基于深度卷积神经网络的异型纤维识别

来源 :电气工程与自动化：中英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：junyuan__zhang

【摘要】

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近年来,深度卷积神经网络作为深度学习模型之一被广泛应用于图像识别领域,不仅提高了图像识别的准确率,而且可以逐层自动地进行特征学习和提取,避免了传统识别算法中复杂的特

【作者】

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孙硕磊吴欢铁铮

【机构】

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东华大学计算机科学与技术学院,松江出入境检验检疫局

【出处】

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电气工程与自动化：中英文版

【发表日期】

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2016年2期

【关键词】

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深度学习深度卷积神经网络支持向量机异型纤维纤维识别 Deep Learning Deep Convolutional Neural Network SV

【基金项目】

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受基于约束条件的非负矩阵分解算法及其在纤维自动识别中的应用研究国家自然科学基金支持资助（61472075）

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近年来,深度卷积神经网络作为深度学习模型之一被广泛应用于图像识别领域,不仅提高了图像识别的准确率,而且可以逐层自动地进行特征学习和提取,避免了传统识别算法中复杂的特征提取过程.针对异型纤维的分类问题,本文研究并设计了基于深度卷积神经网络的异型纤维识别方法.通过对5种异型纤维的分类实验表明,该方法平均识别率可达94.4%,较SVM分类器在识别精度上取得了显著的提高.

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