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基于卷积神经网络的生鲜蔬菜精准识别系统
文献摘要：
近年来,人工智能技术在商业领域的使用引起了越来越多的关注,通过开发更加智能化的系统帮助超市管理者管理超市和便捷顾客成了研究趋向.文章选取五类常见蔬菜作为训练标签,通过提取和学习图片,将卷积神经网络与随机梯度下降算法应用于实现蔬菜对象识别模型.根据评估结果,最终选择300万次迭代训练识别模型,模型准确率为95.2％.
文献关键词：
图像识别;深度神经网络;卷积神经网络;随机梯度下降;超市管理
中图分类号：
作者姓名：
张鼎开;杨耀嘉;徐济惠;冯志峰
作者机构：
宁波城市职业技术学院信息与智能工程学院,浙江宁波315100
文献出处：
引用格式：
[1]张鼎开;杨耀嘉;徐济惠;冯志峰-.基于卷积神经网络的生鲜蔬菜精准识别系统)[J].电脑知识与技术,2022(30):7-10
A类：
B类：
生鲜,精准识别,识别系统,超市管理,顾客,研究趋向,五类,随机梯度下降算法,算法应用,识别模型,万次,迭代训练,模型准确率,图像识别,深度神经网络
AB值：
0.308926
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