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基于改进LeNet-5模型的旋转机械故障诊断研究
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作者 张玉华 刚润振 《自动化与仪器仪表》 2025年第7期73-78,共6页
旋转机械作为工业中应用最为广泛的机械设备,其运行的稳定可靠程度,直接影响到工业生产效率和质量。针对传统机械故障诊断方法中存在的适应性低以及无法实现对于复杂故障识别的问题。研究提出了基于改进LeNet-5模型的故障诊断模型,改变... 旋转机械作为工业中应用最为广泛的机械设备,其运行的稳定可靠程度,直接影响到工业生产效率和质量。针对传统机械故障诊断方法中存在的适应性低以及无法实现对于复杂故障识别的问题。研究提出了基于改进LeNet-5模型的故障诊断模型,改变卷积形式,加入改进的激活函数融合多传感器;同时为了防止模型过过度拟合,研究在改进模型中引入正则化技术,通过类激活映射技术来展示卷积特征和故障信号。最终实现对转子系统故障的诊断与研究。精度对比实验显示,向量机模型和邻近模型的精度均小于45%,卷积网络模型精度小于50%,随着实验次数的增加,精度也小于60%。改进模型的精度一直处于90%左右。故障分类实验中,改进模型的准确率高达99.16%。因此,研究提出的故障检测方法对故障的检测精度高,准确率有保证,对旋转机的机械故障检验研究应用十分有意义。 展开更多
关键词 lenet-5 多传感器:故障诊断 精度对比
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An Improved LeNet-5 Model Based on Encrypted Data
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作者 Huanhuan Ni Yiliang Han +1 位作者 Xiaowei Duan Guohui Yang 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2021年第2期166-178,共13页
In recent years,the problem of privacy leakage has attracted increasing attentions.Therefore,machine learning privacy protection becomes crucial research topic.In this paper,the Paillier homomorphic encryption algorit... In recent years,the problem of privacy leakage has attracted increasing attentions.Therefore,machine learning privacy protection becomes crucial research topic.In this paper,the Paillier homomorphic encryption algorithm is proposed to protect the privacy data.The original LeNet-5 convolutional neural network model was first improved.Then the activation function was modified and the C5 layer was removed to reduce the number of model parameters and improve the operation efficiency.Finally,by mapping the operation of each layer in the convolutional neural network from the plaintext domain to the ciphertext domain,an improved LeNet-5 model that can run on encrypted data was constructed.The purpose of using machine learning algorithmwas realized and privacywas ensured at the same time.The analysis shows that the model is feasible and the efficiency is improved. 展开更多
关键词 Paillier homomorphic encryption lenet-5 model Convolutional neural network Privacy protection
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Solubility and Thermodynamic Modeling of 3⁃Nitro⁃1,2,4⁃triazole⁃5⁃one(NTO)in Different Binary Solvents 被引量:1
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作者 GUO Hao-qi YANG Yu-lin 《含能材料》 北大核心 2025年第3期295-303,共9页
Using a dynamic laser monitoring technique,the solubility of 3-nitro-1,2,4-triazole-5-one(NTO)was investigated in two different binary systems,namely hydroxylamine nitrate(HAN)-water and boric acid(HB)-water ranging f... Using a dynamic laser monitoring technique,the solubility of 3-nitro-1,2,4-triazole-5-one(NTO)was investigated in two different binary systems,namely hydroxylamine nitrate(HAN)-water and boric acid(HB)-water ranging from 278.15 K to 318.15 K.The solubility in each system was found to be positively correlated