【摘 要】
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为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,东北石油大学黑龙江省网络化与智能控制重点实验室,中海石油（中国）有限公司天津分公司渤海研究院,海洋石油工程股份有限公司设计公司,中海石油（中国）有限公司天津分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61374127）,黑龙江省博士后科研启动资金资助项目（LBH-Q12143）
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为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题,并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响,实验结果表明,改进的网络结构与其它网络进行对比,错误率降低了3%。
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