| 注册
首页|期刊导航|智能系统学报|融合迁移学习的AlexNet神经网络不锈钢焊缝缺陷分类

融合迁移学习的AlexNet神经网络不锈钢焊缝缺陷分类

陈立潮 闫耀东 张睿 傅留虎 曹建芳

智能系统学报2021,Vol.16Issue(3):537-543,7.
智能系统学报2021,Vol.16Issue(3):537-543,7.DOI:10.11992/tis.202005013

融合迁移学习的AlexNet神经网络不锈钢焊缝缺陷分类

Welding defect classification of stainless steel based on AlexNet neural network combined with transfer learning

陈立潮 1闫耀东 1张睿 1傅留虎 2曹建芳1

作者信息

  • 1. 太原科技大学计算机科学与技术学院,山西太原030024
  • 2. 山西省机电设计研究院机械产品质量监督检验站,山西太原030009
  • 折叠

摘要

关键词

不锈钢焊缝缺陷分类/卷积神经网络/图像预处理/AlexNet模型/迁移学习/数据增强/焊缝数据集/深度学习

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

陈立潮,闫耀东,张睿,傅留虎,曹建芳..融合迁移学习的AlexNet神经网络不锈钢焊缝缺陷分类[J].智能系统学报,2021,16(3):537-543,7.

基金项目

先进控制与装备智能化山西省重点实验室开放课题(ACEI202002) (ACEI202002)

山西省高等学校科技创新项目(2019L0653) (2019L0653)

山西省应用基础研究项目(201801D221179). (201801D221179)

智能系统学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1673-4785

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文