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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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系统仿真学报
ISSN： 1004-731X
Year： 2018
Issue： 8
Volume： 30
Page： 3007-3014
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