基于神经网络的煤HRTEM图像处理技术

• 作者: 李耀高
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: HRTEM图像 深度学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 煤矿机电与信息化
• 页码范围: 167-170
• 页数: 4页
• 分类号: P618.11|TP183
• 字数: 2821字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2019.08.055

摘要

在煤的高分辨透射电镜(HRTEM)图像提取芳香层片过程中,通过对图像处理技术的应用,做出关于HRTEM图像像素的训练集和测试集,然后设计相应的卷积神经网络进行运算,探讨出使其拥有最大学习率和最高准确度的权重和偏置,最终得到可以解决煤的HRTEM图像的最佳卷积神经网络模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李耀高	太原理工大学矿业工程学院	1	0	0.0	0.0