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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.10 No.1
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 31 - 36 (6page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2021.10.1.031
이용수
초록· 키워드
Owing to the high mortality rate of influenza diseases, the early examination and accurate detection of the influenza virus are crucial for preventing potential tragedies. This paper reports the design of a highly reliable machine learning classifier for automatic detection of the influenza virus based on an image of its detection kit. Convolutional neural networks (CNNs), currently the most reliable image classifiers, were designed for the images of an influenza detection kit, and their hyperparameters were fine-tuned using an architecture search algorithm, Bayesian optimization, and hyperband (BOHB). With an overall accuracy of 90.14%, the designed and optimized 2DCNNs algorithm successfully separate the influenza virus from normal using the detection kit images.
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목차
- Abstract
- 1. Introduction
- 2. Background
- 3. Materials and Methods
- 4. Results
- 5. Conclusion
- References
참고문헌
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