公开(公告)号：CN110110794A

公开(公告)日：2019-08-09

申请号：CN201910389454.5

申请日：2019-05-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 文成林 ,  翟凯凯

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于特征函数滤波的神经网络参数更新的图像分类方法。本发明中所使用的特征函数滤波只需假设测量误差存在均值，模型噪声存在分布函数。本发明有效地解决了一般用于图像分类的神经网络参数更新方法中存在的局部收敛、计算复杂度过高等问题，且实现了神经网络参数的在线自适应更新，在有新的图像样本集输入时，不需要结合旧的图像样本就可以更新网络参数，使得网络模型得以适应图像工况的改变。

公开(公告)号：CN110110794B

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN201910389454.5

申请日：2019-05-10

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 文成林 ,  翟凯凯

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于特征函数滤波的神经网络参数更新的图像分类方法。本发明中所使用的特征函数滤波只需假设测量误差存在均值，模型噪声存在分布函数。本发明有效地解决了一般用于图像分类的神经网络参数更新方法中存在的局部收敛、计算复杂度过高等问题，且实现了神经网络参数的在线自适应更新，在有新的图像样本集输入时，不需要结合旧的图像样本就可以更新网络参数，使得网络模型得以适应图像工况的改变。