都属于神经网络的 隐含层单选题。B.对三、智能分析识别模型搭建及算法分析系统包含XOR问题、莺尾花识别、手写数字识别、图像识别四个实验, XOR问题、莺尾花识别两个实验基于全连接神经网络进行，手写数字识别、 图像识别两个实验基于卷积神经网络进行。以下基于莺尾花识别与数字识别 对系统操作进行介绍。1 .驾尾花识别实验1）从左侧神经网络库选择全连接神经网络，从应用示例库选择莺尾花数据输

5、入，设置隐藏层数（此实验为两层）与每层神经元数量（最多为10）2）点击输入层文件夹查看原始数据显示框，右上角返回键关闭弹框:神经网始库全建接神经网坊弃All*RIr(EofMtt拿习K1卷枳神经网爆（入单、 w2 nerose 4A%neixose 花低度:花宣花祇花直fit*(林应用示例窿I2.8 1 562.21(*623331小ttIB492.54 51.7叠K貌的M49f3.1| 1.50.1山建5.738 1 1.703山4.43.21.302山.(54341504山6.93.1 I 5.12.3;3.14.41.4交色r uiiitMM nnL1测试准确度E4）设置学习率，点击开始

6、训练，输出层显示训练结果;神经网绪座 (S) (o) (i)11tun全连擂楠经网络5）点击程序界面，进入程序算法界面：界面左侧为实验提示，根据提示设置算法参数：神经元数与学习率；点击运行卜方显示运行结果；捷示第一步：修改隐藏Ah,霁frooimport abiolute.inport. division, print.function层神经元数量（此实验隐藏层为两层iaport os import Mtplotl ib pyplot pit,神经元数可选import tef*Mrflow tf iaport tensorflow, contrib.if择2-10)tf. enable ger

7、 execution0第二步：设置学习!率.此实验可设置0.1/0.01/0.001print (Tensor Flow version: () *. fornat (tf VERSION) printCEM xecution: 0 *. fofMt(tf. xcvtine_Cr lyO),下 8Btrain.dataMt.ur I = *http:/doonlod. tensorf Io* or(/data/iri.training, ctv* train_datMt_fp tf. keras. uti It. ipth bMame(train_dataMt.ur I),or igin=tr

8、ain_dataMt_ur I)printCLocal copy of the dataset fi le: (J *. fornat (train.detaset.fp)三种学习率.def parM.ctvd ine):vbmrI* 4faaalt S (ffl 1 SI ffl 1 fA 1 fftllEpoch 000Epoch 200Epoch 400tpoch 600Epoch 600lost:0 Ut:0 Lott 0Lott 0Lett 0W47329028425SAccuracy: Accuracy: Accuraey Accuracy Accuracy:Epoch 1000:

9、 L。”:0.225. Accuracy T,t accuracy 8244 551、62 372%80M 64A 7 320%89 ion6）右上角点击框图界面返回网络搭建界面，点击-重置-清空实验界面进行下一个实验。2 .数字识别实验1）从左侧神经网络库选择卷积神经网络：此系统采用固定的卷积结构，无隐藏层与神经元神经网络席数设置。 (a) ) (5)HMM II VI序算旬 Mtt 习池化屈J 油化fit J训练准确度2）从左侧应用示例库选择数字识别-MNIST_data数据进行输入，在输入层会显示输入数据文件夹，点击可查看输入数据形式。神经网络廊全连K神姓网搭畀vm wwi n M3）设

10、置学习率、滤波器尺寸、滤波器步长、填充方式参数，点击开始训练，输出层显示训练结果；4）点击程序界面，进入程序算法界面：界面左侧为实验提示，根据提示设置算法参数：学习率、滤波器尺寸、步长、填充方式；点击运行下方显示运行结果;捷示I 33 注旅步长 :1或2 （系嫌tl供步谓注St化居出尺寸的影响.HllWtt 化 烦 bgv，心l(tMx)：initial * tf. constat (0.1.return tf VarlabltCmitill)X三涉：修改艰兜方式， 融竖或YMID.谓注步 酷时泡化尾出尺寸的彩ft”枳 8def oow2d(ii. ):return tf. nn. cnv2d

11、(K. . strides*1. .1. pMMirw* ami e)设学习率.ftttio i/o oi/o q的.池化8def mx_PooI_22G0: return tf. nn. nai_pool (x. ktize=1.2.2.1.str12.1. pxMinc=y)Mli. 枳JK初的化为【丈11.3】的豪示卷9UI大小为xn1衰示3承个出3个轴征图 _onv1 = veriabi（ .1,3）始化b为【3】出大小tract in MUST d ta/t 10k - iidi3ubyt gzIstractiAt MiST.data/tlCMi-lle-idil-ubvU i te

12、p 0. training Mcuracy 0 09tg 28. training ccurscy 0 46Bteo 400. traininf Mcuracy 0. 73 5 600. training accuracy 0.7 t9 800. traininc curacy 0 M1000, treiRing accuracy 0 89IHFO tecscrf loe.RBtor ing paraaieterB froai model Mwwy QJ045）右上角点击框图界面返网网络搭建界面。点击-重置-清空实验界面，进入下一个实验。四、佛堂古镇的人流状态智能分析应用第三部分实验为佛堂古镇的人流状态智能分析应用。通过3D仿真技术还原义乌佛堂古 镇真实场景，通过真实视频拍摄，进行古镇街区人流数据分析与规划。以下为详细操作流程。1）界面左侧数据为当前街道人流情况，点击摄像头查看古镇真实人流数据视频：2）点击识别查看人脸识别结果40岁以上40以上肖麟这条街上3）点击展开为人脸识别列表，点击单个人脸可查看人脸识别模拟过程;4）关闭人脸识别界面，返回古镇场景，街道上的红色球代表女性，绿色球代表男性，颜色深浅代表年龄大小。点击鼠标右键可拖拽视角，键盘W -S-A-D控制前后左右移动。5）左下角点击时钟图标，可选择时间段进行播放，显示不同时间段人流情况。