系统仿真学报 ›› 2018, Vol. 30 ›› Issue (11): 4132-4140.doi: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201811011
谷丛丛, 王艳, 严大虎, 纪志成
收稿日期:
2018-05-14
修回日期:
2018-06-30
发布日期:
2019-01-04
作者简介:
谷丛丛(1992-),男,河南漯河,硕士生,研究方向为深度学习;王艳(1978-),女,江苏盐城,博士后,教授,研究方向为制造系统能效优化。
基金资助:
Gu Congcong, Wang Yan, Yan Dahu, Ji Zhicheng
Received:
2018-05-14
Revised:
2018-06-30
Published:
2019-01-04
摘要: 针对自动编码器无监督训练过程中不能根据标签提取类别信息的问题,为提高识别准确率,提出栈式分类降噪自动编码器(Stacked Class Denoising Autoencoder, SCDAE)来获取类别信息,并使用自编码组合特征提取方法提取组合特征用于分类。该方法构建栈式降噪自动编码器(Stacked Denoising Autoencoder, SDAE)和SCDAE;微调SDAE和SCDAE形成组合模型(Combined Model, CM);使用CM提取包含输入数据主要信息和类别信息的组合特征进行分类。选取MNIST和USPS手写体识别库进行测试,实验结果表明,该方法可以有效提取特征,提高识别准确率。
中图分类号:
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