技术特征：
技术总结
本发明涉及模糊图像类型识别及参数计算领域，尤其是涉及一种融合记忆CNN(卷积神经网络)的图像模糊类型识别及参数整定方法。本发明包括以下步骤：构建融合记忆网络架构；设置融合记忆网络各层算法；通过网络训练获得网络参数；未知图像模糊类型识别及参数整定。本发明克服了现有模糊识别中网络不带独立记忆功能的缺点，能够提高图像模糊类型及参数计算的效率。
技术研发人员：黄绿娥;鄢化彪;吴禄慎;陈华伟;袁小翠;朱根松
受保护的技术使用者：江西理工大学
技术研发日：2017.07.25
技术公布日：2017.10.20