TY - JOUR A2 - 柳，清丰AU - 陈，克勤AU - 亚达夫，艾米特AU - 汗，阿西AU - 萌，一心AU - 朱昆PY - 2019 DA - 2019年10月14日TI - 改进探伤与识别基于卷积神经网络的SP - 8796743 VL - 2019 AB - 混凝土裂缝是非常严重和潜在的危险。有三个明显的局限性存在在本机器学习方法：识别率低，精度低，而且很长一段时间。基于卷积神经网络改进的裂纹检测可以自动检测图像中是否包含裂纹和标记破解，可大大提高监控效率的位置。实验结果表明，亚当优化算法和批标准化（BN）算法可以使模型收敛速度更快，达到99.71％的最高准确度。SN - 1687-5591 UR - https://doi.org/10.1155/2019/8796743 DO - 10.1155 /八百七十九万六千七百四十三分之二千○一十九JF - 建模与仿真工程PB - Hindawi出版KW - ER -