[发明专利]一种基于深度学习的网格面质量检测方法在审
| 申请号： | 202011205869.1 | 申请日： | 2020-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN112307673A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 庞宇飞;刘杨;齐龙;陈波;卢风顺;谢冬香;胡月凡;张红红 | 申请（专利权）人： | 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙) 61239 | 代理人： | 郭璐 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的网格面质量检测方法，包括：S1.构建网格面数据集，并将建立的网格面数据集分为训练数据集和测试数据集；S2.标记训练数据，并标记网格面的质量好坏；S3.构建网格面质量检测网络并进行检测，得到训练好的网格面质量检测网络E’；S4.判别网格面质量，输出对网格面的质量判别；本方法在网格面质量检测的过程中，引入深度学习算法，能够自动高效和精准的进行多层次特征提取，有效克服了以往依赖复杂人工操作判断网格质量的缺点，且检测过程中能够根据给出的网格面离散坐标值预测出网格质量的好与坏，不依赖复杂的人工操作进行判断，经实验证明可达到97%的预测精度，具有自动化程度、检测精度高的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网格 质量 检测 方法 | ||
【主权项】：
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