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| 管道漏磁图像的卷积核信息熵相似度约束方法 | |
| 作者姓名： | 王竹筠 杨理践 高松巍 刘斌 |
| 作者单位： | 沈阳工业大学 信息科学与工程学院, 沈阳 110870 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目(61571308,61871450) |
| 摘 要： | 为了提高卷积神经网络中卷积核对管道漏磁图像的特征学习能力,提出一种基于信息熵相似度约束的卷积核优化方法.建立一种信息熵相似度约束规则,通过判定条件对权值相近或相似度过高的卷积核进行优化.搭建实验平台并建立样本数据库进行实验,该方法可优化其特征提取能力,得到具有区分目标和背景语义信息能力的优化卷积核.结果表明,优化卷积核对目标具有较强的特征提取能力,能提高网络分类准确率和工作效率,实验结果与理论分析具有很好的一致性. |
| 关 键 词： | 漏磁信号 伪彩色图像 卷积神经网络 特征提取 阈值 卷积核 信息熵 相似度约束 |
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