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本发明公开了一种基于标准化驾驶行为和相空间重构的驾驶风格定量评价方法，通过该方法消除行车环境的影响，提出通过基于个性化驾驶员模型进行标准工况测试以实现驾驶行为的标准化，然后定量评价不同的驾驶风格，对标准化驾驶行为进行相空间重构，提出一种基于关联维数的驾驶风格指数，用于定量评估驾驶激进程度。

本申请实施例公开了一种神经网络训练及图像处理方法和装置、电子设备、介质，其中神经网络训练方法包括：基于参考网络，训练第一网络，得到第二网络；响应于第二网络不符合预设网络条件，对第二网络进行剪枝处理，得到剪枝处理后的第二网络；基于参考网络，训练剪枝处理后的第二网络，得到目标网络，通过模仿学习，使第二网络的性能接近参考网络，并在第二网络仍不满足预设网络条件的情况下，通过剪枝处理减小第二网络的规模，并继续通过模仿学习来提高网络性能，使规模较小的目标网络能够在运算能力较小的设备中具有较好的处理性能。

本发明属于空间天气预测技术领域，具体为一种基于BP神经网络的太阳10.7厘米射电流量预报方法，包括：获取F10.7日观测值数据并进行预处理；对预处理后的数据转化为可以被BP神经网络训练的监督学习样本数据，再对样本数据进行训练集和测试集划分；根据样本数据建立BP神经网络；使用F10.7训练集训练BP神经网络；使用F10.7测试集的输入部分对训练好的BP神经网络进行预报，得到预报值，将预报值和测试集的输出部分进行误差分析，获取BP神经网络的预报准确度；将相应的F10.7历史数据输入训练好的BP神经网络获取预测数据。本发明可实现任意周期的预报模型的便捷搭建，并可有效提高F10.7的中短期预报精度。

本发明属于空间天气预测技术领域，具体为一种基于EMD和BP神经网络的太阳10.7厘米射电流量中短期预报方法，包括：获取F10.7日观测值数据并进行预处理；对预处理后的F10.7日观测值数据进行归一化处理；对处理后的数据通过EMD算法提取F10.7日观测值数据的IMF模态分量；对处理后的各IMF模态分量分别进行训练集和测试集划分；将各IMF模态分量训练集和测试集转换为可被BP神经网络训练的监督学习样本数据；搭建BP神经网络，将各个IMF模态分量的训练样本分别单独输入BP神经网络进行训练，得到IMF预报分量；将IMF模态分量的预报分量重构；预报值和测试集进行误差分析。本发明可有效提升短、中期预测精度。

本发明涉及一种基于小波神经网络的轮胎胎体温度软测量方法，所述测量方法利用BP小波神经网络构建学习算法，BP小波神经网络模型是一个三输入、一输出的三层前向网络，隐含层层数为一，隐含层有神经元；输入分别为载荷、速度、行驶面中心点温度和行驶时间，输出为胎体内部胎肩处温度；网络隐含层激活函数采用morlet小波函数，输入层神经元基函数和激活函数均为纯线性函数。本发明所述方法避免破坏轮胎结构、力学等性能，能获得精确的轮胎胎体内部压力，从而对轮胎的行驶状态作出准确的判断，提高汽车行驶安全性。

一种基于可拓神经网络的烘房加热系统故障诊断方法，利用可拓学定性和定量描述方式处理结构化知识的特性并结合神经网络并行结构的特点，使神经网络借助并行分布处理结构完成可拓推理过程。首先依据烘房加热系统设备监测参数和故障类型，建立基于可拓神经网络的物元输入、输出模型；然后将样本参数进行充分训练，并计算输出特征值的可拓距，通过比对可拓距和预设设备安全区间，实现设备故障诊断功能。