with temperature.Furthermore,solubility data were analyzed using four equations:the modified Apelblat equation,Van’t Hoff equation,λh equation and CNIBS/R-K equations,and they provided satisfactory results for both two systems.The average root-mean-square deviation(105RMSD)values for these models were less than 13.93.Calculations utilizing the Van’t Hoff equation and Gibbs equations facilitated the derivation of apparent thermodynamic properties of NTO dissolution in the two systems,including values for Gibbs free energy,enthalpy and entropy.The%ζ_(H)is larger than%ζ_(TS),and all the%ζ_(H)data are≥58.63%,indicating that the enthalpy make a greater contribution than entropy to theΔG_(soln)^(Θ). 展开更多
关键词 3-nitro-l 2 4-triazole-5-one(NTO) SOLUBILITY thermodynamic models apparent thermodynamic analysis
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基于LeNet-5网络的交通路标识别优化算法
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作者 贾寅成 杨子建 +1 位作者 彭桂力 韩永宁 《物联网技术》 2025年第15期18-22,共5页
交通路标识别作为辅助驾驶与无人驾驶领域的重要技术,在保障汽车行驶安全方面起着重要作用。随着深度学习的发展,卷积神经网络在图像识别领域得到成功应用,其识别精度及效率已远远超过传统图像识别算法。针对恶劣天气不利于交通标志图... 交通路标识别作为辅助驾驶与无人驾驶领域的重要技术,在保障汽车行驶安全方面起着重要作用。随着深度学习的发展,卷积神经网络在图像识别领域得到成功应用,其识别精度及效率已远远超过传统图像识别算法。针对恶劣天气不利于交通标志图像获取、车载摄像头获取的图像清晰度较低等问题,提出了一种基于LeNet-5网络的交通路标识别优化算法。首先对数据集进行尺寸归一化、灰度化和直方图均衡化等预处理;然后对LeNet-5模型结构进行调整,使用4个卷积层、2个池化层和2个全连接层增加模型深度,以提升网络性能;接着使用LeakyReLU激活函数代替Sigmoid激活函数,解决梯度消失现象,同时引入余弦退火学习率策略。通过不断优化模型参数,使得该算法在德国交通标志数据集GTSRB上获得了98.77%的准确率,相较于传统LeNet-5网络,该优化算法在识别性能上展现出显著优势。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度学习 交通路标识别 lenet-5网络 算法优化 无人驾驶
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Teaching-Learning-Assessment Consistency of the 5E Teaching Model and Its Application of English Picture Book Teaching in Elementary School
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作者 HE Ai-jing YUAN Ling-na HUANG Lin-lin 《Journal of Literature and Art Studies》 2025年第7期580-586,共7页
The 5E model includes Engagement,Exploration,Explanation,Elaboration,and Evaluation,with“Evaluation”at the end,conflicting with teaching learning-evaluation consistency.Thus,formative levaluation is integrated into ... The 5E model includes Engagement,Exploration,Explanation,Elaboration,and Evaluation,with“Evaluation”at the end,conflicting with teaching learning-evaluation consistency.Thus,formative levaluation is integrated into the first four stages,and a summative evaluation table is designed for the fifth,enabling students to self-evaluate and reflect.Elementary school English picture book teaching is used as an example to demonstrate the optimized model's application. 展开更多
关键词 teaching and evaluation consistency 5E teaching model elementary English picture book teaching
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A Laboratorial Testing Scheme for 5G System:Channel Model Principle and Field Experiment Validation
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作者 Zhang Yuxiang Zhang Jianhua +7 位作者 Kang Yanan Zhao Mengxuan Qi Pan Zhang Zhen Tang Pan Tian Lei Liu Guangyi Yao Yuan 《China Communications》 2025年第9期113-128,共16页
