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文檔簡介
1、當(dāng)前圖像識別系統(tǒng)應(yīng)用的領(lǐng)域越來越廣泛,從工業(yè)智能監(jiān)控一直到汽車無人駕駛乃至太空探索都應(yīng)用到了圖像識別系統(tǒng)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合而產(chǎn)生的一個新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分支方法,具有局部感知區(qū)域、層次化結(jié)構(gòu)、特征提取和分類過程相結(jié)合的全局訓(xùn)練等特點,在圖像識別領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。進化計算,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工免疫系統(tǒng)在學(xué)習(xí)方面存在一些共性,但是又有各自的特點。免疫系統(tǒng)的適應(yīng)、學(xué)習(xí)和記憶能力不僅適用于優(yōu)化領(lǐng)域,也適合開發(fā)用于
2、機器學(xué)習(xí)的人工免疫系統(tǒng),雖然現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了很多學(xué)習(xí)算法和理論,但沒有一種是完善和萬能的,目前只能互補。
本文通過對國內(nèi)外有關(guān)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工免疫系統(tǒng),嵌入式圖像處理系統(tǒng)和GPU加速并行計算的發(fā)展現(xiàn)狀和研究成果進行整理和總結(jié)。并且對人工免疫網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法和結(jié)構(gòu)進行詳細闡述,通過人工免疫系統(tǒng)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,提出了一種新的圖像識別算法,免疫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,最后通過采用NVIDIA公司GPU加速并行計算,提高識別速度
3、,滿足當(dāng)前嵌入式設(shè)備實時性需求,并且搭建嵌入式圖像實時識別系統(tǒng)。
本文主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:
1.對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及參數(shù)進行分析,針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,訓(xùn)練耗時長,容易出現(xiàn)過擬合并且誤分類高等缺點,本文基于人工免疫算法在模式識別的優(yōu)點用于改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,提出了一種免疫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,該算法綜合了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的定位與參數(shù)的調(diào)整以及能夠動態(tài)調(diào)節(jié)基函數(shù)的平滑因子。
2.采用NVIDI
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