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Recognizing recyclable waste materials based on deep transfer learning models
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DOI：10.1007/s00521-025-11592-w.png)
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摘要
En 中文
在新绿色经济和可持续发展中，废物回收与管理已成为减少废物混合物环境影响的核心问题。废物回收与管理的不足直接影响到气候变化、空气污染以及许多生态环境。从数亿吨的废物混合物中识别可回收废物材料是一项巨大挑战，该问题可通过基于机器学习和深度学习技术的人工智能技术解决。本文介绍了一种基于新型迁移学习模型的深度学习方法，用于识别可回收废物材料。两种混合迁移学习模型——Xception-CNN和MobileNet-CNN，基于Xception和MobileNet模型的经典神经网络设计，但采用了新的超参数和一种创新的分类方法。所提出的模型已在包含25,000张图像的标准数据集上进行测试和验证。实验结果表明，在识别可回收废物材料方面，MobileNet-CNN技术相较于其他六种深度学习技术具有优越性，其测试准确率达到91%。此外，MobileNet-CNN模型使用SHAP分析技术进行了分析，并与Xception-CNN模型在给定数据集的两个样本上进行了比较。MobileNet-CNN的SHAP值分布更加均衡地围绕零值，这使其相较于Xception-CNN对特征的小幅变化更不敏感。这些结果为未来研究奠定了基础，以利用所提出的两种迁移学习模型——Xception-CNN和MobileNet-CNN，采用不同数据集解决废物回收问题中的其他分类问题。
Keyword:
Deep learning
Transfer learning
MobileNet-CNN
Waste recycling
Climate change
Sustainability
期刊
IF:
4.5
论文数:
887
被引数:
3.2W
机构
引用论文
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