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公开(公告)号：CN110097027A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910395781.1
申请日：2019-05-13
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的煤岩壳质组显微图像分类方法及系统，包括以下步骤：S1：将显微图像输入网络模型；S2：提取语义特征；S3：分析各语义特征的分类精度。在所述步骤S1中，卷积神经网络模型是一个分层系统，所述分层系统包括多个非线性神经元，所述卷积神经网络模型包括卷积层、池化层和全连接层，所述卷积层用于对输入数据进行特征提取，所述池化层用于进行特征选择和信息过滤，所述全连接层用于向其它全连接层传递信号。本发明中的卷积神经网络模型直接以原始图像作为输入，对数据进行高层抽象建模，构建复杂的高维空间信息，从训练样本中自动学习特征，从而实现图像语义特征的隐式抽取。
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