【摘 要】
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针对水果自动精确分级问题,提出了基于模块化Keras框架的卷积神经网络(CNN)模型,建立了小规模的苹果图像数据集,通过Keras接口,使用Tensorflow构建卷积神经网络模型,利用交叉熵损失函数和Adam优化算法实现卷积神经网络模型在水果分级训练数据集上的参数训练,并在测试集上验证。实验结果表明,经过训练后的模型能够有效实现对苹果级别的自动识别,达到93.78%的准确率,有助于降低人工成本,
【基金项目】
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2020年国家级大学生创新创业训练计划项目,台州学院校立科研项目(2019PY013)
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针对水果自动精确分级问题,提出了基于模块化Keras框架的卷积神经网络(CNN)模型,建立了小规模的苹果图像数据集,通过Keras接口,使用Tensorflow构建卷积神经网络模型,利用交叉熵损失函数和Adam优化算法实现卷积神经网络模型在水果分级训练数据集上的参数训练,并在测试集上验证。实验结果表明,经过训练后的模型能够有效实现对苹果级别的自动识别,达到93.78%的准确率,有助于降低人工成本,促进水果销售的智能化,具有一定的实际应用意义。
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