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在实验室条件下利用卷积神经网络识别选定的燃烧液体( The recognition of selected burning liquids by convolutional neural networks under laboratory conditions )
Jozef Martinka Ale Neas Peter Rantuch
本文研究了利用卷积神经网络(CNNs)对选定燃烧液体进行识别的问题。对三个CNN(AlexNet、GoogLeNet和ResNet-50)进行了训练、验证和测试（在Matlab2020b软件中），以利用它们产生的火焰照片识别选定的液体（乙醇、丙醇和戊烷）。为了进行培训、验证和试验，使用了在直径106毫米的容器中燃烧的被调查液体的照片。所有CNNs在试验中的准确度都在99%以上。此外，还利用被调查液体在直径75毫米的容器中燃烧所产生的火焰的照片对训练过的CNNs进行了测试。在这个附加测试中，训练过的CNNs的准确度从37-42%（GoogLeNet）到62-73%（ResNet-50)，再到51-80%（AlexNet）--结果取决于分析照片中火焰的相对大小（在大多数情况下，相对大小的增加导致准确度的增加）。使用一种算法，AlexNet的精确度可以从80%提高到近96%。该算法的原理是分析同一容器中相同液体的10张照片（几秒钟内拍摄），然后根据10张照片中至少6张的相同分类进行识别。对于实际应用中燃烧液体的快速识别，准确率达到96%就足够了。
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