針對部隊武器倉庫等重要場所的門禁管理方式安全性較低等問題,設計了基于改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的門禁系統(tǒng).首先對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行介紹,引入PSO算法設計優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值以及閾值.然后對手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集進行分類實驗.實驗結果證明,基于PSO算法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡改進方案能夠使得訓練過程收斂速度較快,損失較小,效果優(yōu)于傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡.在此基礎上,根據(jù)部隊實際工作情況,將粒子群算法應用于MTCNN以及孿生Res Net算法,設計基于改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的門禁系統(tǒng),使得部隊重要場所的門禁管理具有更高的安全性和可靠性.

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