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申请/专利权人：张家港海关综合技术中心
摘要：本发明公开了基于神经网络的进口美棉分级检测方法及系统，涉及棉花检测技术领域，本发明通过设定阈值和采用聚类算法处理不确定样本，能够进一步增强对异常和边缘案例的识别能力，确保了检测结果的高置信度，这种多层次的处理策略使得本发明在样本量不足的情况下，依然能够实现准确的美棉分级检测，此外，通过在阈值及聚类算法的基础上引入了人工标定环节，有效地解决了现有技术中难以克服的样本量不足的问题，当聚类算法无法将不确定样本归入已知分类时，此时采用人工标定的方式进行处理，确保了检测结果的准确性和可靠性，同时，通过将人工标定的样本反馈至训练集，以有效实现了持续学习和自我优化，提高了模型对新情况的适应能力。
主权项：1.基于神经网络的进口美棉分级检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、数据处理：收集美棉图像数据并预处理，再根据预处理结果得到数据集；步骤S2、样本集构建：根据数据集构建样本集；步骤S3、模型构建与训练：构建神经网络模型，并采用所述样本集对神经网络模型进行训练，获取训练完毕的神经网络模型；步骤S4、预测结果获取：将待预测的美棉图像数据输入至训练完毕的神经网络模型，并输出预测结果，所述预测结果基于神经网络模型的全连接层输出的最高概率值进行确定；步骤S5、阈值设定：对最高概率值设定第一阈值；步骤S6、输出结果判断：将最高概率值与第一阈值进行比对，并根据比对结果直接输出预测结果或生成新的样本集；步骤S61、当最高概率值大于等于第一阈值时，则认定输出的预测结果为确定的，可直接输出此预测结果；步骤S62、当最高概率值小于第一阈值时，则认定输出的预测结果为不确定的，此时采用算法和人工标定的方式对不确定的预测结果进行处理，得到新的美棉的分类及分级的样本，并将此新的样本返回至步骤S2，生成新的美棉的分类及分级的样本集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 张家港海关综合技术中心 基于神经网络的进口美棉分级检测方法及系统
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