作者：徐小平,余香佳,刘广钧,刘龙

作者单位：西安理工大学理学院,西安理工大学自动化与信息工程学院

刊名：计算机系统应用

ISSN：1003-3254

出版年：2022-02-15

卷：31

期：2

起页：376-383

止页：

分类号：TP183;TP391.41;TQ127.11

语种：中文

关键词：石墨;识别;卷积神经网络;特征提取;小样本数据集;

内容简介

为促进矿业领域向信息化、智能化的方向转变,实现对石墨的智能识别尤为关键.针对人工识别石墨花费时间长、效率低等问题,提出了一种改进的AlexNet网络应用于石墨的图像识别.首先通过随机裁剪、依概率水平翻转和归一化处理等手段对数据集进行图像预处理达到数据增强的目的;然后采用激活函数ReLU6压缩动态范围,使算法更稳健;运用批标准化算法进行归一化加快收敛速度;修改卷积核的大小增强泛化能力;在全连接层加上dropout正则化进一步防止过拟合.在仿真实验中,与已有方法进行比较,所给方法降低了损失值,提高了石墨的识别平均准确率.