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一种基于卷积神经网络自动特征提取的茶叶分类方法

来源: 重庆大学 发布日期:2019.12.14

本发明公开了一种基于卷积神经网络自动特征提取的茶叶分类方法,包括如下步骤:获取电子舌传感器采集的待分类茶叶数据;将待分类茶叶数据转换为时频特征图;将时频特征图输入卷积神经网络得到茶叶分类信息。本发明将待分类茶叶数据转换为时频特征图,以充分利用卷积神经网络在图像处理中的优势,以网络参数训练代替了手动特征选择,提高了茶叶分类的效率;并且,与现有技术中将特征提取和分类识别作为两个独立的结构相比,本发明将特征提取和分类识别集成到同一架构中,使分类效果更加准确。

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