[Full Picture] An Optimized Multisource Bilinear Convolutional Neural Network Model for Flame Image Identification of Coal Mine | IEEE Journals & Magazine

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An Optimized Multisource Bilinear Convolutional Neural Network Model for Flame Image Identification of Coal Mine | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore

Source: ieeexplore.ieee.org

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Summary Analysis Research

Article summary:

1. 提出了一种基于双线性卷积神经网络（B-CNN）的多源信息识别方法，用于地下煤矿防火监测。

2. 改进的蝗虫优化算法（GOA）被用来最优选择B-CNN中的两个参数W和θ。

3. 采用图像特征预处理方法来解决多源B-CNN模型训练和集成识别阶段的高计算复杂度问题。

Article analysis:

本文是一份关于地下煤矿防火监测的学术文章，旨在介绍一个基于双向卷积神经元（B-CNN）的多源信息识别方法。文章中采用了大量实例来说明所提出方法的有效性。此外，作者还使用不同对比模型来评估仿真实验中所得到的不同性能指标。

尽管文章中使用了大量实例来说明所提出方法的有效性，但是也存在一定的偏见。例如，作者并没有考虑其他常用方法如SVM、RBF、BP、ELM、PNN、TWSVM、Wavelet Neural Network 等在这一问题上表现出来的差异。此外，作者也并没有考虑这一方法在不同情况下表现出来的差异性。此外，作者也并没有考虑这一方法对不同图片尺寸或者图片形式上表

Topics for further research:

SVM、RBF、BP、ELM、PNN、TWSVM、Wavelet Neural Network 比较双向卷积神经元（B-CNN）在不同情况下的表现双向卷积神经元（B-CNN）对不同图片尺寸或者图片形式的表现地下煤矿防火监测的多源信息识别方法地下煤矿防火监测的性能指标地下煤矿防火监测的仿真实验