【摘 要】
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为了降低卷积神经网络计算的复杂度,改善特征提取过程中的过拟合现象,解决经典网络模型不能有效处理大尺寸图片的目的,采用了加权联合降维的特征融合与分类识别算法。根据两
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为了降低卷积神经网络计算的复杂度,改善特征提取过程中的过拟合现象,解决经典网络模型不能有效处理大尺寸图片的目的,采用了加权联合降维的特征融合与分类识别算法。根据两特征的识别贡献率对PCA降维处理和RP随机投影处理结果进行加权融合。然后将结果提供给卷积神经网络进行处理提取图像分类的高层特征,使用欧氏距离分类器对识别对象进行分类,进行了理论分析和实验验证。结果表明,经过加权联合降维对数据进行预处理的结果对识别率的提高影响明显,有效提高了准确率,使大尺寸图片在深度学习网络中有良好的识别效果,改善了网络的适应性。
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