当前图像分类方法在分类过程中没有充分获取图像的深度特征，导致方法真阳性率低、假阳性率较高，存在图像分类准确率低等问题。为解决上述问题，提出基于深度神经网络训练与优化算法的图像分类方法。方法选取不同特征的图像构建测试集，利用FCM算法对图像进行分割、去噪处理，根据多核学习对提取的图像深度特征进行适应与融合，并构建一个支持向量机的高分辨图像分类器，最终实现图像分类。实验结果表明，所提方法的图像分类真阳性率较高、假阳性率较低，表明该方法准确率高且有明显的分类效果。
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