改进的AlexNet卷积神经网络用于中草药叶片分类

黄方亮; 沈同平; 金力

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改进的AlexNet卷积神经网络用于中草药叶片分类

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近年来,深度学习被广泛应用于图像处理的各个领域.本文提出一种旨在强化特征提取的改进的AlexNet模型并通过对比实验加以验证.首先,利用网络爬虫算法爬取5类中草药叶片图像形成一个样本容量较小的数据集.然后,利用数据增扩技术将原数据集容量增大4倍形成新的数据集.最后,利用改进后的AlexNet模型和增扩后的数据集开展4组对比实验.实验结果表明,结合数据增扩和改进的AlexNet模型能最大程度地提高中草药图像分类的准确率.

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》 |2020年第3期|70-75|共6页
作者
黄方亮; 沈同平; 金力;
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作者单位

安徽中医药大学医药信息工程学院安徽合肥230012;

安徽中医药大学医药信息工程学院安徽合肥230012;

安徽中医药大学医药信息工程学院安徽合肥230012;

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正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
神经网络; 改进的AlexNet; 中草药; 图像分类;

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