[1]赵彦辉,范欣宁,张建逵,等.基于DeepLearning4J on Spark深度学习方法在药用植物图像识别中应用初探[J].中国中医药图书情报杂志,2018,42(5):18-22.[doi:10.3969/j.issn.2095-5707.2018.05.005]
 ZHAO Yan-hui,FAN Xin-ning,ZHANG Jian-kui,et al.Discussion on Application of Deep Learning Method in Medical Plant Image Recognition Based on DeepLearning4J on Spark[J].Chinese Journal of Library and Information Science for Traditional Chinese Medicine,2018,42(5):18-22.[doi:10.3969/j.issn.2095-5707.2018.05.005]
点击复制

基于DeepLearning4J on Spark深度学习方法在药用植物图像识别中应用初探

参考文献/References:

[1] 叶锋,蔡光东,郑子华,等.基于多特征融合的药用植物标本识别[C]// 2011年中国智能自动化学术会议论文集(第一分册).北京,2011:5.
[2] 龚丁禧,曹长荣.基于卷积神经网络的植物叶片分类[J].计算机与现代化,2014(4):12-19.
[3] 周飞燕,金林鹏,董军.卷积神经网络研究综述[J].计算机学报,2017,40(6):1229-1251.
[4] 孙俊,谭文军,毛罕平,等.基于改进卷积神经网络的多种植物叶片病害识别[J].农业工程学报,2017,33(19):209-215.
[5] 谭亮.基于内容的中草药图像检索关键技术研究[D].杭州:浙江大学, 2016.
[6] 马珍玉,王树森,聂磊,等.基于Matlab的植物叶片识别研究与实现[J].内蒙古科技与经济,2016(9):48-49,51.
[7] 张善文,黄德双.一种鲁棒的监督流形学习算法及其在植物叶片分类中的应用[J].模式识别与人工智能,2010,23(6):836-841.
[8] 张帅,淮永建.基于分层卷积深度学习系统的植物叶片识别研究[J].北京林业大学学报,2016,38(9):108-115.
[9] 罗晓曙.人工神经网络理论?模型?算法与应用[M].桂林:广西师范大学出版社,2005.

备注/Memo

收稿日期:2018-03-23

基金项目:2014年辽宁省高等学校创新团队(WT2014004)
第一作者:赵彦辉,E-mail: 644735344@qq.com
*通讯作者:谢明,E-mail: x6m6@163.com

更新日期/Last Update:

2018-09-18