基于深度多特征融合的自适应CNN图像分类算法

李伟; 黄鹤鸣; 武风英; 张会云

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基于深度多特征融合的自适应CNN图像分类算法

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为更好地提取图像内容信息,提高图像分类精度,提出一种自适应卷积神经网络(CNN)图像分类算法.通过融合图像的主颜色特征,利用CNN提取空间位置特征,且针对多特征融合权重值的设定问题,运用改进的差分演化算法优化各特征权值,提高固定权值分类精确度.实验结果表明,该算法分类精度相比CNN算法提升了9.2个百分点,在图像分类中具有较好的分类效果.

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来源
《计算机工程》 |2021年第9期|235-239251|共6页
作者
李伟; 黄鹤鸣; 武风英; 张会云;
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作者单位

青海师范大学计算机学院西宁810008;

青海师范大学计算机学院西宁810008;

青海省基础测绘院西宁810001;

青海师范大学计算机学院西宁810008;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
卷积神经网络; 自适应权重; 数据融合; 差分演化算法; 图像分类;

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