高效的鱼类分类识别是海洋牧场智能化监测的基础 . 传统的通过浅层模型，利用目标特征 的分类识别方法效率低下，泛化性差，难以实现智能化应用；而重建并训练深度卷积神经网络（DCNN） 模型占用巨大的计算机资源 . 文章提出一种基于 DCNN 和迁移学习的方法，针对新图像数据集，通过选 择训练参数，对预训练模型进行再训练，实现鱼类的分类识别 . 通过实验证实，这种方法可在占用少量 的计算机资源情况下，达到 97.14% 的验证准确率 . 使用基于 DCNN 与参数迁移的学习策略可以得到性 能良好的深度神经网络鱼类分类识别模型 .

AlexNet深度卷积神经网络

具有并行计算的卷积神经网络的C ++库（openMP，CUDA，MPI） 用法： g ++ -std = c ++ 11 -fopenmp lenet.cpp -o lenet ./lenet 这是模型的多线程版本（具有数据并行性），您可以使用以下方法更改线程数： 导出OMP_NUM_THREADS = 4 要使用MPI版本的代码，您需要使用mpic ++进行编译： mpic ++ -std = c ++ 11 -fopenmp lenet.cpp -o lenet 您可以在多节点系统上运行它！ 创建自己的网络 您可以通过派生Model类并使用addLayer（）方法按顺序添加所有图层来创建自己的深度神经网络类。 您还可以通过扩展ActivationLayer来引入自己的激活层。 您可以通过扩展LossFunction类来创建自定义Loss函数。 工作正在进行中 使用以下方法进

针对 YOLO 目标检测算法在小目标检测方面存在的不足 ， 以及难以在嵌入式平台上达到实 时性的问题 ， 设计出了一种基于 YOLO 算法改进的 dense _ YOLO 目标检测算法

一维DCNN用于轴承故障诊断，仿真数据集为CWRU（凯西私储大学的公开轴承数据集） 轴承故障诊断时机械状态监测的热门研究方向，其算法的核心在于信号特征提取与模式分类两个部分。在轴承故障诊断领域，常见的特征提取算法有快速傅里叶变化，小波变换，经验模式分解以及信号的统计学特征等，常见的模式分类算法有支持向量机，BP 神经网络（也称为多层感知器），贝叶斯分类器以及最近邻分类器等。当下轴承故障诊断的研究热点是可以归结为 3 类：寻找更好的特征表达；寻找最适合的特征表达以及分类器的组合；以及发明新的传感器。

基于深度卷积特征的细粒度图像分类研究综述

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安全技术-网络信息-深度卷积神经网络在车牌和人脸检测领域的应用研究.pdf

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