文献类型：期刊文章

作　　者：邹倩颖[1] 吴宝永[1] 王小芳[1,2]

ZOU Qianying;WU Baoyong;WANG Xiaofang(Department of Cloud Computing Science and Technology,Chengdu College of UESTC,Chengdu 611731,China;Computer Academy,China West Normal University,Nancong 637002,Sichuan,China)

机构地区：[1]电子科技大学成都学院,云计算科学与技术系,成都611731 [2]西华师范大学计算机学院,四川南充637002

出　　处：《实验室研究与探索》

基　　金：成都市科技局重点研发支撑计划技术创新研发项目(2018-YFYF-00191-SN)。

年　　份：2020

卷　　号：39

期　　号：2

起止页码：34-38

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、EBSCO、JST、PROQUEST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种结合卷积神经网络和仿生模式识别的改进判别算法,以仿生模式识别为基础,首先构建一个基于卷积神经网络的特征提取网络。将图像特征提取之后,利用仿生模式识别构建并训练一个分类网络用于图像的分类。为证明方法的有效性,进行了3组对比实验,第1组为算法在少量数据下的对比分析,其改进后算法平均准确率比传统算法高了10%;第2组为算法在稍多数据下的对比分析,本算法平均准确率达到92%,高于传统算法;第3组为算法在较多数据下的对比分析,其平均准确率达到88%,高出传统算法10%。

关 键 词：仿生模式识别 卷积神经网络 肺炎判别  医学影像学

分 类 号：TP391]