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摘要:
为了提高卷积神经网络中卷积核对管道漏磁图像的特征学习能力,提出一种基于信息熵相似度约束的卷积核优化方法.建立一种信息熵相似度约束规则,通过判定条件对权值相近或相似度过高的卷积核进行优化.搭建实验平台并建立样本数据库进行实验,该方法可优化其特征提取能力,得到具有区分目标和背景语义信息能力的优化卷积核.结果表明,优化卷积核对目标具有较强的特征提取能力,能提高网络分类准确率和工作效率,实验结果与理论分析具有很好的一致性.
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文献信息
篇名 管道漏磁图像的卷积核信息熵相似度约束方法
来源期刊 沈阳工业大学学报 学科 工学
关键词 漏磁信号 伪彩色图像 卷积神经网络 特征提取 阈值 卷积核 信息熵 相似度约束
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 信息科学与工程
研究方向 页码范围 90-95
页数 6页 分类号 TP391
字数 4079字 语种 中文
DOI 10.7688/j.issn.1000-1646.2020.01.17
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨理践 沈阳工业大学信息科学与工程学院 183 1660 22.0 33.0
2 高松巍 沈阳工业大学信息科学与工程学院 145 1140 20.0 27.0
3 刘斌 沈阳工业大学信息科学与工程学院 47 249 10.0 14.0
4 王竹筠 沈阳工业大学信息科学与工程学院 3 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
漏磁信号
伪彩色图像
卷积神经网络
特征提取
阈值
卷积核
信息熵
相似度约束
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
沈阳工业大学学报
双月刊
1000-1646
21-1189/T
大16开
沈阳市铁西区南十三路1号
8-165
1964
chi
出版文献量(篇)
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5
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