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【摘 要】
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针对目前发票自动分类方法对发票类型分类准确率不高的问题,提出了一种改进的AlexNet网络对发票类型进行快速高效的自动识别方法,在AlexNet的基础上对其参数进行改进,在大型数据集ImageNet上对网络进行训练,将训练好的AlexNet网络前五层作为特征提取器,对AlexNet提取的特征进行分类识别,最后在实验中采用不同的交叉验证方法,并与改进前的AlexNet网络分类结果进行比较。结果表明,
【机 构】
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西安工业大学电气工程及自动化学院
【出 处】
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电子设计工程
【发表日期】
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2020年22期
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFE0111900),陕西省科技厅国际科技合作计划项目(2018KW-022)
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