| 基于卷积神经网络的玉米品种识别 |
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| 引用本文： | 徐岩,刘林,李中远,高照,李晓振.基于卷积神经网络的玉米品种识别[J].江苏农业学报,2020,36(1):18-23. |
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| 作者姓名： | 徐岩 刘林 李中远 高照 李晓振 |
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| 作者单位： | 山东科技大学电子信息工程学院,山东 青岛 266590;山东科技大学电子信息工程学院,山东 青岛 266590;山东科技大学电子信息工程学院,山东 青岛 266590;山东科技大学电子信息工程学院,山东 青岛 266590;山东科技大学电子信息工程学院,山东 青岛 266590 |
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| 基金项目： | 山东省研究生教育创新计划;国家自然科学基金;海信山东冰箱有限公司研发中心资助项目 |
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| 摘 要： | 为了解决传统算法中人工提取特征的缺陷,提出了基于卷积神经网络的玉米品种识别算法。以登海518、浚单20和郑单958 3个玉米品种为研究对象,制作数据集并进行分类标签,分别标记为0、1、2。使用Keras学习框架搭建网络模型,包括1个输入层、5个连续的卷积池化结构、3个全连接层和1个输出层。卷积层提取有效的特征信息,结合Leaky ReLU激活函数传递至下一层,输出层采用Softmax函数实现玉米品种的识别。使用完成训练的模型对预测集进行预测。结果表明:登海518、浚单20、郑单958的识别率分别达到100.00%、93.99%、92.49%,平均识别率达到95.49%。
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| 关 键 词： | 玉米 品种识别 卷积神经网络 Keras学习框架 |
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