基于双模态卷积神经网络自适应迁移学习的浮选工况识别

来源 :光子学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：nbxtihc

【摘要】

：

为提高小规模训练集下CNN特征驱动的浮选工况识别效果,提出一种基于泡沫红外与可见光图像CNN特征提取及自适应迁移学习的工况识别方法 .首先构建基于AlexNet的双模态CNN特征提取及识别模型,并通过RGB-D大规模数据集对模型的结构参数进行预训练;其次,用多个串联的双隐层自编码极限学习机代替预训练模型的全连接层,实现对双模态CNN特征的融合及逐层抽象提取,然后通过核极限学习机映射到更高维空间进行

【作者】

：

廖一鹏杨洁洁王志刚王卫星

【机构】

：

福州大学物理与信息工程学院,福建金东矿业股份有限公司

【出处】

：

光子学报

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

：

机器视觉浮选工况识别红外与可见光图像卷积神经网络迁移学习双隐层自编码极限学习机量子狼群算法 Machine visionFlotation perf

【基金项目】

：

国家自然科学基金(Nos.61471124,61601126),福建省自然科学基金(No.2019J01224),福建省中青年教师教育科研项目(No.JT180056)

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