【摘 要】
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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。
【机 构】
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青海师范大学计算机学院,青海省基础测绘院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61462072,61662062),青海省自然科学基金(2016-ZJ-904)。
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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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