2024年│2期│1532024年第46卷第2期基于卷积神经网络的档案分类与识别技术左震宇作者简介:左震宇(1979-),硕士,讲师,研究方向为通信与信息系统。(沈阳科技学院沈阳110166)摘要文中基于卷积神经网络,研究了档案分类与识别技术,旨在提高档案管理的效率和准确性。首先,介绍了卷积神经网络在图像分类任务中的应用,总结了现有研究的主要成果。然后,阐述了档案分类与识别的概念,详细介绍了卷积神经网络的基本原理和特点。接着,提出了基于卷积神经网络的档案分类与识别技术的基本流程,包括数据预处理、特征提取、分类归档等步骤。最后,详细讨论了数据采集、数据预处理、模型设计、模型训练、模型测试、结果分析等关键环节。关键词:卷积神经网络;档案管理;分类归档中图分类号TP399ArchiveClassificationandRecognitionTechnologyBasedonConvolutionalNeuralNetworksZUOZhenyu(ShenyangInstituteofScienceandTechnology,Shenyang110166,China)AbstractBasedonconvolutionalneuralnetworks,thispaperstudiesthearchiveclassificationandrecognitiontechnolo-gy,aimingtoimprovetheefficiencyandaccuracyofarchivemanagement.First,theapplicationofconvolutionalneuralnetworksinimageclassificationtasksisintroduced,andthemainresultsofexistingresearcharesummarized.Then,theconceptofarchiveclassificationandrecognitionisexpounded,andthebasicprincipleandcharacteristicsofconvolutionalneuralnetworksareintroducedindetail.Then,thebasicprocessofarchiveclassificationandrecognitiontechnologybasedonconvolutionalneuralnetworksisproposed,includingdatapreprocessing,featureextraction,classificationandarchivingandothersteps.Finally,thekeylinkssuchasdatacollection,datapreprocessing,modeldesign,modeltraining,modeltesting,andresultanalysisarediscussedindetail.KeywordsConvolutionalneuralnetwork,Archivemanagement,Classificationandarchiving0引言随着信息技术的快速发展,大量的电子档案被创建和积累,给档案管理带来了巨大的挑战。传统的人工分类和识别方法难以应对复杂多样的档案数据。卷积神经网络作为一种强有力的图像处理工具,具有良好的特征提取和图像分类能力,为档案分类与识别提供了新的解决方案。本文旨在研究基于卷积神经网络的档案分类与识别技术,提高了档案管理的效率和准确性。1基于卷积神经网络的档案分类与识...
