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基于一维卷积神经网络的烟叶仓储霉变预测方法研究: 收藏
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引用; 《计算机工程与科学》2021年第10期43卷 1833-1837页; 作者：翟乃琦云利军叶志霞王一博李亚召云南师范大学信息学院云南昆明650000; 针对烟叶存储期间的霉变问题,传统的防治措施效果欠佳,且已有的烟叶霉变预测模型的准确率较低,不能有效减少烟叶霉变现象的发生。为了提高预测烟叶霉变状态的准确率,提出了一种基于一维卷积深度神经网络(1D-CNN)的方法。以采集终端传感...; 针对烟叶存储期间的霉变问题,传统的防治措施效果欠佳,且已有的烟叶霉变预测模型的准确率较低,不能有效减少烟叶霉变现象的发生。为了提高预测烟叶霉变状态的准确率,提出了一种基于一维卷积深度神经网络(1D-CNN)的方法。以采集终端传感器数据为基础,对其进行标准化处理,得到模型训练特征,训练一个1D-CNN来预测烟叶霉变状态,优化网络结构,实验结果表明所提方法的预测准确率高于其它传统模型。最后,设计并实现了烟叶仓储霉变智能监测系统,实现了烟叶霉变的实时预测功能,取得了较好的效果。; 来源：详细信息评论

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