基于机器学习的塑料分类回收预测系统
Plastics Science and Technology（2020）
摘要
塑料分类回收预测系统主要由垃圾接收装置、垃圾预测分类装置、垃圾压缩装置和垃圾回收储存装置4部分组成,其中垃圾预测分类装置凭借提出的塑料预测分类模型执行塑料分类工作.塑料预测分类模型应用深层次的Inception卷积神经网络,提取高度抽象的关键塑料特征.实验结果表明:塑料分类回收预测系统的预测分类准确率高于传统的预测分类模型约2％.
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