As the commercialization of the fifth gen-eration communication(5G)is sped up,its system testing scheme is vital for the successful deployment of 5G.Especially,5G relies on the scale-increased multiple-input-multiple ... As the commercialization of the fifth gen-eration communication(5G)is sped up,its system testing scheme is vital for the successful deployment of 5G.Especially,5G relies on the scale-increased multiple-input-multiple output(MIMO)technique to improve its capacity and coverage.Thus,testing new functions of the 5G MIMO system accurately and ef-ficiently,including beamforming(beam-tracking with movement)and multiple-user(MU)multiplexing,is a challenging task.This paper tries to construct a lab-oratorial hardware and conduct equipment-controlled field testing.Firstly,the testing scheme is presented,which is composed of the framework,the channel models and the validation methods.Then,the channel model principles are explained in detail due to its di-rect influence on the testing accuracy.Specifically,we utilize the spatial consistency and the multi-link cor-relation properties to emulate the high-speed dynamic time-varying(HDT)and the multiple-cell(MC)-MU-MIMO channels.Finally,the above testing scheme is verified in a Shanghai 5G field experiment with the practical commercial equipment and the channel em-ulator.The results show that the 5G new functions are tested accurately and efficiently by switching the channel emulation configurations. 展开更多
关键词 channel model field experiment high-speed dynamic time-varying(HDT) multiple-cell-multiple-user-multiple-input-multiple-output(MC-MU-MIMO) testing scheme the fifth generation communication(5G)
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“Water”accelerated B(C_(6)F_(5))_(3)-catalyzed Mukaiyama-aldol reaction:Outer-sphere activation model
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作者 Zhenguo Zhang Lanyang Li +6 位作者 Xinlong Zong Yongheng Lv Shuanglei Liu Liang Ji Xuefei Zhao Zhenhua Jia Teck-Peng Loh 《Chinese Chemical Letters》 2025年第7期334-339,共6页
A“water”accelerated metal-free catalytic system has been discovered for the Mukaiyama-aldol reaction.The system involves the use of B(C_(6)F_(5))_(3) as a catalyst,which is water-tolerant and able to activate the ca... A“water”accelerated metal-free catalytic system has been discovered for the Mukaiyama-aldol reaction.The system involves the use of B(C_(6)F_(5))_(3) as a catalyst,which is water-tolerant and able to activate the carbonyl group through a hydrogen bonding network generated by the catalyst.This activation method allows the reactions to be performed with very low catalyst loading,as low as 0.5 mol%.The scope of substrates is broad and a wide variety of functional groups are well tolerated.Diverse aliphatic aldehydes,aromatic aldehydes,unsaturated aldehydes and aromatic ketones coupled with silyl enol ethers/silyl ketone acetals to generate their correspondingβ-hydroxy carbonyl compounds in moderate to good yields.This discovery represents a significant advancement in the field of organic synthesis,as it provides a new,practical and sustainable solution for carbon-carbon bond formation in water. 展开更多
