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杂志ISSN号
核K均值聚类改进神经网络垃圾标签检测模型
作者姓名:
王洪斌
孙婧
作者单位:
新乡广播电视大学;
摘 要:
为了提高垃圾标签检测精度,提出一种核K均值聚类和改进神经网络相融合的垃圾标签检测模型。首先核K均值聚类算法提抽取垃圾标签的特征向量,然后将特征向量集输入到BP神经网络进行训练,并采用混沌粒子群算法对BP神经网络的参数进行优化,最后建立垃圾标签检测模型,并通过仿真实验对模型性能测试。结果表明,该垃圾标签检测算法模型不仅提高了垃圾标签识别率,训练时间大幅度减少,垃圾标签检测效率得到提高,可以较好满足垃圾标签实时、在线检测要求。
关 键 词:
垃圾标签
神经网络
核K均值聚类算法
检测模型
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