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| 基于卷积神经网络的橘子分类识别研究 | |
| 摘 要： | 为了增强橘子表皮缺陷提取效果,满足橘子品质自动分类的实时性和准确性要求,构建了橘子数据集,以Re LU为激活函数,Max-pooling为下采样方法,建立了包含3个卷积层、3个下采样层、1个全连接层和1个Softmax回归分类器为输出层的卷积神经网络模型,采用小批量梯度下降法训练并优化网络模型.实验平台基于Keras深度学习框架,利用Anaconda下的Spyder编译工具进行Python编程,实验结果表明:方法分类准确率达94.34%,比现有分类方法准确率高出4.75个百分点. |
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