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陈立潮; 闫耀东; 张睿; 傅留虎; 曹建芳;
太原科技大学计算机科学与技术学院 山西太原030024;
山西省机电设计研究院机械产品质量监督检验站 山西太原030009;
忻州师范学院计算机科学与技术系 山西忻州034000;
不锈钢焊缝缺陷分类; 卷积神经网络; 图像预处理; AlexNet模型; 迁移学习; 数据增强; 焊缝数据集; 深度学习;
机译:基于AlexNet迁移学习模型的酒精中毒识别
机译:反向传播神经网络分析奥氏体不锈钢焊缝缺陷的TOFD信号。
机译:基于人工神经网络的焊缝缺陷分类器比较
机译:不锈钢焊缝中缺乏融合样的根缺陷
机译:基于卷积神经网络使用改进的Matlab alexnet的人脸识别
机译:表6:使用DBAP层的预先培训的AlexNet派生的DBAP功能上SVM分类器的精度。分类结果优于来自常规AlexNet的MaxPool功能获得的结果。包含DBAP层还显示了从常规AlexNet模型的FC特征比较的模型中显示出更好的FC特征,从而提供更好的分类导致FC功能。
机译:用于预测不锈钢焊缝中铁素体数的神经网络模型
机译:基于卷积神经网络的模型选择和图像融合的缺陷分类
机译:基于卷积神经网络的图像融合模式选择和缺陷分类
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