一种基于卷积神经网络二氧化钛晶格相的分类方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卷积神经网络二氧化钛晶格相的分类方法。该设计方法包括：步骤一、采集数据集：步骤二、对步骤一采集到的数据集进行分割；步骤三、通过步骤二分割后的数据集建立卷积神经网络模型；步骤四、通过步骤二分割后的验证集优化模型参数；步骤五、多模型融合；1)、建立多个步骤三中的卷积神经网络模型，其中模型的卷积核和填充层参数选择是不同的，对数据集进行预测，保存并记录结果；2)、对多个模型的最终结果进行加权平均，每个模型的权重通过其在测试集的表现上来确定；步骤六、测试最终结果。该方法能帮助科研人员节省判断图像种类的时间，加快科研进度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积神经网络二氧化钛晶格相的分类方法
：本专利技术涉及一种基于卷积神经网络二氧化钛晶格相的分类方法，属于机器学习工程

技术介绍
：二氧化钛(化学式：TiO2)，白色固体或粉末状的两性氧化物，分子量：79.9，是一种白色无机颜料，具有无毒、最佳的不透明性、最佳白度和光亮度，被认为是现今世界上性能最好的一种白色颜料。钛白的粘附力强，不易起化学变化，永远是雪白的。广泛应用于涂料、塑料、造纸、印刷油墨、化纤、橡胶、化妆品等工业。它的熔点很高，也被用来制造耐火玻璃，釉料，珐琅、陶土、耐高温的实验器皿等。二氧化钛可由金红石用酸分解提取，或由四氯化钛分解得到。二氧化钛性质稳定，大量用作油漆中的白色颜料，它具有良好的遮盖能力，和铅白相似，但不像铅白会变黑；它又具有锌白一样的持久性。二氧化钛还用作搪瓷的消光剂，可以产生一种很光亮的、硬而耐酸的搪瓷釉罩面。二氧化钛一般分锐钛矿型(Anatase，简称A型)和金红石型(Rutile，简称R型)。由于二氧化钛的介电常数较高，因此具有优良的电学性能。在测定二氧化钛的某些物理性质时，要考虑二氧化钛晶体的结晶方向。例如，金红石型的介电常数，随晶体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于卷积神经网络二氧化钛晶格相的分类方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤一、采集数据集：采集透射电子显微镜下二氧化钛不同晶格相的图片，并进行人工标注，即标记出图片所属的晶格相，一个标记好的图片称为样本；所有样本包含的晶格相的总的类别个数记为num_classes；将采集到的所有二氧化钛不同晶格相的数据统称为数据集；步骤二、对步骤一采集到的数据集进行分割；1)、第一种分割方法，传统的数据分割方法：将步骤一采集到数据集的70％作为训练集，20％作为验证集，10％作为测试集；2)、第二种分割方法：将步骤一采集到数据集80％作为训练集，20％作为测试集，对训练集做K折交叉验证；步骤三、通...

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络二氧化钛晶格相的分类方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤一、采集数据集：采集透射电子显微镜下二氧化钛不同晶格相的图片，并进行人工标注，即标记出图片所属的晶格相，一个标记好的图片称为样本；所有样本包含的晶格相的总的类别个数记为num_classes；将采集到的所有二氧化钛不同晶格相的数据统称为数据集；步骤二、对步骤一采集到的数据集进行分割；1)、第一种分割方法，传统的数据分割方法：将步骤一采集到数据集的70％作为训练集，20％作为验证集，10％作为测试集；2)、第二种分割方法：将步骤一采集到数据集80％作为训练集，20％作为测试集，对训练集做K折交叉验证；步骤三、通过步骤二分割后的数据集建立卷积神经网络模型，卷积神经网络模型的基本结构由输入层，卷积层，填充层，池化层，dropout层，全连接层，softmax层组成，通过softmax层计算得到最终结果；步骤四、通过步骤二分割后的验证集优化模型参数；步骤五、多模型融合；1)、建立多个步骤三中的卷积神经网络模型，其中模型的卷积核和填充层参数选择是不同的，对数据集进行预测，保存并记录结果；2)、对多个模型的最终结果进行加权平均，每个模型的权重通过其在测试集的表现上来确定；步骤六、测试最终结果。2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络二氧化钛晶格相的分类方法，其特征在于：步骤二所述的K折交叉验证方法，K折交叉验证代表的是，初始采样的数据分割成K个子样本，一个单独的子样本被保留作为验证模型的数据，其他K-1个样本用来训练，交叉验证重复K次，每个子样本验证一次，把得到的K个结果进行平均，最终得到结果。3.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络二氧化钛晶格相的分类方法，其特征在于：步骤二所述的准确率的具体算法是，设总测试图片数为N，预测正确的图片数为M，则准确率＝M/N。4.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络二氧化钛晶格相的分类方...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙立涛，朱志鸿，万树，苏适，万昊，吴楠，刘荟，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32