卷积神经网络在煤岩图像识别中的应用研究

论文摘要

为解决煤矿井下煤岩图像识别问题,本文研究了煤岩图像识别现状以及卷积神经网络在煤岩图像识别中的应用方式、存在问题和解决办法。通过对AlexNet网络进行迁移学习,将学习好的神经网络用于煤岩识别,并研究了不同网络对煤岩图像识别率、训练速度的影响。实验结果表明,本文方法能够取得较好的煤岩图像识别结果,为之后应用卷积神经网络解决煤岩图像识别问题提供了重要的参考价值。

论文目录

• 1 煤岩图像识别
• 2 卷积神经网络
• 3 实验及结果分析
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吕红杰

关键词: 煤岩识别,神经网络,特征提取

来源: 科技创新导报 2019年09期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,矿业工程,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院

分类号: TD175.2;TP391.41;TP183

DOI: 10.16660/j.cnki.1674-098X.2019.09.137

页码: 137-139

总页数: 3

文件大小: 2063K

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