吉林大学学报(信息科学版) ›› 2020, Vol. 38 ›› Issue (1): 55-63.
唐露,王从庆
收稿日期:2019-09-05
出版日期:2020-01-20
发布日期:2020-02-17
作者简介:唐露( 1994— ) ,女,江苏盐城人,南京航空航天大学硕士研究生,主要从事模式识别与智能系统研究,( Tel) 86-
18551726298( E-mail) tanglunuaa@ nuaa. edu. cn; 王从庆( 1960— ) ,男,南京人,南京航空航天大学教授,博士生导师,
主要从事模式识别与智能系统研究,( Tel) 86-13151426390( E-mail) cqwang@ nuaa. edu. cn。
基金资助:TANG Lu,WANG Congqing
Received:2019-09-05
Online:2020-01-20
Published:2020-02-17
摘要: 针对目前飞机腐蚀铆钉分类准确率较低,且以手工检测为主的现状,提出一种基于Tree 结构的CNN
( Convolutional Neural Networks) 分类算法用于飞机铆钉腐蚀分类。算法中Tree 的深度和节点数由普通结构的
CNN 分类方法计算得到的铆钉类别的混淆矩阵决定,对于5 分类的飞机铆钉实验,Tree 的深度为3。经实验验
证,所提出的Tree-CNN 模型在飞机腐蚀铆钉数据集上分类精度达到86. 5%,获得了较高的腐蚀铆钉分类准
确率。
中图分类号:
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