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| 稿件标题： | 基于深度学习的细粒度图像推荐算法研究 |
| 稿件作者： | 王艳1，李昂1，2，王晟全1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2021.02.031 |
| 科学编辑： | 刘皓挺 博士（北京科技大学副教授） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 深度学习；细粒度图像；推荐算法；KNN；VGG-16 |
| 文章摘要： | 提出了一种基于深度学习的细粒度图像推荐算法。首先使用分类模型对杂乱无章的数据集进行分类，然后使用改进KNN聚类算法对数据集进行初选，再通过深度学习VGG-16网络进行训练，并在经典军事目标训练集数据集MSTAR对所提算法进行验证。实验表明，提出的算法和目前其他推荐算法相比，准确率有所提高，具有较好的鲁棒性。 |
| 稿件基金： | 江苏省高校自然科学基金面上项目(18KJD510004)；江苏省普通高校学术学位研究生科研创新计划项目（KYLX160661）；江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目（201913654002Y） |
| 引用本文格式： | 王艳，李昂，王晟全.基于深度学习的细粒度图像推荐算法研究［J］.兵器装备工程学报，2021,42(02):162-167. WANG Yan, LI Ang, WANG Shengquan.Research on FineGrained Image Recommendation Algorithm Based on Deep Learning［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2021,42(02):162-167. |
| 刊期名称： | 2021年02期 |
| 出版时间： | 2021年2月 |
| 上线时间： | 2021年2月28日 |
| 浏览次数： | 2641 |
| 下载次数： | 600 |
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