一种基于卷积神经网络的图像分类方法

作     者：张琳林 曹军梅 

作者机构：延安大学计算机学院陕西延安716000 

基　　金：国家级大学生创新训练计划项目(201610719001) 陕西省大学生创新训练计划项目(1495) 

出 版 物：《福建电脑》 (Journal of Fujian Computer)

年 卷 期：2018年第34卷第2期

页      码：46-47页

摘      要：利用卷积神经网络是深度学习的一种高效识别模型的思想,将卷积神经网络应用于图像分类中,避免对图像进行复杂的预处理的同时也提高了图像分类的准确度。在分析卷积神经网络结构、原理及特点的基础上,提出了一种改进的卷积神经网络模型,设计了基于该模型的图像分类算法,并在大数据库CIFAR-10下进行实验验证,表明图像分类的准确度高,总结了网络模型对图像分类结果的影响因素。

主 题 词：卷积神经网络 图像分类 卷积 池化 特征图像 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16707/j.cnki.fjpc.2018.02.021

馆 藏 号：203283853...