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当前卷积神经网络应用于图像识别已成为研究的热点之一。相比于Tensorflow,Keras使用最少的程序代码、花费最少的时间就可以建立深度学习模型,进行训练、评估准确率,并进行预测。在Python的环境下输入CIFAR-10数据集,对图片进行归一化、数据增强等预处理后,利用Keras构造改进的VGG16卷积神经网络结构对CIFAR-10图像数据集进行建模和预测,最后通过比较不同的Batch Size来比较不同模型的准确率和损失,实验结果表明当Batch Size为128,CIFAR-10数据集识别正确率达到89%,明显高于其他方法。 相似文献
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为了提高机器人在复杂多变环境中进行作业的能力,设计了一个支持蓝牙通信的智能昆虫机器人控制系统。实现了基于GP2Y0A21距离传感器的自动避障,Android移动控制系统与Risym HC-05蓝牙模块的无线通信与远程控制,并通过红外通信、TTL串口语音与蜂鸣器模块来实现机器人之间的协作通信、交互、警示等功能。解决了机器人在实际作业中所遇到的避障、集群交互通信、智能提示等问题,有效的实现了对昆虫机器人实时无线远程控制。 相似文献
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