【摘 要】
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利用核函数非线性映射的优势,结合卷积神经网络算法,提出一种基于核卷积神经网络(Kernel-Convolutional Neural Network,Kernel-CNN)的新的网络学习模型。该方法首先对数据预
【基金项目】
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陕西省教育厅科研计划项目资助(17JK0703),陕西省重点研发计划资助项目(2018GY-150),西安市科技计划项目(201805040YD18CG24-3,GXYD17.5)
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利用核函数非线性映射的优势,结合卷积神经网络算法,提出一种基于核卷积神经网络(Kernel-Convolutional Neural Network,Kernel-CNN)的新的网络学习模型。该方法首先对数据预处理,其次利用核卷积神经网络对数据进行特征提取,最后,构建softmax分类器对数据进行分类。本网络将非线性映射引入卷积过程构成核卷积过程,通过核卷积过程进一步增强模型的特征提取能力,在MNIST手写数字库以及美国麻省理工学院提供的MIT-BIH心律失常数据库上实验验证,本文模型正确率分别为98.5
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