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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子元器件分類研究

作者:陳翔; 俞建定; 陳曉愛; 翟影 寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院; 寧波315211

摘要:為了簡單高效地對電子元器件進(jìn)行識別分類,本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子元器件的識別方法。該方法只需對圖像進(jìn)行簡單的預(yù)處理,其網(wǎng)絡(luò)模型能夠自動(dòng)提取圖像特征,而且卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能減少參數(shù)數(shù)量,降低計(jì)算的復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法無需對圖像進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理,其網(wǎng)絡(luò)模型能自動(dòng)進(jìn)行特征提取,能識別多種元器件,精度較高且復(fù)雜度較小,能夠克服傳統(tǒng)圖像分類算法的諸多缺點(diǎn)。

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