【摘 要】
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为了解决脐橙样品差异大、分类难问题,文章利用卷积神经网络探讨脐橙品质分类问题.主要包含两方面的工作:首先构建脐橙品质分类数据集.其次,根据脐橙品质分类的高准确率和实
【机 构】
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赣南师范大学数学与计算机科学学院,赣南师范大学江西省数值模拟与仿真技术重点实验室
【基金项目】
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江西省科技支撑计划项目(20151BBE50076);江西省教育厅科技项目(GJJ151001,GJJ150984);江西省数值仿真与模拟技术重点实验室开放课题;赣南师范大学研究生创新基金项目
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为了解决脐橙样品差异大、分类难问题,文章利用卷积神经网络探讨脐橙品质分类问题.主要包含两方面的工作:首先构建脐橙品质分类数据集.其次,根据脐橙品质分类的高准确率和实时性需求,设计了包含2个卷积层、2个下采样层和1个全连接层的卷积神经网络模型.将脐橙图片批量归一化,以ReLU为激活函数,Maxpooling为下采样方法,并采用Softmax回归分类器训练并优化卷积神经网络.实验结果表明本文提出的基于卷积神经网络的脐橙分类准确率达到94.8%,与现有最好的传统分类方法相比,准确率高出5.21%.
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