张娟
- 作品数：2 被引量：14H指数：2
- 供职机构：西北师范大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项甘肃省高等学校研究生导师科研项目计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于卷积受限玻尔兹曼机的医学图像分类新方法被引量：7
- 2017年
- 利用数据挖掘方法对医学图像做分析是目前研究的热点之一,常用的挖掘方法首先需要从医学图像中提取特征,然后进行分类分析。目前,应用最多的是提取图像的统计特征,这种方法对所提取的特征有很强的依赖性。采用一种深度学习的新方法——卷积受限玻尔兹曼机模型,并且采用改进的快速持续对比散度算法对模型进行训练。该方法直接从乳腺X光图像中自主学习特征并利用学习到的特征对图像进行分类。实验结果显示,新方法对医学图像的分类精度相对于已有方法有明显的提升。
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- 关键词：医学图像分类
- 基于快速持续对比散度的卷积受限玻尔兹曼机被引量：7
- 2016年
- 受限玻尔兹曼机是深度学习中的重要模型,以其为基础的卷积受限玻尔兹曼机模型被广泛应用于图像处理与语音识别等领域,但其存在训练时间过长的问题。为此,使用快速持续对比散度(FPCD)算法对卷积受限玻尔兹曼机进行学习,从而提高模型的学习速度和分类精度。实验结果表明,与PCD,CD_1等算法相比,FPCD算法可有效提高卷积受限玻尔兹曼机的分类性能。
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