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基于多尺度融合卷积神经网络的熔解曲线有效性分类
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26
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    • 基于多尺度融合卷积神经网络的熔解曲线有效性分类

    • Validity classification of melting curve based on multi⁃scale fusion convolutional neural network

    • “在熔解曲线图像分析领域，专家提出了基于多尺度融合的CNN分类模型，显著提升了峰值分类的准确性，为相关研究开辟新方向。”
    • 李向军 ，涂洁莹 ，赵志宾
    • 吉林大学学报（工学版） 2022年52卷第3期 页码：633-639
    • 作者机构：

      1.南昌大学 软件学院，南昌 330047

      2.南昌大学 计算机科学与技术系，南昌 330031

    • 作者简介：

      李向军（1972-），男，教授，硕士. 研究方向：人工智能及其应用.E-mail：lxjun_alex@163.com

      赵志宾（1978-），男，讲师，博士. 研究方向：人工智能及其应用.E-mail：zhaozhibin@ncu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(61672259;61876070;61762062);江西省科技创新平台项目(20181BCD40005);江西省主要学科学术和技术带头人项目(20172BCB22030);江西省自然科学基金项目(20192BAB207019);江西省研究生创新基金项目(YC2020-S028;YC2020-S092;YC2020-S083);江西省大学生实践创新训练项目(202110403068;S202110403049;2020CX160);江西省教改重点课题项目(JXJG-2020-1-2)

    • DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200871     

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