基于卷积神经网络的微藻种类识别

文献类型： 中文期刊

第一作者： 崔雪森

作者： 崔雪森;田晓清;康伟;朱浩朋;张胜茂;JOE Silke;戴阳;樊成奇

作者机构：

关键词： 微藻;卷积神经网络;自动识别

期刊名称： 上海海洋大学学报

ISSN：

年卷期： 2021 年 004 期

页码： 710-717

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 对微藻的光学图像进行采样,并结合国内外专家对微藻鉴定的经验知识,制作了微藻图像数据集,并进行数据增强处理。借助深度学习的原理和方法,构建基于卷积神经网络结构的深度学习模型（AlexNet）,对模型进行训练,并利用5折交叉验证方法确保模型的稳定性。结果表明,模型的训练精度为97.86%±1.63%,测试精度为85.86%±0.80%,达到了预期效果。利用AlexNet模型训练得到的参数,对预留的280个样本图像进行实际测试,7个藻种的平均精确度、平均召回率和调和平均数分别为83.3%,84.4%和83.3%,表明深度学习方法是鉴定微藻的一种有效方法。

分类号： Q949.2%TP391.41%TP183

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