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申请/专利权人：三峡大学
摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的疑源类化石的识别和分类方法，包括：S1：初始条件准备，通过化石类数据图库中收集疑源类化石图片；S2：对原始疑源类化石图像进行数据增强，建立疑源类化石图像数据集；S3：构建疑源类化石分类及识别卷积神经网络模型，改进模型结构及激活函数；S4：对疑源类化石卷积神经网络进行训练，获得对应权重参数；S5：验证卷积神经网络模型在疑源类化石识别和分类上的性能。本发明基于卷积神经网络实现了对疑源类化石的识别和分类，该网络模型对疑源类化石种类识别模型具有良好的识别精度和泛化能力；随着迭代次数的增加，模型的性能也逐步提高，可以有效解决依靠人力识别疑源类化石效率低下的问题。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的疑源类化石的识别和分类方法，其特征在于：它包括以下步骤，S1：初始条件准备，通过化石类数据图库中收集疑源类化石图片；S2：对原始疑源类化石图像进行数据增强，建立疑源类化石图像数据集；S3：构建疑源类化石分类及识别卷积神经网络模型，改进模型结构及激活函数；S4：对疑源类化石卷积神经网络进行训练，获得对应权重参数；S5：验证卷积神经网络模型在疑源类化石识别和分类上的性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 一种基于卷积神经网络的疑源类化石的识别和分类方法
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