基于卷积神经网络的木材缺陷识别

摘要：

跨层卷积神经网络模型由输入层、两个交替的卷积层、池化层、全连接层和输出层组成.池化层输出到全连接层,将网络的高层次特征和低层次特征相结合构造分类器.在网络中加入Dropout技术,以防止过拟合的发生.

关键词：卷积神经网络、缺陷识别、跨层连接、Dropout技术

所属期刊栏目：40

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61374051

在线出版日期：2019-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：332-338