作者：王红霞; 董冲冲; 陈亮药品冷链监控系统卷积神经网络卷积核抽取比例人为干扰日常记录
摘要：为了低温药品在仓储、运输等所有医药冷链环节中,能够保证药品的疗效,即针对药品的环境敏感性强、保存期限短、追溯需求大等问题,基于卷积神经网络算法,设计了药品冷链监控系统。通过不断改变卷积神经网络中的卷积核和抽取比例来得出最适合本系统的网络参数,从而能够更加准确地判断出药品库房中的温湿度数据是否存在人为干扰日常记录及故障现象。实验结果表明：选取的输入数据为2×160,第一层的卷积核为2×17,抽取比例为1∶3;第二层选取的卷积核为1×11,抽取比例为1∶2,这时得出的错误率最低为1.2%。
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