68、图像分类方法与火化设备烟气无线检测集成装置研究

图像分类方法与火化设备烟气无线检测集成装置研究

1. 图像分类方法

在图像分类领域，采用基于Python的Tensorflow框架，编译器软件为Pycharm。训练时的学习率为0.00005，Leaky ReLU激活函数的alpha参数设置为0.2。

1.1 MNIST数据集实验

MNIST数据集是28 * 28像素的灰度（单颜色通道）手写数字图片，训练集有60,000张图片，测试集有10,000张图片。经过40个epoch训练后，生成器能够生成非常平滑且多样的样本。

为了更清晰地展示训练过程，绘制了生成器和判别器在训练过程中的损失曲线。训练初期，生成器和判别器的损失相对平稳。经过多次迭代，模型趋于稳定，生成器和判别器开始相互对抗。同时，生成器损失呈下降状态，判别器损失呈上升状态，这符合CWGAN损失函数的设计思想。生成样本与判别样本之间的Wasserstein距离逐渐减小，意味着损失函数的值逐渐减小，生成样本的质量逐渐提高。

将原始样本和生成样本送入判别器后，判别器会输出样本的分类和判别结果，然后同时反向传播判别损失和分类损失，更新生成器和判别器。CWGAN在MNIST数据集上的分类损失在训练的前10个epoch迅速下降，从第10个epoch开始缓慢下降，最终趋于收敛，表明模型训练成功。

为了验证模型的有效性，设计了多个对照实验，包括LeNet - 5模型（在数据集进行增强和不增强的情况下进行实验），以及设计的判别架构相同的CPNet模型，并对输入数据进行增强，如裁剪、缩放、添加噪声等。最终的分类训练准确率曲线显示，所设计的网络收敛速度更快，最终获得的分类准确率高于其他网络。

以下是各方法在MN