基于深度稀疏自编码网络的植物叶片分类

来源 :南昌大学学报(理科版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：sunbody

【摘要】

：

针对传统机器学习方法对植物叶片图像分类识别率不高的问题,探讨了基于深度稀疏自编码网络(Deep Sparse Autoencoder Network,DSAN)的植物叶片分类研究。自动编码器通过编码和解码重构输入数据,对植物叶片进行分层特征学习,在自动编码器上添加稀疏限制,对隐含层神经元进行压缩,从而学习到更高层的隐含特征用于分类,解决了因选取的特征表达不足导致网络模型分类性能不佳的问题。实验采用

【作者】

：

王雪陈炼肖志勇

【机构】

：

南昌大学信息工程学院,南昌大学机电工程学院,江西农业大学软件学院

【出处】

：

南昌大学学报(理科版)

【发表日期】

：

2019年06期

【关键词】

：

植物叶片分类深度稀疏自编码网络 plant leafclassificationdeep sparse autoencoder network

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61463033)

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