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针对人工烟叶分级的差异性、分级结果不稳定、合格率低等问题,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的烟叶分级检测算法.首先,选取inception V3模型,结合卷积层与网络层完成迁移学习,运用多分类的模型选取交叉熵作为损失函数进行运算;同时,与极值点跳跃算法相结合,对采集的烟叶进行识别分析;仿真实验验证了该方法的有效性,得到了较好的识别效果.