2024
DOI: 10.1016/j.eswa.2023.122387
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Thresholding-accelerated convolutional neural network for aeroengine turbine blade segmentation

Jia Zheng,
Chuan Tang,
Yuanxi Sun
Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
2
1

Citation Types

0
0
0
3

Year Published

2024
2024
2024
2024

Publication Types

Select...
4

Relationship

0
4

Authors

Journals

citations
Cited by 4 publications
(3 citation statements)
references
References 39 publications
0
0
0
3
Order By: Relevance
“…6, No. 1, April 2024, Halaman 45-53 dalam penelitian lainnya yaitu klasifikasi kanker darah [11]. Pada penelitian tersebut, mengekstrak fitur dari model CNN, dan kemudian memasukkan fitur yang diekstraksi ke pemilih fitur seperti Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), dan Pemilih Fitur SVC, bersama dengan dua algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) dan Cat Swarm Optimization (CSO) dimana tujuh pengklasifikasi ML diuji coba dalam penelitian ini.…”
Section: Pendahuluanunclassified
See 2 more Smart Citations
“…6, No. 1, April 2024, Halaman 45-53 dalam penelitian lainnya yaitu klasifikasi kanker darah [11]. Pada penelitian tersebut, mengekstrak fitur dari model CNN, dan kemudian memasukkan fitur yang diekstraksi ke pemilih fitur seperti Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), dan Pemilih Fitur SVC, bersama dengan dua algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) dan Cat Swarm Optimization (CSO) dimana tujuh pengklasifikasi ML diuji coba dalam penelitian ini.…”
Section: Pendahuluanunclassified
“…Pada penelitian tersebut, mengekstrak fitur dari model CNN, dan kemudian memasukkan fitur yang diekstraksi ke pemilih fitur seperti Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), dan Pemilih Fitur SVC, bersama dengan dua algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) dan Cat Swarm Optimization (CSO) dimana tujuh pengklasifikasi ML diuji coba dalam penelitian ini. Klasifikasi dengan menerapkan pemilihan fitur dan optimasi dapat meningkatkan nilai akurasi dibandingkan klasifikasi konvensional [11].…”
Section: Pendahuluanunclassified
See 1 more Smart Citation