[01704412]基于深度脊波神经网络的图像分类方法
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技术详细介绍
本发明公开了一种基于深度脊波神经网络的图像分类方法,主要解决现有技术基于神经网络的图像分类训练时间长,分类精度不高的问题。其实现步骤为：1.对图像库中的数据选择10％比例作为训练样本,其余作为测试样本;2.建立深度脊波神经网络的网络结构,并将训练样本作为网络的输入;3.分别对深度脊波神经网络中每一层的参数用脊波自编码器进行分层学习;4.将分层学习的参数结果作为深度脊波神经网络中参数的初始值,对整个网络中的参数利用梯度下降法进行训练,得到训练好的网络;5.将测试样本输入网络,得到每一个测试样本的类标。本发明具有分类精度高,训练速度快的优点,可用于到目标识别、目标分析以及社会活动检测。