10.3969/j.issn.1673-7938.2018.04.003
基于深度学习网络的水质图像分类
深度学习在图像分类领域已取得了较好的效果,学习网络的结构及参数的不同,对图像分类的效果和效率有不少的影响.研究了基于深度学习的水质图像分类,通过对深度学习模型进行理论分析和参数选择,设计了一种用于水质图像分类的深度神经网络学习模型,通过大量的实验,验证了影响深度学习网络性能的原因.在某地区水质数据集上取得了较好的分类精度与效果.
深度学习、水质图像、分类、神经网络
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TP311(计算技术、计算机技术)
河北省自然科学基金D2017409021;北华航天工业学院基金项目BKY-2014-03
2018-09-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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