关键词 B(C_(6)F_(5))_(3)-catalysis Hydrogen bonding network Water-acceleration Mukaiyama-aldol reaction Outer-sphere activation model
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基于LeNet-5模型的太阳能电池板缺陷识别分类 被引量:16
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作者 吴涛 赖菲 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第3期120-125,共6页
太阳能电池板是光伏发电组件的核心部件,其质量的优劣直接关系安全发电和发电效率。因此,对太阳能电池板进行缺陷检测具有重要的实际价值。考虑到人工检测的低效性和高成本,本文提出利用在深度学习领域图像分类性能良好的卷积神经网络... 太阳能电池板是光伏发电组件的核心部件,其质量的优劣直接关系安全发电和发电效率。因此,对太阳能电池板进行缺陷检测具有重要的实际价值。考虑到人工检测的低效性和高成本,本文提出利用在深度学习领域图像分类性能良好的卷积神经网络对太阳能电池板图像进行自动识别分类。利用Tensorflow平台Tensorboard的可视化性能,对经典卷积神经网络Le Net-5模型进行结构改善和超参数的调整,并将改进LeNet-5模型与经典LeNet-5模型和支持向量机的分类结果互相对比,结果表明改进LeNet-5模型的分类效果最优。 展开更多
关键词 太阳能电池板 lenet-5模型 图像分类 卷积神经网络 超参数 Tensorboard
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基于卷积神经网络LeNet-5的车牌字符识别研究 被引量:154
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作者 赵志宏 杨绍普 马增强 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期638-641,共4页
将卷积神经网络LeNet-5引入到车牌字符识别中。为了适应目前中国车牌字符识别的需要,对传统的卷积神经网络LeNet-5的结构进行了改进,主要是改变输出单元的个数与增加卷积层C5特征图的个数。研究结果表明,改进后的LeNet-5比传统的LeNet-... 将卷积神经网络LeNet-5引入到车牌字符识别中。为了适应目前中国车牌字符识别的需要,对传统的卷积神经网络LeNet-5的结构进行了改进,主要是改变输出单元的个数与增加卷积层C5特征图的个数。研究结果表明,改进后的LeNet-5比传统的LeNet-5的识别率有所提高,识别率达到98.68%。另外,与BP神经网络进行了比较研究,从实验中可以看出在字符识别的正确率和识别速度上都优于BP神经网络。卷积神经网络在车牌识别中具有很好地应用前景。 展开更多
关键词 字符识别 车牌识别 卷积神经网络 lenet-5
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Arrhenius-type constitutive model and dynamic recrystallization behavior of V-5Cr-5Ti alloy during hot compression 被引量:11
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作者 李鱼飞 王震宏 +2 位作者 张林英 罗超 赖新春 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第6期1889-1900,共12页
To clarify the high temperature flow stress behavior and microstructures evolution of a V-5Cr-5Ti (mass fraction, %) alloy, the isothermal hot compression tests were conducted in the temperature range of 1423-1573 K... To clarify the high temperature flow stress behavior and microstructures evolution of a V-5Cr-5Ti (mass fraction, %) alloy, the isothermal hot compression tests were conducted in the temperature range of 1423-1573 K with strain rates of 0.01, 0.1, and 1 s-1. The results show that the measured flow stress should be revised by friction and the calculated values of friction coefficient m are in the range of 0.45-0.56. Arrhenius-type constitutive equation was developed by regression analysis. The comparison between the experimental and predicted flow stress shows that the R~ and the average absolute relative error (AARE) are 0.948 and 5.44%, respectively. The measured apparent activation energy Qa is in the range of 540-890 kJ/mol. Both dis-continuous dynamic recrystallization (DDRX) and continuous dynamic recrystallization (CDRX) mechanisms are observed in the deformed alloy, but dynamic recovery (DRV) is the dominant softening mechanism up to a true strain of 1.5. 展开更多
