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摘要
由于图像分类标准的可靠性较低，导致在具体的分类阶段，错误分类的情况较为普遍，提出基于深度字典学习的图像分类系统设计研究。结合图像分类的实际计算需求，在硬件构架中设置了3个数字低压差线性稳压器（Low Dropout Regulator,LDO）和旁路调节场效应晶体管（Field Effect Transistor,FET）结构，并将ET200SP的SIMATIC ET 200SP模块作为系统主体构架，从而实现图像分类标准输出模块和字典输出模块的集中控制。在软件运行逻辑的设计上，构建了具有分层特征的学习网络结构，分析得到图像稀疏度字典库，将其作为图像分类的标准，实现对图像的分类处理。测试结果表明，设计系统可以实现对图像的准确分类。
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单位河南职业技术学院
