[發明專利]一種基于dropout算法的圖像分類方法及相關裝置

在審

• 申請號: 201810777166.2
• 申請日: 2018-07-16
• 公開（公告）號: CN108960336A
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發明（設計）人: 馬永發;禹思敏
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

1.一種基于dropout算法的圖像分類方法，其特征在于，包括：

對混沌系統狀態方程進行變換處理得到混沌系統差分方程；

將預設參數帶入所述混沌系統差分方程進行迭代計算處理得到混沌矩陣，將所述混沌矩陣進行規范化處理得到規范化混沌矩陣；

將所述規范化混沌矩陣部署到標準卷積神經網絡中，得到dropout算法卷積神經網絡；

根據圖像訓練集對所述dropout算法卷積神經網絡進行訓練，得到卷積神經網絡分類模型；其中，所述圖像訓練集為對圖像集進行預處理得到的；

根據所述卷積神經網絡分類模型對待分類圖像進行分類，得到分類結果。

2.根據權利要求1所述的圖像分類方法，其特征在于，對混沌系統狀態方程進行變換處理得到混沌系統差分方程，包括：

根據Euler算法對Lorenz混沌系統狀態方程進行變換處理，得到所述混沌系統差分方程。

3.根據權利要求1所述的圖像分類方法，其特征在于，對混沌系統狀態方程進行變換處理得到混沌系統差分方程，包括：

根據Euler算法對chen混沌系統狀態方程進行變換處理，得到所述混沌系統差分方程。

4.根據權利要求1所述的圖像分類方法，其特征在于，對混沌系統狀態方程進行變換處理得到混沌系統差分方程，包括：

根據Euler算法對LU混沌系統狀態方程進行變換處理，得到所述混沌系統差分方程。

5.根據權利要求1至4任一項所述的圖像分類方法，其特征在于，將預設參數帶入所述混沌系統差分方程進行迭代計算處理得到混沌矩陣，將所述混沌矩陣進行規范化處理得到規范化混沌矩陣，包括：

將預設參數帶入所述混沌系統差分方程進行迭代計算得到混沌序列；

將所述混沌序列進行矩陣形式變換得到所述混沌矩陣；

通過線性變換規則對所述混沌矩陣進行最大最小規范化處理，得到所述規范化混沌矩陣。

6.一種基于dropout算法的圖像分類裝置，其特征在于，包括：

混沌系統差分方程獲取模塊，用于對混沌系統狀態方程進行變換處理得到混沌系統差分方程；

混沌矩陣獲取模塊，用于將預設參數帶入所述混沌系統差分方程進行迭代計算處理得到混沌矩陣，將所述混沌矩陣進行規范化處理得到規范化混沌矩陣；

目標神經網絡獲取模塊，用于將所述規范化混沌矩陣部署到標準卷積神經網絡中，得到dropout算法卷積神經網絡；

目標神經網絡訓練模塊，用于采用圖像訓練集對所述dropout算法卷積神經網絡進行訓練，得到卷積神經網絡分類模型；其中，所述圖像訓練集為對圖像集進行預處理得到的；

圖像分類模塊，用于根據所述卷積神經網絡分類模型對待分類圖像進行分類，得到分類結果。

7.根據權利要求6所述的圖像分類裝置，其特征在于，所述混沌系統差分方程獲取模塊，包括：

Lorenz混沌系統處理單元，根據Euler算法對Lorenz混沌系統狀態方程進行變換處理，得到所述混沌系統差分方程；

或chen混沌系統處理單元，根據Euler算法對chen混沌系統狀態方程進行變換處理，得到所述混沌系統差分方程；

或LU混沌系統處理單元，根據Euler算法對LU混沌系統狀態方程進行變換處理，得到所述混沌系統差分方程。

8.根據權利要求6或7任一項所述的圖像分類裝置，其特征在于，所述混沌矩陣獲取模塊包括：

混沌序列計算單元，用于將預設參數帶入所述混沌系統差分方程進行迭代計算得到混沌序列；

序列變換單元，用于將所述混沌序列進行矩陣形式變換得到所述混沌矩陣；

規范化處理單元，用于通過線性變換規則對所述混沌矩陣進行最大最小規范化處理，得到所述規范化混沌矩陣。

9.一種服務器，其特征在于，包括：

存儲器，用于存儲計算機程序；

處理器，用于執行所述計算機程序時實現如權利要求1至5任一項所述的圖像分類方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至5任一項所述的圖像分類方法的步驟。