关键词 V-5Cr-5Ti alloy constitutive model flow stress dynamic recrystallization
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基于改进LeNet-5网络的交通标志识别方法 被引量:13
11
作者 汪贵平 盛广峰 +2 位作者 黄鹤 王会峰 王萍 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第34期78-84,共7页
针对传统LeNet-5卷积神经网络用于交通标志等多种类识别任务中,存在识别正确率低、网络容易过拟合以及梯度消失等问题进行改进。引入Inception卷积模块组来提取目标丰富的特征,同时增加网络的深度。引入BN (batch normalization)层对输... 针对传统LeNet-5卷积神经网络用于交通标志等多种类识别任务中,存在识别正确率低、网络容易过拟合以及梯度消失等问题进行改进。引入Inception卷积模块组来提取目标丰富的特征,同时增加网络的深度。引入BN (batch normalization)层对输入批量样本进行规范化处理;同时改用性能更好的Relu激活函数,并使用全局池化层代替全连接层,合理改变卷积核的大小和数目。研究结果表明,改进LeNet-5网络能够有效解决过拟合和梯度消失等问题,具有较好的鲁棒性;网络识别率达到98. 5%以上,相比CNN (convolutional neural network)+SVM (support vector machine)提高了约5%,比传统的LeNet-5网络提高了3%。可见,改进后的LeNet-5网络图像识别的准确率得到显著提高。 展开更多
关键词 交通标志 lenet-5网络 卷积神经网络 准确率
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基于卷积神经网络LeNet-5的货运列车车号识别研究 被引量:10
12
作者 王晓锋 马钟 《现代电子技术》 北大核心 2016年第13期63-66,71,共5页
针对货运列车车号字符识别,提出了基于卷积神经网络Le Net-5的改进识别方法,考虑到卷积神经网络的层次化以及局部领域等结构特点,对网络中各层特征图的数量及大小等参数进行相应的改进,形成了适用于货运车号识别的新网络模型。实验结果... 针对货运列车车号字符识别,提出了基于卷积神经网络Le Net-5的改进识别方法,考虑到卷积神经网络的层次化以及局部领域等结构特点,对网络中各层特征图的数量及大小等参数进行相应的改进,形成了适用于货运车号识别的新网络模型。实验结果表明,该方法对车号的断裂、污损等问题的解决有较强的鲁棒性,达到了较高的识别率,为整个车号识别系统的精确性提供了保障。 展开更多
关键词 列车车号 车号识别 卷积神经网络 lenet-5
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基于EEMD和LeNet-5的脑电信号情绪识别 被引量:4
13
作者 蔡靖 周云鹏 +2 位作者 程晓宇 辛佳雯 孙慧慧 《电子技术应用》 2022年第5期98-103,共6页
随着科学技术的进步,人们对情绪这一概念有了全新的认识,从过去认为情绪来源于“心”逐渐发展到了当下普遍认为情绪来源于“脑”。针对脑电信号所具有的诸多特性,首先通过去除心电、肌电噪声,滤波提取脑电信号中的有用波段;再利用集合... 随着科学技术的进步,人们对情绪这一概念有了全新的认识,从过去认为情绪来源于“心”逐渐发展到了当下普遍认为情绪来源于“脑”。针对脑电信号所具有的诸多特性,首先通过去除心电、肌电噪声,滤波提取脑电信号中的有用波段;再利用集合经验模态分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)对脑电信号进行特征提取,利用提取特征通过空间插值法绘制脑电地形图;接着利用LeNet-5算法开展具体情绪识别,并建立模型。最终通过不断地改进模型,显著提高了情绪识别准确率,准确率最高可达80.1%。 展开更多
关键词 EEG EEMD lenet-5 情绪识别
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基于改进LeNet-5网络的车牌字符识别 被引量:12
14
作者 张秀玲 魏其珺 +2 位作者 周凯旋 董逍鹏 马锴 《沈阳大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第4期312-317,共6页
引入了Inception-SE卷积模块组来提升LeNet-5网络的广度与深度,运用SE模块增强了有用的特征并抑制了对当前任务用处不大的特征;使用BN层和Dropout优化网络,防止梯度弥散,提升精度;使用全局池化层(global average pooling,GAP)代替全连... 引入了Inception-SE卷积模块组来提升LeNet-5网络的广度与深度,运用SE模块增强了有用的特征并抑制了对当前任务用处不大的特征;使用BN层和Dropout优化网络,防止梯度弥散,提升精度;使用全局池化层(global average pooling,GAP)代替全连接层来减少网络计算参数.研究结果表明:改进后网络的识别精度达到了99.88%,比传统的LeNet-5网络提高了1.71%. 展开更多
关键词 卷积神经网络 车牌字符识别 lenet-5网络 Inception-SE卷积模块 识别精度
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改进卷积Lenet-5神经网络的轴承故障诊断方法 被引量:19
15
作者 赵小强 罗维兰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期113-125,共13页
