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基于改进LeNet-5的油井井号识别方法
被引量:
6
1
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。
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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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职称材料
题名
基于改进LeNet-5的油井井号识别方法
被引量:
6
1
作者
刘建伯
娄洪亮
机构
东北石油大学电气信息工程学院
大庆油田建设设计研究院计量仪表室
出处
《自动化技术与应用》
2019年第1期75-80,共6页
文摘
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。
关键词
卷积神经网络
LeNet-5
油井井号识别
激活函数
Keywords
convolutional neural network
LeNet-5
Oil well number recognition
activation function
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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1
基于改进LeNet-5的油井井号识别方法
刘建伯
娄洪亮
《自动化技术与应用》
2019
6
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