仿生模式识别在影像学肺炎判别算法的改进

邹倩颖; 吴宝永; 王小芳

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仿生模式识别在影像学肺炎判别算法的改进

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cqvip:提出了一种结合卷积神经网络和仿生模式识别的改进判别算法,以仿生模式识别为基础,首先构建一个基于卷积神经网络的特征提取网络。将图像特征提取之后,利用仿生模式识别构建并训练一个分类网络用于图像的分类。为证明方法的有效性,进行了3组对比实验,第1组为算法在少量数据下的对比分析,其改进后算法平均准确率比传统算法高了10%;第2组为算法在稍多数据下的对比分析,本算法平均准确率达到92%,高于传统算法;第3组为算法在较多数据下的对比分析,其平均准确率达到88%,高出传统算法10%。

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来源
《实验室研究与探索》 |2020年第2期|34-38|共5页
作者
邹倩颖; 吴宝永; 王小芳;
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作者单位

电子科技大学成都学院云计算科学与技术系成都611731;

西华师范大学计算机学院四川南充637002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
仿生模式识别; 卷积神经网络; 肺炎判别; 医学影像学;

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