一种基于卷积神经网络的烟叶分级处理算法

• 作者: 云利军 叶志霞 王一博 王士鑫
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 烟叶分级 卷积神经网络 迁移学习
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 大数据与机器学习
• 页码范围: 65-69
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 2767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8513.2020.01.010

摘要

针对人工烟叶分级的差异性、分级结果不稳定、合格率低等问题,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的烟叶分级检测算法.首先,选取inception V3 模型,结合卷积层与网络层完成迁移学习,运用多分类的模型选取交叉熵作为损失函数进行运算;同时,与极值点跳跃算法相结合,对采集的烟叶进行识别分析;仿真实验验证了该方法的有效性,得到了较好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	云利军	云南师范大学信息学院	43	252	9.0	15.0
5	王士鑫	云南师范大学信息学院	3	0	0.0	0.0
6	叶志霞	云南师范大学信息学院	8	7	2.0	2.0
7	王一博	云南师范大学信息学院	3	1	1.0	1.0