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基于改进LeNet-5的油井井号识别方法 被引量:6
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作者 刘建伯 娄洪亮 《自动化技术与应用》 2019年第1期75-80,共6页
针对目前油井井号识别效率低,识别方法效果差的问题,本文采用基于深度学习的卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)方法进行识别。针对传统卷积神经网络LeNet-5结构应用在井号识别中存在的不足,本文通过转换模型中卷积核大小... 针对目前油井井号识别效率低,识别方法效果差的问题,本文采用基于深度学习的卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)方法进行识别。针对传统卷积神经网络LeNet-5结构应用在井号识别中存在的不足,本文通过转换模型中卷积核大小、增加高效降维层、使用混合激活函数,三方面进行改进。经过实验,改进后的LeNet-5模型与传统网络结构相比,减少训练时间、提高准确率,在油井井号识别上具有明显的优势。 展开更多
关键词 卷积神经网络 LeNet-5 油井井号识别 激活函数
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