基于Tree-CNN的飞机腐蚀铆钉分类

【类型】期刊

【作者】唐露 王从庆  

【刊名】吉林大学学报(信息科学版)

【关键词】 铆钉分类,Tree结构,CNN网络,混淆矩阵

【摘要】针对目前飞机腐蚀铆钉分类准确率较低,且以手工检测为主的现状,提出一种基于Tree结构的CNN(Convolutional Neural Networks)分类算法用于飞机铆钉腐蚀分类。算法中Tree的深度和节点数由普通结构的CNN分类方法计算得到的铆钉类别的混淆矩阵决定,对于5分类的飞机铆钉实验,Tree的深度为3。经实验验证,所提出的Tree-CNN模型在飞机腐蚀铆钉数据集上分类精度达到86.5%,获得了较高的腐蚀铆钉分类准确率。

【年份】2020

【作者单位】南京航空航天大学自动化学院;

【期号】01

【页码】55-63

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