计算机工程

北大核心,CA,INSPEC,JST,Pж(AJ)

国内刊号:31-1289/TP

国际刊号:1000-3428

计算机工程杂志2021年第9期:基于深度多特征融合的自适应CNN图像分类算法

发布日期:

作者:李伟, 黄鹤鸣, 武风英, 张会云

单位:1. 青海师范大学 计算机学院, 西宁 810008;2. 青海省基础测绘院, 西宁 810001

关键词:卷积神经网络,自适应权重,数据融合,差分演化算法,图像分类

基金:国家自然科学基金(61462072,61662062);青海省自然科学基金(2016-ZJ-904)。

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。

来源:2021年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

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