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基于卷积神经网络的生鲜蔬菜精准识别系统 被引量:1

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摘要 近年来,人工智能技术在商业领域的使用引起了越来越多的关注,通过开发更加智能化的系统帮助超市管理者管理超市和便捷顾客成了研究趋向。文章选取五类常见蔬菜作为训练标签,通过提取和学习图片,将卷积神经网络与随机梯度下降算法应用于实现蔬菜对象识别模型。根据评估结果,最终选择300万次迭代训练识别模型,模型准确率为95.2%。
出处 《电脑知识与技术》 2022年第30期7-10,共4页 Computer Knowledge and Technology
基金 基于区块链的社交物联网信任机制研究(ZZX21176) 基于大数据的智慧公交车辆协同调度模型研究(Y202147441) 基于信任的社交物联网服务推荐机制研究(20YJAZH130) 基于信任的社交物联网服务推荐系统研究(LGF20F020004)。
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献134

  • 1刘培奇,李增智,赵银亮.扩展产生式规则的网络故障诊断专家系统[J].西安交通大学学报,2004,38(8):783-786. 被引量:15
  • 2陈曦,王执铨.决策支持系统理论与方法研究综述[J].控制与决策,2006,21(9):961-968. 被引量:48
  • 3陈凯,朱钰.机器学习及其相关算法综述[J].统计与信息论坛,2007,22(5):105-112. 被引量:83
  • 4BENGIO Y, DELALLEAU O. On the expressive power of deep archi- tectures[ C ]//Proc of the 14th International Conference on Discovery Science. Berlin : Springer-Verlag, 2011 : 18 - 36.
  • 5BENGIO Y. Leaming deep architectures for AI[ J]. Foundations and Trends in Machine Learning ,2009,2 ( 1 ) : 1-127.
  • 6HINTON G,OSINDERO S,TEH Y. A fast learning algorithm for deep belief nets [ J ]. Neural Computation ,2006,18 (7) : 1527-1554.
  • 7BENGIO Y, LAMBLIN P, POPOVICI D, et al. Greedy layer-wise training of deep networks [ C ]//Proc of the 12th Annual Conference on Neural Information Processing System. 2006:153-160.
  • 8LECUN Y, BOTTOU L, BENGIO Y, et al. Gradient-based learning ap- plied to document recognition[ J]. Proceedings of the iEEE, 1998, 86( 11 ) :2278-2324.
  • 9VINCENT P, LAROCHELLE H, BENGIO Y, et al. Extracting and composing robust features with denoising autoencoders[ C ]//Proc of the 25th International Conference on Machine Learning. New York: ACM Press ,2008 : 1096-1103.
  • 10VINCENT P, LAROCHELLE H, LAJOIE I, et aL Stacked denoising autoencoders:learning useftd representations in a deep network with a local denoising criterion [ J ]. Journal of Machine Learning Re- search ,2010,11 ( 12 ) :3371-3408.

共引文献1333

同被引文献8

引证文献1

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