计算机应用

作者：李薇, 樊瑶驰, 江巧永, 王磊, 徐庆征

单位：1.西安理工大学 计算机科学与工程学院, 西安 710048；2.陕西省网络计算与安全技术重点实验室(西安理工大学), 西安 710048；3.国防科技大学 信息通信学院, 西安 710106

关键词：卷积自编码器,卷积神经网络,教与学优化,演化算法,医学图像

针对传统手工方法优化卷积神经网络（CNN）参数时存在耗时长、不准确，以及参数设置影响算法性能等问题，提出一种基于教与学优化（TLBO）的可变卷积自编码器（CAE）算法。该算法设计了可变长度的个体编码策略，从而快速构建CAE结构，并堆叠CAE为一个CNN；此外，充分利用优秀个体的结构信息来引导算法朝着更有希望的区域搜索，从而提高算法性能。实验结果表明，所提算法在解决医学图像分类问题时，分类精度达到89.84%，高于传统CNN和同类型神经网络。该算法通过优化CAE结构和堆叠CNN解决医学图像分类问题，有效提高了医学图像分类性能。

来源：2022年第2期

《计算机应用》期刊编辑部

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