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在印度尼西亚，成为观赏鱼的粉丝已经成为自然的事物。betta鱼是在印度尼西亚很容易找到的观赏鱼类之一。贝塔鱼类的多种类型使贝塔鱼业余爱好者的外行发现很难知道市场上的贝塔鱼的类型。类型的贝塔鱼对贝塔养鱼者的影响非常有影响力。同样，Betta鱼类的类型对Betta Fish竞赛参与者的影响很大，可以确定要遵循的类型的类别。因此，在此问题中，制造一种识别贝塔鱼类的系统是非常必要的。该系统使用卷积神经网络方法，该方法是一种深度学习算法，具有连续的硬体系结构，其参数最多为1,424,403个参数，并且此方法通常用于分类图像。所使用的数据收集总计330个数据，其中包括300个培训数据和30个测试数据。经过设计和实施的系统成功地识别了三种类型的Betta鱼，在10个时期的试验中获得了97％的精度，在15个时期的试验中获得了93％的速度，而在20个时期的试验中，100％的精度最高。关键字：模式简介，图像分类，卷积神经网络，深度学习，贝塔鱼1.引言是生活在淡水和海洋中的鱼类的类型，具有吸引人的身体形状和颜色。观赏鱼具有每种物种的独特性。）。[1]所讨论的独特性是每种观赏鱼所具有的能力。一种具有其独特性的观赏鱼是贝塔·菲斯（Bettasp。这种斗鱼的独特性是它与同性作战的爱好，但不排除另一种类型的可能性，但仍在一个部落中。因此，这条鱼也经常被称为战鱼。
使用卷积神经网络方法基于图像识别贝塔鱼类类型
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