【摘 要】
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为了准确识别大米精度等级,结合超列技术(Hyper column technology,HCT)、最大相关-最小冗余(Max-relevance and min-redundancy,MRMR)特征选择算法和极限学习机(Extreme learning machine,ELM),提出了基于改进VGG16卷积神经网络的大米分级检测方法。首先,使用机器学习中的One Hot格式进行编码,对数据进行归一
【基金项目】
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苏北科技专项富民强县项目(SZ YC2019002)。
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为了准确识别大米精度等级,结合超列技术(Hyper column technology,HCT)、最大相关-最小冗余(Max-relevance and min-redundancy,MRMR)特征选择算法和极限学习机(Extreme learning machine,ELM),提出了基于改进VGG16卷积神经网络的大米分级检测方法。首先,使用机器学习中的One Hot格式进行编码,对数据进行归一化;然后采用VGG16卷积神经网络结合HCT技术作为特征提取器,从而保证从不同的深层结构中提取出局部鉴别
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