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| 基于CNN的水质特征提取模型 | |
| 作者单位： | ;1.三峡大学计算机与信息学院 |
| 摘 要： | 针对液体中物质浓度预测模型,构建一种基于卷积神经网络的水质特征提取模型。首先,定义含有卷积层、采样层、全连接层的七层网络结构,选取适当的最优化方法和损失函数,对模型进行训练调整参数。接着分析了不同损失函数对模型训练和模型验证的影响。实验验证了在水质检测领域运用卷积神经网络回归的可行性。 |
| 关 键 词： | 卷积神经网络回归 光谱分析 水质检测 损失函数 梯度下降 |
The feature extraction model of water quality based on CNN |
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