神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視角下連續(xù)特征分析的自適應(yīng)模型構(gòu)建研究

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摘要：針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視角下進(jìn)行連續(xù)特征分析時(shí)精確度不高、分析效率低下的問(wèn)題，文章提出一種以連續(xù)卷積進(jìn)行特征分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)模型。模型設(shè)計(jì)中，通過(guò)將卷積核的尺寸進(jìn)一步縮小，以提高局部特征的提取能力；同時(shí)通過(guò)連續(xù)的卷積層提高對(duì)于非線性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表達(dá)。在手寫數(shù)字、表情識(shí)別以及彩色圖像等不同數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在處理圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)，改進(jìn)的自適應(yīng)模型面對(duì)連續(xù)特征以及非線性特征均能夠做到準(zhǔn)確快速識(shí)別，相比其他傳統(tǒng)算法優(yōu)勢(shì)明顯。（剩余4866字）