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期刊论文
基于CNN的水质特征提取模型
基于CNN的水质特征提取模型
来源 :信息通信 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Mr_Law
【摘 要】
:
针对液体中物质浓度预测模型,构建一种基于卷积神经网络的水质特征提取模型。首先,定义含有卷积层、采样层、全连接层的七层网络结构,选取适当的最优化方法和损失函数,对模型
【作 者】
:
汪宏舟
张银银
【机 构】
:
三峡大学计算机与信息学院
【出 处】
:
信息通信
【发表日期】
:
2017年12期
【关键词】
:
卷积神经网络回归
光谱分析
水质检测
损失函数
梯度下降
convolutional neural network regression
spectrum a
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针对液体中物质浓度预测模型,构建一种基于卷积神经网络的水质特征提取模型。首先,定义含有卷积层、采样层、全连接层的七层网络结构,选取适当的最优化方法和损失函数,对模型进行训练调整参数。接着分析了不同损失函数对模型训练和模型验证的影响。实验验证了在水质检测领域运用卷积神经网络回归的可行性。
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