《表3 CNN神经网络的分类识别结果》

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《基于CNN的典型木材缺陷图像识别研究》

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由表3可知，识别木材缺陷时候，活结的识别率为90.8%，死结的识别率为91.2%，裂痕的识别率为91.6%。在3种缺陷的识别中，识别率都比基于径向基核函数的svm提高了。