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結合改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和最小二乘法的顱骨性別鑒定研究

發(fā)布時間:2024-07-08 19:07
  顱骨性別鑒定是法醫(yī)學中的重要部分,對顱骨面貌復原具有重要意義。但是,在傳統(tǒng)的顱骨性別鑒定中,容易受到主觀因素的影響,且對鑒定人員的綜合素質要求極高,不利于顱骨性別鑒定。因此,文章結合改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和最小二乘法,對顱骨性別鑒定進行分析,旨意為相關人員提供參考,確保鑒定正確率,推動顱骨性別鑒定的應用價值。

【文章頁數(shù)】:2 頁

【部分圖文】:

圖1:改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和最小二乘法的顱骨性別鑒定流程

圖1:改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和最小二乘法的顱骨性別鑒定流程

像的處理。而改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,是在原有的基礎上,對網(wǎng)絡輸入、特征融合、卷積核限制與其他分類器結合等結構類改進,再從訓練算法上改進,對非線性映射函數(shù)、無監(jiān)督化等改進,確保改進后的功能。最小二乘法則是一種數(shù)學優(yōu)化技術,借助最小誤差的平方和尋求數(shù)據(jù)最佳區(qū)間。改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和最小二乘法....


圖2:改進LeNET5架構

圖2:改進LeNET5架構

綜述289(1)公式中,f(x)c為概率函數(shù),X為全連階層特征描述子,W為權重,b為偏移量。再選用靈敏度常數(shù)對W修改。(2)公式中,L為層數(shù),δ為敏感程度,η學習效率參數(shù)。對敏感程度,可以進一步求解,用公式(3)(4)描述。(3)(4)公式中,δl用于描述不同層的敏感度,進一步分....



本文編號:4003737

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