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灾害及防治 | 3篇 |
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2022年 | 2篇 |
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2020年 | 5篇 |
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排序方式: 共有82条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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为增强环卫智能化程度,利用TensorFlow深度学习框架实现人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)算法,建立以生活垃圾图像RGB均值和垃圾重量为输入的生活垃圾组分识别模型。对比不同超参数设置下模型A1至A4的识别效果。结果表明,使用三层ANN网络结构和Adam优化算法可以建立性能优秀的垃圾组分识别模型。A1至A4模型经过参数训练后识别误差均在±5%内。对A1至A4模型的学习率和迭代次数进行调试可得,A4模型即隐藏层第一层、隐藏层第二层和输出层的激活函数分别为ReLU函数、Tanh函数和Sigmoid函数的ANN模型,在学习率为0.01的情况下,识别误差在±1%以内,稳定性最佳。 相似文献