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题名基于深度学习的茶叶状态智能识别方法
被引量：20
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作者
王琨
刘大茂
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机构
福州大学阳光学院电子信息工程系
福州大学物理与信息工程学院
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出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
2015年第12期120-126,共7页
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基金
福建省教育厅项目(JA13366)
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文摘
目前对茶叶状态的识别主要依赖人工完成,规模化、产业化生产制造较为困难。作为机器学习的一个新兴方向,深度学习以其准确性和高效性得到广泛关注。将深度学习中的卷积神经网络算法应用于茶叶状态识别中,根据实际的应用场合对经典的卷积神经网络算法进一步优化,利用提取到的茶叶图像集训练网络,最终使网络能够正确识别茶叶状态。实验结果表明:该算法能够对茶叶状态的判别标志——茶叶嫩芽进行有效的3D识别,且对于不同的影响因素具有一定的鲁棒性。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
图像分割
特征提取
3D识别
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Keywords
deep learning
convolutional neural network
image segmentation
feature extraction
3D identification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于奇异值分解的宽带频谱感知改进算法
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作者
王琨
吴宗勇
黄文芳
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机构
福州大学阳光学院电子信息工程系
中国人民解放军
中国人民解放军
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第12期213-218,共6页
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基金
福建省教育厅科技项目(No.JB11248)
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文摘
对认知无线电中宽带频谱感知的信号检测问题进行研究,在信道位置和带宽随机分布的条件下,提出一种基于Hankel矩阵奇异值分解的改进算法完成宽带频谱的频率点奇异性检测并获得各子频段的起始频率和带宽,有效实现盲宽带频谱感知,同时利用提出的三种性能评价参数对该算法与多尺度小波变换算法进行了性能对比。通过实际接收微波信号及仿真OFDM信号感知实验验证,该算法有效抑制了噪声不确定性,滤除了伪奇异点,提高了宽带频谱感知性能。
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关键词
认知无线电
宽带频谱感知
小波变换
奇异值分解
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Keywords
cognitive radio
wideband spectrum sensing
wavelet transform
Singular Value Decomposition （SVD）
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分类号
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
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