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基于稀疏自动编码器和支持向量机的图像分类
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针对单层稀疏自动编码器在特征学习时容易丢失深层抽象特征,特征缺乏鲁棒性的缺点,提出一种新的基于稀疏自动编码器和支持向量机的图像分类方法。构建深度稀疏自动编码器对图像逐层学习并自动提取每层特征,根据特征集权值重组法得到每层特征权值和重组特征集。将遗传算法强大的全局搜索能力和支持向量机分类优势结合,高效、准确的完成图像分类。实验结果表明,该算法能自动地学习图像深层特征,重组特征集具有较高的特征识别力,有效地提高了图像分类准确率。
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来源 ：
系统仿真学报
年份： 2018
期： 08
卷： 30
页码： 3007-3014
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