【摘 要】
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为在尿沉渣的复杂环境中提取适合神经网络识别的图像信息,满足医学检测和分类的准确性要求,提出一种改进型卷积网络(improved convolution neural networks,ICNNs)的图像融合
【机 构】
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南京财经大学国家重点实验室; 首都经济贸易大学信息学院; 南京大学商学院; 美国波士顿克罗诺斯研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(70872046);全国青年教师教育教学研究课题重点资助课题基金项目(2018QNJ001);北京市自然科学基金项目(9182002)
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为在尿沉渣的复杂环境中提取适合神经网络识别的图像信息,满足医学检测和分类的准确性要求,提出一种改进型卷积网络(improved convolution neural networks,ICNNs)的图像融合预处理方法。经过融合与重构,得到符合R、G、B要求的高质量射频多光谱信息图像。对比其它预处理方法与神经网络集成的识别分类数据可知,多种尿沉渣成分的识别率得到了显著提高,由聚堆问题引起的识别分类干扰持续下降。ICNNs与BPNNs (back propagation neural networks)集成方法的仿真实验结果表明了ICNNs图像融合预处理方法的先进性,以及ICNNs与BP识别神经网络集成的有效性和鲁棒性。
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