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上传时间: 2021-03-06
详细说明：拟议模型（MFBLS）
介绍
提出了一种旨在提高广泛学习系统（BLS）及其变体的图像分类性能的多特征广泛学习系统（MFBLS）。 该模型具有两个主要特征：多特征提取和并行结构。 MFBLS提取卷积特征，K均值特征，HOG特征和颜色特征等多个特征，以提高分类性能。 此外，针对MSBLS提出了一种适用于多特征提取的并行体系结构。 此结构中有四个功能块和一个融合块。 提取的特征直接用作特征块中的特征节点，因此不需要随机特征映射即可生成特征节点。 另外，对结构中的融合块应用“带有岭回归的堆叠”策略，以获得MFBLS的最终输出。 实验结果表明，该模型对SVHN，CIFAR-10和CIFAR-100的准确度分别为92.25％，81.03％和54.66％。
提议模型代码
SVHN：子目录code_svhn。
CIFAR-10：子目录code_cifar10
CIFAR-100：子目录code_cif
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