【摘 要】
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针对红富士与红元帅价格口感不同而外形相似的现象,提出一种基于LeNet-5改进的神经网络模型对其进行机器自动分类识别。以64×64像素的彩色图像作为模型输入,在全连接层
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划基金项目(2013AA102307)
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针对红富士与红元帅价格口感不同而外形相似的现象,提出一种基于LeNet-5改进的神经网络模型对其进行机器自动分类识别。以64×64像素的彩色图像作为模型输入,在全连接层之前加入Flatten层压缩三维彩色图像维度;改变全连接层激活函数为LeakyReLU,加入Dropout策略减少过拟合;通过对比实验找出该模型中最佳的训练优化器、卷积核大小、滤波器数量、学习步长、全连接层神经元个数等影响卷积神经网络性能的重要参数。与其它两种SVM方法进行对比,实验结果表明,在经过多次参数寻优后,该模型在对红富士
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