【摘 要】
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针对深度学习网络在处理图像分类的过程中数据集样本数较少和样本相似度较高的问题，在卷积神经网络模型AlexNet的基础上，提出了对数据集采用数据集扩增、背景分割和主成分分析
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学地理与生物信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271082);江苏省重点研发计划(BE2015700);江苏省自然科学基金(BK20141432)
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针对深度学习网络在处理图像分类的过程中数据集样本数较少和样本相似度较高的问题，在卷积神经网络模型AlexNet的基础上，提出了对数据集采用数据集扩增、背景分割和主成分分析等数据预处理方法。卷积神经网络模型的基本结构为5个卷积层，2个全连接层和dropout层。实验环境是ubuntu16.04系统，Caffe深度学习框架。实验首先对原始的公开数据集Leaves和苹果表面病变数据集进行分类识别测试，分别得到84%和78%的准确率。然后对数据增强后的数据集再进行测试，公开数据集leaves的准确率为86%，准确
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