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基于优化特征权重的有效精细图像分类方法

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本发明公开一种基于优化特征权重的有效精细图像分类方法，对精细图像的分类准确性高。本发明的基于优化特征权重的有效精细图像分类方法，包括以下步骤：(10)图像数据集预处理：将精细图像进行统一裁剪和精细裁剪，取预处理好的70％作为训练数据集，剩余的作为测试数据集，得到最终预处理图像数据集；(20)初始化特征权重向量：采用标准正态分布进行特征权重初始化；(30)网络模型搭建与训练：搭建卷积神经网络模型，训练特征权重向量，优化特征权重向量，将测试图像数据集输入到训练好的模型和特征权重中，测试数据集检验模型效果，输出分类结果。

著录项

公开/公告号CN111639206A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-08

原文格式PDF
申请/专利权人南京理工大学;
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申请/专利号CN202010365517.6
发明设计人陆吕萍;徐雷;
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申请日2020-04-30
分类号G06F16/55(20190101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构32203 南京理工大学专利中心;
代理人吴茂杰
地址 210094 江苏省南京市孝陵卫200号
入库时间 2023-06-19 08:11:16

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