基于改进CNN的马铃薯病害识别算法

• 作者: 李艳
• 来源期刊: 信息通信
• 学科: 工学
• 关键词: 深度卷积神经网络 Fisher准则 识别精度
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 46-48
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1797字
• 语种: 中文

摘要

为有效利用深度卷积神经网络自动提取特征的技术,将卷积神经网路引入到马铃薯病害图像识别中,针对训练样本集数量较少降低识别性能,提出基于Fisher准则的深度卷积神经网络算法.将Fisher准则的约束条件应用到网络反向传播权值的调整过程,使权值能够迅速地接近有利于分类的最佳值.测验结果表明改进后的网络,在样本量少时可有效提高网路的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李艳	内蒙古科技大学信息工程学院	3	15	2.0	3.0