深度学习的烟叶烘干状态识别算法

摘要：

针对传统的烟叶烘烤系统模式单一,只能按照固定的程序运行,无法根据烟叶状态实时改变烘烤模式的问题,提出了一种改进的残差神经网络算法.该算法首先通过宽通道提取烟叶的色彩特征,通过深度卷积提取烟叶纹理的高维空间特征,其次模型输出的特征值进行正则化转化为概率值为0～1的概率分布,最后根据概率加权确定相应的烟叶状态.实验结果表明:该算法在烟叶状态识别方面有良好的表现.

关键词：深度学习、卷积神经网络、特征提取、特征分类、烟叶烘烤

所属期刊栏目：49

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：浙江省自然科学基金资助项目;浙江省科技计划项目

在线出版日期：2021-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：30-33,87