基于卷积神经网络进行发票分类

成思齐; 宋晓茹; 高嵩; 陈超波

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基于卷积神经网络进行发票分类

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针对目前发票自动分类方法对发票类型分类准确率不高的问题,提出了一种改进的AlexNet网络对发票类型进行快速高效的自动识别方法,在AlexNet的基础上对其参数进行改进,在大型数据集ImageNet上对网络进行训练,将训练好的AlexNet网络前五层作为特征提取器,对AlexNet提取的特征进行分类识别,最后在实验中采用不同的交叉验证方法,并与改进前的AlexNet网络分类结果进行比较.结果表明,提出方法的准确度达到98％的分类精度,高于传统AlexNet分类器的85％.目前系统已开始试用,并且性能稳定,满足了发票系统的业务需要.

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来源
《电子设计工程》 |2020年第22期|170-174|共5页
作者
成思齐; 宋晓茹; 高嵩; 陈超波;
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作者单位

西安工业大学电气工程及自动化学院陕西西安710000;

西安工业大学电气工程及自动化学院陕西西安710000;

西安工业大学电气工程及自动化学院陕西西安710000;

西安工业大学电气工程及自动化学院陕西西安710000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类通信;
关键词
发票分类; 深度特征; 机器学习; 卷积神经网络;

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