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基于深度学习网络的烟叶质量识别
被引量:
2
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作者
韩东伟
王小明
王新峰
《安徽农业科学》
CAS
2018年第10期185-188,共4页
概述了烟叶质量和熟成度分类的主要依据,采用自动编码器预训练方法重构的卷积神经网络构建了烟叶质量识别模型,并采用实地采集的数据集进行了实验验证,结果表明重构的深度训练自编码器在分类性能上达到99.92%的准确度。
关键词
深度学习
智能
识别
烟叶质量识别
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习网络的烟叶质量识别
被引量:
2
1
作者
韩东伟
王小明
王新峰
机构
河南中烟工业有限责任公司许昌卷烟厂
出处
《安徽农业科学》
CAS
2018年第10期185-188,共4页
文摘
概述了烟叶质量和熟成度分类的主要依据,采用自动编码器预训练方法重构的卷积神经网络构建了烟叶质量识别模型,并采用实地采集的数据集进行了实验验证,结果表明重构的深度训练自编码器在分类性能上达到99.92%的准确度。
关键词
深度学习
智能
识别
烟叶质量识别
Keywords
Deep learning
Intelligent identification
Tobacco quality identification
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习网络的烟叶质量识别
韩东伟
王小明
王新峰
《安徽农业科学》
CAS
2018
2
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