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| 稿件标题： | 改进的Cifar10模型在装甲目标二分类中的应用 |
| 稿件作者： | 谢晓竹，薛帅 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 卷积神经网络；Cifar10模型；图像分类；卷积核 |
| 文章摘要： | 分析研究了Cifar10模型的网络结构，搭建了实验平台，对传统的模型进行了训练，分析了实验中网络参数对识别效果的影响。提出了增加卷积核数量、合理选取迭代次数和改变激活函数的方法，实现了对传统的Cifar10模型的改进，实验结果表明，同等实验环境，在合理选取迭代次数和激活函数的前提下，提高卷积核数量1个倍数后对图像的识别率可提高99%以上。在此基础上，利用改进的Cifar10模型对装甲目标进行了二分类实验，实验结果表明分类准确率达到了99.93%，验证了改进模型在军事应用中的现实意义。 |
| 稿件基金： | 全军军事学研究课题（014JY412）；总装重点课题（2014ZTXXXX03） |
| 引用本文格式： | 谢晓竹，薛帅.改进的Cifar10模型在装甲目标二分类中的应用［J］.兵器装备工程学报，2019,40(8):141-144. XIE Xiaozhu, XUE Shuai.Application of Cifar10 Model for Improved in Armor Target Binary Classification［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2019,40(8):141-144. |
| 刊期名称： | 2019年08期 |
| 出版时间： | 2019年8月 |
| 上线时间： | 2019年8月28日 |
| 浏览次数： | 2745 |
| 下载次数： | 423 |
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