宏钜泰的A2 - Cheng盟——邹,选取非盟-陈,文殊盟——陈郝PY - 2020 DA - 2020/12/08 TI -基于深度图像分类模型学习物联网SP - 6677907六世- 2020 AB -物联网环境中,卷积神经网络(CNN)是一种重要的工具和方法的图像分类。然而,CNN的特征提取的每一层都是高维,和之间的特性不同层。此外,这些特性包含大量的冗余信息。防止计算负担的增加和减少模型的泛化性能,是由于高维度,本文提出了一种改进的图像分类算法基于深度特征融合,设计和构建一个8-layer CNN。此外,它降低了维数的特性通过主成分分析(PCA)降维算法和融合进行了降维的特征,使获得的特性更为典型和微分。实验结果表明,该算法提高了模型的性能,达到满意的精度。SN - 1530 - 8669你2020/6677907 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2020/6677907——摩根富林明——无线通信和移动计算PB - Hindawi KW - ER