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文章针对煤岩的分类识别, 提出了基于卷积神经网络分类识别方法, 所设计的卷积神经网络包括2个卷积层、 2个下采样层和1个完全连接层.通过现场采集煤岩图像并实验, 结果表明该方法分类准确率高, 且无需对图像进行复杂的预处理, 鲁棒性高, 具有一定的推广应用价值.
基于卷积神经网络的煤岩识别研究
【摘 要】
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文章针对煤岩的分类识别, 提出了基于卷积神经网络分类识别方法, 所设计的卷积神经网络包括2个卷积层、 2个下采样层和1个完全连接层.通过现场采集煤岩图像并实验, 结果表明
【机 构】
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安徽新华学院电子通信工程学院
【出 处】
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绥化学院学报
【发表日期】
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2018年12期
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金项目,编号:KJ2016A306
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