基于卷积神经网络的生鲜蔬菜精准识别系统
近年来,人工智能技术在商业领域的使用引起了越来越多的关注,通过开发更加智能化的系统帮助超市管理者管理超市和便捷顾客成了研究趋向.文章选取五类常见蔬菜作为训练标签,通过提取和学习图片,将卷积神经网络与随机梯度下降算法应用于实现蔬菜对象识别模型.根据评估结果,最终选择300万次迭代训练识别模型,模型准确率为95.2％.
图像识别、深度神经网络、卷积神经网络、随机梯度下降、超市管理
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TP18(自动化基础理论)
基于区块链的社交物联网信任机制研究;基于大数据的智慧公交车辆协同调度模型研究;基于信任的社交物联网服务推荐机制研究;基于信任的社交物联网服务推荐系统研究
2022-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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