改进关系网络的小样本带钢表面缺陷分类方法

doi:10.19651/j.cnki.emt.2107171

CORC > 兰州理工大学 > 兰州理工大学 > 机电工程学院

	改进关系网络的小样本带钢表面缺陷分类方法
	薛文亮; 靳伍银; 王全
刊名	电子测量技术
	2021
卷号	44 期号:19 页码:1-6
关键词	小样本学习激活函数损失函数关系网络缺陷分类
DOI	10.19651/j.cnki.emt.2107171
英文摘要	在带钢表面缺陷分类方法的研究中，提出了一种基于改进关系网络的小样本带钢表面缺陷分类方法。该方法借鉴网中网模型可以增强网络对局部感知野的特征辨识能力和非线性表达能力的特点，将该模型与关系网络模型相结合，并采用一种新的自正则化、非单调函数作为激活函数及修正后的平均绝对误差作为损失函数，可以允许更多的信息流入神经网络，使模型学习到更精细的特征表达能力，从而具有更好的准确性和泛化能力。将新模型在NEU-DET数据集上进行实验，结果表明：在5-way 1-shot任务中获得的缺陷分类准确率为79.95%，比原模型提高7.22%；在5-way 5-shot任务中获得的缺陷分类准确率为92.04%，比原模型提高2.15%。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/149556]
专题	机电工程学院
作者单位	兰州理工大学机电工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	薛文亮,靳伍银,王全. 改进关系网络的小样本带钢表面缺陷分类方法[J]. 电子测量技术,2021,44(19):1-6.
APA	薛文亮,靳伍银,&王全.(2021).改进关系网络的小样本带钢表面缺陷分类方法.电子测量技术,44(19),1-6.
MLA	薛文亮,et al."改进关系网络的小样本带钢表面缺陷分类方法".电子测量技术 44.19(2021):1-6.