【摘 要】
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针对水果品级监督学习认知方法中样本获取困难、特征空间充分性表征和分类器能力不足的缺陷,模仿人反复推敲比对的信息交互模式,提出一种基于深度学习的青梅品级半监督智能认知方法。基于半监督学习扩充训练样本库,从信息论角度建立多层面特征充分表征的青梅品级认知智能决策信息系统;基于具有充分表征性的自适应架构卷积神经网络和随机配置网络,建立青梅图像由全局到局部多层面充分表征特征空间和具有万局逼近能力的分类准则;
【机 构】
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合肥工业大学电气及自动化工程学院,东北大学
【基金项目】
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流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题(PAL-N201605)
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针对水果品级监督学习认知方法中样本获取困难、特征空间充分性表征和分类器能力不足的缺陷,模仿人反复推敲比对的信息交互模式,提出一种基于深度学习的青梅品级半监督智能认知方法。基于半监督学习扩充训练样本库,从信息论角度建立多层面特征充分表征的青梅品级认知智能决策信息系统;基于具有充分表征性的自适应架构卷积神经网络和随机配置网络,建立青梅图像由全局到局部多层面充分表征特征空间和具有万局逼近能力的分类准则;基于广义熵理论,建立青梅图像认知结果的语义熵测度评价指标;构建基于不确定认知结果熵测度指标约束的特征空间
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