Indexed by：
Abstract：
本发明公开了一种基于计算机模式识别的并行卷积神经网络方法，基于计算机模式识别的并行卷积神经网络方法包括三个阶段：图像分类数据收集阶段。并行卷积神经网络构建阶段。深度卷积神经网络分类阶段。本发明可以作为深度学习算法的实际应用平台，辅助教学；在当前深度学习的领域，提高神经网络的训练速度；由于本发明使用硬件成本资源较少，易于实现。本方法由图像数据集和并行卷积神经网络组成。图像数据集由互联网下载的各个图像分类数据构成，并行卷积神经网络是改进的深层卷积网络。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Patent Info ：
Type： 发明申请
Patent No.： CN201711492094.9
Filing Date： 2017-12-30
Publication Date： 2018-04-06
Pub. No.： CN107886165A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 驳回
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 11
Affiliated Colleges：
