检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:栗辉[1] 蔡铮 郭立晴 张皓玥 么增琨 Li Hui;Cai Zheng;Guo Liqing;Zhang Haoyue;Yao Zengkun(School of Automation and Electrical Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing,100083;School of Computer and Communication Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing,100083)
机构地区:[1]北京科技大学自动化学院,北京100083 [2]北京科技大学计算机与通信工程学院,北京100083
出 处:《电子测试》2020年第8期130-131,共2页Electronic Test
基 金:北京科技大学教育教学改革与研究面上项目(JG2017M25)。
摘 要:本文从应用型人才培养的角度,以实际工程背景的实践案例来促进机器学习课程的教学效果。在机器学习课程实践教学中引入矿山生产中矿石图像粒度分级任务的工程实际需求,设计运用机器学习中的深度学习技术实现矿石图像识别进行教学实验,从而达到提高分类效率和准确率的目的。From the perspective of application-oriented personnel training,this paper uses practical cases with practical engineering background to promote the teaching effect of machine learning course.In the practical teaching of machine learning course,the practical needs of the task of ore image granularity classification in mine production are introduced,and the deep learning technology in machine learning is designed to realize the ore image recognition for teaching experiments,so as to improve the classification efficiency and accuracy.
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