摘要
垃圾分类是一项重要的环保工作,对于实现可持续发展目标具有重要意义。传统的垃圾分类方法需要大量的人力和物力投入,效率低下,而深度卷积神经网络是一种基于大数据的机器学习方法,具有自动化、高效率、准确性高等优点,可以有效地解决垃圾分类问题。基于此,文章介绍了深度卷积神经网络的定义、基本原理和应用场景,分析了深度卷积神经网络在垃圾分类中的应用,并提出了一种基于深度卷积神经网络的垃圾分类模型。该模型通过对垃圾图像进行特征提取和分类,实现了对垃圾的自动识别和分类。实验结果表明,该模型具有较高的准确率和鲁棒性,可以有效地应用于垃圾分类领域。
出处
《造纸装备及材料》
2024年第1期104-106,共3页
Papermaking Equipment & Materials
