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基于卷积神经网络的植物叶片分类 总被引:1,自引:0,他引:1
回顾近年来国内外植物叶片分类的研究进展,指出传统方法存在的缺陷。简述卷积神经网络在图像分类的优势,为了简单高效地对植物叶片进行识别,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的植物叶片识别方法。在Swedish叶片数据集上的实验结果表明,本算法识别正确率高达99.56%,显著优于传统的叶片识别算法。 相似文献
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湖州市洪涝治理若干问题浅议曹文清,龚丁(湖州市水利农机局防汛办)湖州市位于浙江省北部,南依天目山区,北濒太湖。地貌大体是“四山一水五分田”,地理环境复杂,是太湖流域的集中暴雨区和洪涝多灾区、重灾区。建国以来,我市已发生较大范围洪涝19次,平均每2.5... 相似文献
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润湿滞后是表征液体脱离固体表面难易程度的核心参数。为了研究不同润湿性状态下的润湿滞后现象,在定量描述固体表面粗糙度的基础上,首次在3种不同粗糙度固体表面上对强亲水到疏水范围内的液体进行系统的Wenzel接触角及润湿滞后实验,在通过Wenzel理论及静摩擦力理论验证座滴法与体积法实验结果准确性的前提下,进一步研究不同润湿性状态下杨氏接触角、粗糙度与润湿滞后之间的定性关系。结果表明:固体样品1(固体表面粗糙度,r=1.15)的润湿滞后效应在不同润湿状态下保持一常数,而固体样品2(r=1.64)及固体样品3(r=2.29)的润湿滞后效应在θ_e=90°附近达到最大,随着亲水和疏水程度的增加,润湿滞后效应均不断减小;粗糙度与润湿滞后的关系也并不单调,在亲水状态下,润湿滞后效应随着粗糙度的增加而减小,而在中性润湿状态下未发现明显规律。 相似文献
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