利用改进AlexNet卷积神经网络识别石墨

摘要：

为促进矿业领域向信息化、智能化的方向转变,实现对石墨的智能识别尤为关键.针对人工识别石墨花费时间长、效率低等问题,提出了一种改进的AlexNet网络应用于石墨的图像识别.首先通过随机裁剪、依概率水平翻转和归一化处理等手段对数据集进行图像预处理达到数据增强的目的;然后采用激活函数ReLU6压缩动态范围,使算法更稳健;运用批标准化算法进行归一化加快收敛速度;修改卷积核的大小增强泛化能力;在全连接层加上dropout正则化进一步防止过拟合.在仿真实验中,与已有方法进行比较,所给方法降低了损失值,提高了石墨的识别平均准确率.

关键词：石墨;识别;卷积神经网络;特征提取;小样本数据集

所属期刊栏目：31

资助基金：国家自然科学基金;陕西省创新能力支撑计划;陕西省自然科学基础研究计划

在线出版日期：2022-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：376-383