【摘 要】
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目标识别一直是人工智能领域的热点问题. 为了提高目标识别的效率，提出了基于卷积神经网络多层特征提取的目标识别方法. 该方法将图像输入卷积神经网络进行训练，在网络的每个全
【基金项目】
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国家自然科学基金(61502259);山东省自然科学基金(ZR2011FQ038)
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目标识别一直是人工智能领域的热点问题. 为了提高目标识别的效率，提出了基于卷积神经网络多层特征提取的目标识别方法. 该方法将图像输入卷积神经网络进行训练，在网络的每个全连接层分别进行特征提取，将得到的特征依次输入到分类器，对输出结果进行比较. 选取经过修正线性单元relu函数激活的低层全连接层作为特征提取层，比选取高层全连接层特征提取的识别率高. 本文构建了办公用品数据集，实现了基于卷积神经网络多层特征提取的办公用品识别系统. 选择AlexNet卷积神经网络模型的relu6层作为特征选取层，选择最优训练图
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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