针对滚动轴承微弱信号在强噪声、变工况复杂环境下,难以实现有效的故障诊断问题,提出了一种改进卷积Lenet-5神经网络的轴承故障诊断方法。首先,对采集的一维时域轴承振动信号进行预处理转化成便于卷积操作的二维灰度图;其次,将最基本的L... 针对滚动轴承微弱信号在强噪声、变工况复杂环境下,难以实现有效的故障诊断问题,提出了一种改进卷积Lenet-5神经网络的轴承故障诊断方法。首先,对采集的一维时域轴承振动信号进行预处理转化成便于卷积操作的二维灰度图;其次,将最基本的Lenet-5模型中的连续单向的传统卷积层改进为Block1模块、Block2模块、Block3模块,提取到更完整、更精准的特征信息;最后,为了防止网络出现过拟合现象,采用L2正则化和Dropout优化网络。为了验证本文所提方法在复杂工况环境的鲁棒和泛化性能,利用滚动轴承数据集和变速箱实验数据集进行实验验证。轴承数据集实验结果表明,本文所提出的方法在变噪声实验中准确率平均值都在99.3%;在变负荷实验中,故障诊断准确率都高于90.26%;在变工况实验中,故障诊断准确率平均值都高于89.01%;在变速箱数据集实验中,抗噪性故障诊断准确率高达96.3%。采用改进的Lenet-5方法对滚动轴承12种故障类型具有更好的分辨能力,在变工况下具有更好的抗干扰性和泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 复杂工况 lenet-5网络 网络优化
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基于贝叶斯优化与改进LeNet-5的滚动轴承故障诊断 被引量:11
16
作者 汤亮 凡焱峰 +1 位作者 徐适斐 蔡凯翼 《计量学报》 CSCD 北大核心 2022年第7期913-919,共7页
考虑到卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在网络结构难以确定、训练次数过多、时间过长等问题,设计了一种贝叶斯优化改进LeNet-5算法,以及采用该算法构建的轴承故障诊断模型。采用贝叶斯优化训练过程中学习率等超参数,多种故障轴承的... 考虑到卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在网络结构难以确定、训练次数过多、时间过长等问题,设计了一种贝叶斯优化改进LeNet-5算法,以及采用该算法构建的轴承故障诊断模型。采用贝叶斯优化训练过程中学习率等超参数,多种故障轴承的振动信号直接作为改进LeNet-5网络的输入,对池化输出采用批归一化处理和改进池化层激活函数防止过拟合,利用全局平均池化层替代全连接层提高改进LeNet-5网络的泛化能力,用Softmax分类器实现滚动轴承故障的分类。通过轴承数据库开展实验,实验表明,该算法构建的轴承故障诊断模型在训练集上准确率为99.94%,验证集上的准确率为99.89%,测试集准确率也达到99.65%,与一维卷积神经网络和二维卷积神经网络对比分析,基于贝叶斯优化改进LeNet-5算法构建的轴承故障诊断模型在滚动轴承的故障诊断模型具有更高的准确率,更少的训练次数和训练时间。 展开更多
关键词 计量学 滚动轴承 故障诊断 改进lenet-5网络 贝叶斯优化 深度学习
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基于改进LeNet-5的车牌识别算法 被引量:16
17
作者 张荣梅 张琦 陈彬 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第12期4775-4779,共5页
传统的车牌识别算法包括模板匹配、特征统计等方法,但是这些算法依赖于人工提取图像特征,识别准确率低。卷积神经网络LeNet-5算法能够自动提取车牌图像的特征,提高车牌识别准确率。但是目前基于LeNet-5网络结构的车牌识别算法存在识别... 传统的车牌识别算法包括模板匹配、特征统计等方法,但是这些算法依赖于人工提取图像特征,识别准确率低。卷积神经网络LeNet-5算法能够自动提取车牌图像的特征,提高车牌识别准确率。但是目前基于LeNet-5网络结构的车牌识别算法存在识别不完整,运算时间长等缺点。提出基于改进的LeNet-5网络的车牌识别算法,该算法将输入车牌字符图像归一化为32×16大小,并通过删除传统LeNet-5网络中的C5层、修改输出层中神经元个数等,将车牌字符按照汉字和数字/字母的形式识别输出。通过采集大量车牌数据进行训练验证,结果表明:与前人改进的LeNet-5网络结构相比,本文算法在识别率和时间效率上均得到了提高。 展开更多
关键词 车牌识别 卷积神经网络 lenet-5 字符识别 汉字识别
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基于Lenet-5的卷积神经网络改进算法 被引量:19
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作者 李丹 沈夏炯 +1 位作者 张海香 朱永强 《计算机时代》 2016年第8期4-6,12,共4页
在当前语音识别和图像识别领域,卷积神经网络已经取得了很大的成功。现有的Lenet-5卷积神经网络是多层网络结构,但是大量实验表明,从全链接层到输入层的回调影响了最终的精度,特别是在有限数据量的情况下。因此提出了单层回调的Lenet-5... 在当前语音识别和图像识别领域,卷积神经网络已经取得了很大的成功。现有的Lenet-5卷积神经网络是多层网络结构,但是大量实验表明,从全链接层到输入层的回调影响了最终的精度,特别是在有限数据量的情况下。因此提出了单层回调的Lenet-5算法,即在Lenet-5卷积神经网络的卷积层后添加一个临时输出层,与真实标签进行比较,根据误差函数对层间参数进行回调,并用全球手写数字MNIST数据集进行训练和测试。实验表明,即使在有限数据量的情况下算法的精度仍能得到提高。 展开更多
关键词 卷积神经网络 lenet-5 全链接 卷积 池化 回调 精度
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基于改进的LeNet-5网络在单通道图像分类中的研究 被引量:4
19
作者 安源 刘春 +1 位作者 蔡朝晖 马英瑞 《信息技术》 2020年第12期8-10,16,共4页
针对卷积神经网络在进行图像分类时,存在单通道提取特征不充分和收敛慢等问题,提出一种改进的LeNet-5深度卷积神经网络模型。该模型对通道数量、层次结构等进行了改进,并设计局部误差结构,利用算法来增加局部误差产生数量和层间权值的... 针对卷积神经网络在进行图像分类时,存在单通道提取特征不充分和收敛慢等问题,提出一种改进的LeNet-5深度卷积神经网络模型。该模型对通道数量、层次结构等进行了改进,并设计局部误差结构,利用算法来增加局部误差产生数量和层间权值的调整次数。实验表明,与传统的LeNet-5网络相比,所提出模型收敛速度更快和分类准确率更高。 展开更多
关键词 图像分类 卷积神经网络 lenet-5 单通道图像 卷积核
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