基于卷积神经网络的图像分类算法

• 作者: 巴桂
• 来源期刊: 电脑与信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 支持向量机 BP算法 图像分类
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1837字
• 语种: 中文

摘要

针对传统图像分类方法分类精度不高的问题,文章采用了两层卷积和池化的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算法来对图像进行分类.从不同方面将CNN与支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、反向传播算法(Back Propagation,BP)进行图像分类的准确率对比,实验结果表明,CNN算法图像分类的准确率高于其它两种算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巴桂	长江大学电子信息学院	1	1	1.0	1.0