[发明专利]一种基于改进CNN算法的鱼类图像识别方法在审

专利信息
申请号: 202010208707.7 申请日: 2020-03-23
公开(公告)号: CN111582301A 公开(公告)日: 2020-08-25
发明(设计)人: 王楷;田庆兵;熊庆宇;高旻;杜思雨;朱汉春;肖传明 申请(专利权)人: 王楷;田庆兵;朱汉春;肖传明;曾艳;郭林昕;郑刚
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 彭啟强
地址: 401331 重*** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明属于图像识别技术领域,具体涉及一种基于改进CNN算法的鱼类图像识别方法,包括以下步骤,A1、设定卷积核的元素个数m,初始化加速常数c1、c2和惯性权重ω值,将元子位置X向量和原子速度V向量初始化为(0,1)之间的随机数;A2、对步骤A1中设定的m个卷积核的元素中的每一个元素,在卷积神经网络中进行计算,得到前向传播;A3、在步骤A2计算得到前向传播后,计算得到误差;A4、对步骤A3得到的误差值,若误差值达到误差阀值范围的极小值,停止。本发明针对目前常规的CNN神经网络用于鱼类图像识别时,在梯度下降的过程中,误差下降缓慢,使得网络的收敛速度变慢的问题,提出一种更有效的图像分类技术,以提高CNN算法的收敛速度,用于鱼类的图像识别。
搜索关键词: 一种 基于 改进 cnn 算法 鱼类 图像 识别 方法
【主权项】:
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